理查德・汉明
贝尔通信研究所学术研讨会演讲稿整理稿
1986 年 3 月 7 日
J. F. 凯泽
贝尔通信研究所
新泽西州莫里斯敦市南街 445 号，邮编 07962-1910
邮箱：jfk@bellcore.com
背景
1986 年 3 月 7 日，加州蒙特雷海军研究生院教授、贝尔实验室退休科学家理查德・W・汉明博士，在莫里斯研究工程中心面向 200 余名贝尔通信研究所员工与访客，发表了一场极具启发性的演讲《你与你的研究》，现场座无虚席。整场演讲围绕一个核心问题展开：为何能做出里程碑式重大成果的科学家寥寥无几，绝大多数人最终都会被历史遗忘？
汉明拥有四十余年科研生涯，其中三十年供职贝尔实验室。他长期观察顶尖科研工作者，向各行各业的学者追问研究思路、动机与方法，研读伟大科学家的生平传记，同时结合自我反思与创造力理论展开思考。本次演讲分享了他总结出的、造就卓越科研者的核心特质：个人禀赋、性格、工作习惯、处事心态与科研哲学。
为让这份宝贵内容广为流传，本次演讲录音被完整转录成文，问答环节也一并收录。文字稿无法还原演讲时的语气、手势与现场氛围，若想完整感受演讲原貌，仍需收听原始录音。演讲者的录音清晰完整，但部分听众提问录音模糊不清，我在括号中补充了我对提问内容的判断；但凡能确认提问者身份的内容，我均与对方核对过，确保解读准确。
汉明博士介绍环节
本次贝尔通信研究所学术讲座主讲人理查德・W・汉明博士，由应用研究副总裁艾伦・G・奇诺思介绍。
艾伦・G・奇诺思：各位同事，还有许多来自贝尔实验室的老朋友们，今天能齐聚于此，我倍感荣幸。接下来，我要向大家介绍我的多年老友、老同事 —— 理查德・汉明，大家都习惯叫他迪克・汉明。
在座各位无需我多言，迪克是数学与计算机科学领域史上最伟大的学者之一。他先后就读芝加哥大学、内布拉斯加大学，在伊利诺伊大学取得博士学位；二战期间加入洛斯阿拉莫斯项目，1946 年入职贝尔实验室 —— 我当年正是在贝尔实验室物理研究部门与他相识。彼时我们物理组常一起共进午餐，这位研究数学的怪人总乐意加入我们。有他在，午餐交流永远充满新奇独特的观点，每次交谈都令人思维激荡。
这些年我们研究方向虽交集不多，但我在贝尔实验室的走廊里总能见到他，始终由衷敬佩他的研究成果。他的成就数不胜数，我只简单举例：他一共撰写七本专著，覆盖数学、计算机、编码、信息论等领域，其中三本已经再版，足以证明他著作等身、学术地位卓著。
我上一次见到他大概是十年前，在爱尔兰都柏林一场特别的学术会议上，我们同为演讲嘉宾。和往常一样，他风趣幽默，观点总能引人深思。我还记得他当时说过一句话：“人类有看不见的光波，有听不见的声波，或许计算机也存在人类无法理解的思维。” 有迪克・汉明在，我们根本不需要计算机来提供奇思妙想。接下来，就让我们聆听这场精彩绝伦的演讲。
正式演讲：《你与你的研究》 理查德・W・汉明博士
非常荣幸来到这里。我自知很难配得上刚刚这段精彩介绍。本次演讲主题是《你与你的研究》。内容无关科研管理，只关乎你个人如何做好研究。我当然也能讲科研管理，但今天不谈这个，只聚焦你本人。
我所说的研究，不是普通平庸的研究，而是足以载入史册的伟大研究。为方便大家理解，我偶尔会拿诺贝尔奖级别的成果举例 —— 不一定非要拿诺奖，而是指那些公认具备划时代意义的工作：比如相对论、香农的信息论，各类划时代理论都属于这一类。
我为何会专门研究这个话题？当年在洛斯阿拉莫斯，我的工作是接管他人搭建好的计算设备，方便物理学家、科学家回归核心研究。那一刻我清晰意识到：我只是辅助者，而他们才是创造核心成果的人。坦白说，我心生羡慕，迫切想知道我和他们之间的差距到底在哪。我近距离见过费曼、费米、泰勒、奥本海默，我的上司汉斯・贝特，一众顶尖天才。从此我开始思考：有的人能做出伟大成果，有的人明明有能力却错失机会，二者区别何在？
后来我进入产出极高的贝尔实验室，时任部门主任博德，香农也在此任职。我持续追问同一个问题：差距源于什么？之后数十年，我阅读大量学者自传、传记，主动向各行各业的研究者提问：你当初是如何做出这项成果的？我一直在寻找答案，而今天这场演讲，就是我所有思考的总结。
这场演讲意义何在？我认为每个人仅有一次人生。即便你相信轮回，此生的成就也无法延续到来世。既然人生仅此一回，为何不去创造真正有价值的成果？至于何为 “有价值”，不必我定义，大家心中自有标尺。我主要以科学领域举例 —— 这是我深耕一生的领域，但据各行各业从业者反馈，我分享的绝大多数道理适用于所有行业。各行各业做出顶尖成果的底层逻辑高度相通，我仅聚焦科研展开叙述。
想要真正触动大家，我必须以第一人称坦诚分享。我希望各位放下谦逊，扪心自问：我确实想要做出一流成果。我们的社会总含蓄地规劝人们：不要刻意追求伟大，成就应当靠运气偶然降临。这种说法实在狭隘。我认为，人完全可以主动立志创造里程碑式成果。不必对外宣扬，但内心应当坚定这个目标。
想要把道理讲透，我必须抛开客套，以亲身见闻、亲身经历、亲身感悟展开叙述。我会提及一些大家熟知的人物，希望演讲结束后，大家不要断章取义转述我的话。
我不从逻辑切入，先从心理层面谈起。绝大多数人心中最大的误区：伟大科研全靠运气。一切都是机缘巧合。我们不妨看看爱因斯坦：他一生做出多项重磅成果，难道次次都是运气？这巧合未免太过频繁。再看香农，他不止创立信息论，早在那之前就完成多项重要工作，还有部分密码学成果至今仍属保密内容，他一生佳作不断。
你会反复发现：真正的顶尖学者，往往能接连产出重大成果。当然也存在极少数人一生只留下一项传世之作，这点我后面会谈到，但更多天才持续不断创造价值。我坚信，运气无法解释全部。巴斯德有句名言：机遇偏爱有准备的头脑，这正是我认同的观点。科研确实存在运气成分，但又不完全取决于运气。拥有充分准备的人，早晚能抓住重要问题、做出重大突破。
诚然，你最终攻克的具体课题是随机的，但你能否做出重大成果，完全由自己掌控。举个例子，当年我和香农在同一间办公室共事，他钻研信息论，我研究编码理论。同一时期、同一实验室诞生两大相关理论，看似是运气。但问题是：当时贝尔实验室人才济济，为何偏偏是我们二人完成这项工作？一半是机缘，另一半，是提前做好储备的头脑。后面我会多次谈及运气，但首先要破除一个误区：运气不是决定你能否做出伟大成果的唯一标准。人对自己的科研命运拥有一定主动权。牛顿也曾说：“倘若其他人也和我一样深度思考，他们也能取得相似的成就。”
顶尖学者普遍拥有一个特质：年少时便拥有独立思考的能力，且敢于追随自己的想法。爱因斯坦 12 或 14 岁时就思考一个问题：假如我以光速跟随一束光前行，光波会是什么样子？电磁理论明确说明，不存在静止的局部波峰；可如果和光速同步运动，眼中就会看到静止波峰。十几岁的他就察觉到理论内部存在矛盾，意识到光速存在特殊之处。狭义相对论的诞生难道纯粹是运气？少年时期的他早已埋下思考的种子。但这只是必要条件，而非充分条件。我接下来谈到的所有特质，都和运气交织在一起。
再说说天赋智商。听起来天赋越高越好，在座绝大多数人的智力，完全足以完成一流研究。但伟大成果，从来不止依靠智商。智力的评判标准各不相同：数学、理论物理、天体物理领域，智力大多体现在符号推演能力上，这类人智商测试分数普遍偏高；其他领域则评判标准不同。
举个例子，发明区域熔炼技术的比尔・范，有一天来找我，脑中只有模糊的思路和零散方程。我能明显看出他数学功底薄弱，表达能力也欠佳。但他的研究方向很有价值，我把他的问题带回家演算一番，最后教他操作计算机，让他能够独立计算数据。掌握计算工具后，他彻底蜕变：尽管在本部门长期不受重视，最终却包揽该领域所有重磅奖项。一旦研究步入正轨，他的内向、笨拙、不善言辞全部不复存在，产出源源不断，表达能力也大幅提升。
我再讲另一个人，克洛格斯顿。当年我在约翰・皮尔斯的项目组工作，初见他时，我完全不看好他。我询问他的研究生同学：“他读研时也是这样吗？” 对方给予肯定答复。换作是我，大概率会辞退他，但皮尔斯独具慧眼，留下了他。后来克洛格斯顿发明克洛格斯顿电缆，自此源源不断产出优质创意。一次成功带给了他自信与勇气。
勇气，是顶尖科学家的核心特质。只要你建立信念，相信自己有能力攻克重大难题，你就真的可以做到；倘若你认定自己无能为力，几乎不可能做出突破。香农的勇气无人能及，我们只需看他的核心定理便可明白。他想要搭建一套编码体系，却毫无思路，于是他选择构造随机编码模型，一度陷入僵局。而后他抛出一个近乎不可能的问题：所有随机编码的平均性能会是什么水平？他随后证明：平均随机编码的性能可以无限趋近最优，因此必然存在一套完美编码。若非拥有极致勇气，谁能敢于提出这种设想？这就是伟大学者的共性：拥有一往无前的勇气，哪怕前路迷雾重重，也会持续思考、不断推进。
年龄是另一个值得探讨的因素，物理学家尤其在意这点。他们常说：科研重大突破必须趁年轻完成，否则终身无望。爱因斯坦年少成名，量子力学奠基人全部在年纪轻轻时做出巅峰成果。绝大多数数学家、理论物理学家、天体物理学家最受世人推崇的成果，都诞生于青年时期。并非他们年长后不再产出优质内容，只是最具里程碑意义的工作大多出自早年。反观音乐、政治、文学领域，传世佳作往往诞生于晚年。各位可以对照自己所在行业，看看年龄带来的影响。
我来解释为何年龄会造成这种差异。第一，一旦做出亮眼成果，你会被各类委员会缠身，彻底没有时间深耕研究。我亲眼见证布拉丁拿到诺贝尔奖后的变化。获奖消息公布当天，我们齐聚阿诺德礼堂，三位获奖者依次发言。布拉丁眼含泪水说道：“我清楚诺贝尔奖带来的负面影响，我不会让它改变自己，我会一直做当年纯粹的沃尔特・布拉丁。” 我当时只觉得想法很好，但短短几周，变化就已经显现。成名之后，人很难再静下心研究微小基础问题，香农也栽在了这一点上。信息论问世后，他难以找到同等量级的全新课题。许多顶尖科学家都会陷入这个误区：不再坚持深耕微小基础课题，可参天大树都源自一颗橡果。他们总想一步到位做出惊天成果，但科研从无捷径。早年获得盛名，反而会限制后续产出。在我看来，普林斯顿高等研究院毁掉的优秀学者，远比它培养出来的更多 —— 对比他们入职前后的成果，入职前他们惊才绝艳，入职后仅能维持普通优秀水准。
由此延伸到科研环境：大众眼中最优渥的工作条件，往往并非真正适合创新。无数案例证明，人在艰苦环境下反而创造力最强。剑桥物理实验室条件简陋、形同棚屋的那段时期，诞生了物理学史上诸多经典突破。
我分享一段亲身经历。早年我清楚，贝尔实验室不会专门调配大批程序员，用纯二进制编写计算程序，而行业内所有人都采用这种模式。我完全可以跳槽西海岸航空公司，轻松拿到高薪，但顶尖人才都留在贝尔实验室，航空企业的研究者水平远不及此。我纠结许久：究竟要不要离开？如何兼顾理想环境与顶尖同行？最后我反问自己：汉明，你一直坚信计算机几乎可以完成所有工作，为何不能让机器自主生成程序？
外界眼中的资源短板，倒逼我早早投身自动编程领域。很多时候，看似致命的缺陷，只要转换视角，就能转化为你独有的核心优势。但人第一反应只会抱怨：“我缺少程序员，根本没法开展大型计算研究。”
类似案例数不胜数，格蕾丝・霍珀也有相似经历。仔细观察你会发现，顶尖学者擅长转换问题视角，把劣势转化为优势。许多科学家卡在某个难题无法推进，转而研究 “为何无法解决”，换个思路反而取得重大成果。因此，理想的科研环境定义十分特殊，众人追捧的优渥条件，未必能激发你的创造力。
接下来谈谈驱动力。所有伟大学者都拥有极强的内在驱动力。我和约翰・图基在贝尔实验室共事十年，他的拼搏劲头无人能及。入职三四年后，我偶然发现图基年纪比我还小。他是天赋异禀的天才，而我资质平平。我冲进博德的办公室质问：“和我同龄的人，怎么会有人掌握如此海量的知识？” 博德向后靠在椅背上，双手枕在脑后，淡淡一笑：“汉明，如果你数十年如一日像他一样拼命钻研，你掌握的知识也会远超旁人。” 我羞愧地默默离开办公室。
博德的话核心是：知识积累与科研产出如同复利。两个天赋相近的人，其中一人每日多投入 10% 的时间钻研，长期下来产出会远超另一人两倍。你掌握的知识越多，学习新内容的速度越快；学得越多，能完成的工作越多；能完成的工作越多，机遇就越多，完全是复利效应。具体增长率我无法量化，但增长幅度极为可观。天赋完全相同的两个人，只要有人每天多坚持一小时深度思考，一生累计的科研成果会拉开天壤之别。我将博德的忠告记在心里，此后数年刻意增加钻研时间，成果确实显著提升。这话我不敢当着妻子说，那段时间我时常忽略家庭；想要完成心中目标，必然要有所取舍，这是无可避免的事实。
谈及驱动力，爱迪生说过：“天才是百分之一的灵感，百分之九十九的汗水。” 或许存在夸张成分，但持续踏实深耕，确实能带来远超预期的收获。稳定、持续、有方法的投入，才是成功关键。但驱动力用错方向，只会一事无成。我时常疑惑，贝尔实验室不少好友付出的努力不比我少，甚至更加拼命，却拿不出对等成果，核心问题就是努力用错了地方。单纯埋头苦干远远不够，发力方向必须精准。
接下来我想谈一个容易被忽略的特质：包容模糊性。我花了很久才意识到它的重要性。绝大多数人追求非黑即白的确定结论；但顶尖学者能完美接纳模糊状态。他们足够相信现有理论，以此为基础推进研究；同时又保持质疑，敏锐捕捉理论漏洞，以此搭建全新理论体系。过于笃信理论，会无视内部缺陷；过度怀疑，又无法迈出研究第一步，二者需要精妙平衡。
顶尖学者既能清晰阐述现有理论成立的依据，也牢记理论中无法完美契合的微小矛盾，绝不轻易忽略。达尔文在自传中写道，他会专门记录所有与自身理论相悖的证据，否则这些矛盾会从脑海中消失。一旦发现理论存在偏差，必须敏锐记录、持续思考：如何解释矛盾，或是如何重构理论适配现实。绝大多数重大突破，都源于对理论微小漏洞的深挖。真正划时代的成果，从来不是单纯把现有计算精度多延伸几位小数。
这背后依托于全身心的情感投入。顶尖学者会完全沉浸在自己的研究课题中；无法深度投入的人，几乎不可能产出一流成果。但情感投入只是必要条件，而非充分条件。所有研究创造力领域的学者最终都会达成共识：创意源自人的潜意识。灵感往往毫无征兆突然浮现。我们对潜意识了解甚少，但可以确定，梦境同样来自潜意识，而梦境本质是白天经历的重组。
如果你日复一日全身心沉浸在同一个课题，潜意识会持续围绕这个问题运转。某天清晨醒来，或是午后放空时，答案便会自动浮现。倘若你无法专注投入课题，潜意识只会处理无关琐事，很难诞生重磅创意。因此，当你手握真正重要的课题时，不要让其他琐事占据核心思绪，始终把思考聚焦在问题本身。让潜意识只能围绕你的研究运转，睡梦之中，灵感自会降临。
艾伦・奇诺思之前提到，我当年总去物理系餐桌吃饭。此前我一直和数学家一同用餐，很快发现自己的数学知识储备已经充足，很难再学到新东西。物理系餐桌交流氛围热烈，虽然我贡献不多，但肖克利、布拉顿、巴丁、约翰逊、麦凯等顶尖学者在此交流，我收获颇丰。可诺贝尔奖颁布、大批学者晋升后，餐桌只剩下普通研究者，交流价值大打折扣，我便不再前往。
食堂另一侧是化学系餐桌，我和其中一位研究员戴夫・麦凯有过合作，当时他正在追求我们的秘书。我过去询问能否一同用餐，自此长期和化学研究者共进午餐。我不断向他们提问：你们领域当下最重要的问题是什么？一段时间后，我又追问：你们目前正在攻克哪些核心难题？又过一阵，我直言：如果你当下研究的课题无关紧要，也无法延伸出重大成果，那你为何在贝尔实验室投入时间做这件事？
这番话让我不再受欢迎，只能另寻就餐伙伴。那年春天过后，到了秋天，麦凯在走廊拦住我：“汉明，你那句话在我心里萦绕了一整个夏天，我一直在思考我们领域真正核心的问题。我没有更换研究方向，但这次反思让我收获巨大。” 我向他道谢，没过几个月，他晋升部门主管；后来入选美国国家工程院，事业一路顺遂。当年同餐桌的其他研究员，如今在学术圈几乎无人知晓 —— 他们从未反问自己：我研究的课题，究竟是不是行业核心问题？
道理显而易见：如果你不深耕重要课题，几乎不可能做出重大成果。顶尖学者会系统梳理行业内核心难题，时刻思考可行的攻克路径。这里我要厘清 “重要问题” 的定义：当年我在贝尔实验室时，物理界公认三大终极难题 —— 时间旅行、瞬间传送、反重力，我们从未投入资源研究。这类课题看似价值极高，却不算真正重要的问题，因为我们没有可行的研究切入点。评判课题重要性，不在于成果的影响力，而在于你是否拥有落地的研究思路。
在这个定义下，绝大多数科研者的问题一目了然：他们几乎全部时间都在钻研自己心知肚明、毫无长远价值的课题，也清楚这些研究无法延伸出核心突破。
我之前提到，要持续种下橡果，静待长成参天大树。你无法精准预判未来突破的方向，但可以主动扎根机遇频发的领域。即便你坚信科研靠运气，也应当站在山顶等待机遇降临，而非躲在山谷安稳度日。但普通研究者常年重复安全、无突破性的常规工作，自然难以留下传世成果。想要做出伟大研究，必须瞄准有可行思路的核心难题。
受约翰・图基等人提议，我给自己设立了深度思考时段：每周五午餐后，只探讨宏观重大议题。比如计算机将如何重塑 AT&T 全行业？计算机又会彻底改变整个科学体系？当年我观察到，九成实验依托实体实验室，仅一成依靠计算机模拟。我向公司副总裁提出预判：未来比例会完全反转，九成实验将由计算机完成，实体实验仅占一成。他们只当我是异想天开的数学家，脱离现实。但事实证明我的判断正确，公司耗费大量资金修建实体实验室，最终却无用武之地。
我长期思考计算机对科研、对贝尔实验室的变革，预判半数以上员工会高频使用计算机终端，如今所有人桌上都配备了终端设备。我主动预判行业走向、挖掘潜在机遇，主动投身前景广阔的领域，才有机会做出重大成果。
所有顶尖学者心中，都会储备 10 到 20 个行业核心难题，持续寻找解题方法。每当全新理论、工具出现，他们第一反应便是：这个思路可以解决我心中某一个核心问题。随后放下手头所有琐事，全力攻坚。
我听过一个真实案例，虽无法验证细节，但极具警示意义。当年我在机场和洛斯阿拉莫斯旧友聊天，感慨当年欧洲率先发现核裂变实属幸运，否则美国不会启动原子弹项目。朋友却反驳：“伯克利实验室早已收集完整相关实验数据，只是我们忙于搭建设备，迟迟没有整理分析。如果当时我们及时处理数据，最先发现核裂变的会是我们，我们只会屈居第二。” 机遇摆在眼前，却没有主动把握，最终错失历史性突破。
顶尖学者一旦看到机遇，会立刻放下其他所有工作全力跟进。他们早已提前梳理核心难题，思维时刻做好准备，机遇一出现便牢牢抓住。当然多数尝试最终会失败，但不需要每一次都成功，只要抓住少数机遇，就能铸就伟大成果。还有一个最简单的诀窍：活得足够久。
我花了很久才发现另一个关键规律：办公室房门常开与常关的两类研究者，最终成果天差地别。房门紧闭的人，短期工作效率极高，每日产出远超旁人；但十年之后，他们很难分辨哪些课题具备长远价值，所有深耕的内容都偏离核心赛道。房门敞开的人，时常被外界打断思路，但能持续接收外界信息，捕捉行业前沿机遇，找准值得深耕的方向。
我无法证明二者的因果关系，或许有人会说：关门办公，本身就代表思维封闭。但二者相关性极强：长期开门办公的研究者，更容易做出划时代成果；闭门深耕的人即便更加勤奋，最终研究方向总会出现微小偏差，与重大突破擦肩而过。
接下来聊一句俗语：决定成败的从来不是你做了什么，而是你做事的方式。我用自身经历举例。早年计算机仅支持纯二进制运算，有人委托我解决一台顶级模拟计算机都无法处理的军工计算问题。我顺利算出结果，但冷静思考后意识到：这份报告需要交付军方，所有模拟计算机构都会仔细核查，寻找我的计算漏洞。我当时采用的积分算法粗糙简陋，虽然结果正确，但这份工作的核心目标不只是算出答案，而是首次无可辩驳地证明：数字计算机在计算领域可以超越模拟计算机。
我重新设计整套求解框架，搭建一套简洁优美的理论体系，优化计算方法，最终计算结果不变，但发布的报告中这套精妙算法流传多年，被命名为 “汉明微分方程积分法”。如今这套算法虽已淘汰，但在当年影响深远。仅仅微调研究的核心目标，我就把一份普通计算任务，变成了具备行业里程碑意义的成果。
早年机房在阁楼，我接连解决一个又一个独立计算问题，多数顺利完成，少数失败。某个周五完成一项任务后，我内心毫无喜悦，反而无比低落。我意识到，如果一生只不断解决孤立的零散问题，人生毫无价值。长久思考后，我下定决心：我的目标不应是逐个解决眼前单独问题，而是批量处理一整类未知问题。我需要提前储备方法，应对明年所有还未出现的计算需求。
仅仅调整思考角度，我不仅保持原有产出，还做出了更具长远价值的成果。我主攻核心命题：在未知明年所有计算任务的前提下，如何借助计算机解决全部计算需求？如何提前做好技术储备？牛顿曾说：“如果我看得更远，是因为我站在巨人的肩膀上。” 如今很多人只会站在同代人的脚背上。
你的研究应当做到能让后人在此基础上继续深耕，让后人发自内心感慨：我站在他的肩膀上，看见了更远的世界。科学的本质是积累传承。微调研究切入点，就能把普通工作升级为划时代成果。不要只解决孤立个案，我给自己定下规矩：除非是某一类问题的典型样本，否则绝不单独解决单个问题。
熟悉数学的人都清楚，抽象化、通用化处理，往往会简化求解过程。很多时候，放下单个问题，意识到这只是一类问题的特例，就能搭建一套通用、高效的解法，摆脱个案里繁杂的细节束缚。抽象化思考会简化难题，同时我会留存通用算法，为未来各类研究提前铺路。
最后引用一句老话：拙匠总怪工具差。优秀的研究者会利用现有资源，竭尽所能交出最优成果。调整研究视角、转换问题定义，能极大提升长期科研价值。你的成果既可以让后人在此基础上持续创新，也可能让后人必须重复你的全部工作。区别不在于课题本身，而在于报告撰写、论文行文、整体研究格局。搭建一套通用理论框架，和求解单个特例的工作量相差无几，但前者带来的成就感与行业影响力，不可同日而语。
接下来这个话题略显现实、令人不适：仅仅完成研究远远不够，你还要学会推广、展示你的成果。对科研人员而言，推销成果是一件尴尬的事，本该不需要刻意为之 —— 世人应当主动期待你的伟大成果，主动认可你的价值。但现实是，所有人都忙于自己的研究。你必须把成果清晰完整地呈现出来，让他人愿意放下手头工作，认真阅读、理解，最终认可你的价值。
不妨回想翻阅期刊时的状态：为何你会认真阅读部分论文，快速翻过另一部分？你的论文、报告必须拥有足够吸引力，读者翻阅期刊时，愿意停下脚步细读；倘若无人愿意阅读，你的成果永远无法获得认可。
成果推广分为三件事：第一，文笔清晰流畅，让他人愿意阅读；第二，熟练完成正式学术报告；第三，擅长非正式交流分享。
过去存在大量 “幕后研究者”：学术会议全程沉默，等到会议结束、相关决策敲定三周后，才递交报告提出优化方案，为时已晚。激烈的现场讨论中，你需要敢于当场提出观点、阐述论证，不能只依靠事后书面报告。正式演讲、即兴现场交流，两种表达能力都必须掌握。
我早年上台演讲会极度紧张，甚至生理不适。我意识到，若无法流畅演讲，我的科研事业会严重受限。当年 IBM 邀请我前往纽约做晚间分享，我决心准备一场格局宏大、不只局限技术细节的演讲，结束时主动告知主办方：任何时候需要分享，我都愿意前来。这次经历让我积累大量演讲经验，克服恐惧，同时总结出高效、低效的分享方式。
参会期间，我一直在思考：为什么部分论文流传后世，绝大多数被彻底遗忘？技术研究者总倾向于只讲狭窄的技术细节，但听众更需要宏观背景、整体综述。多数演讲效果极差：演讲者抛出主题，立刻切入复杂求解细节，台下几乎无人跟上思路。
正确的分享逻辑：先描绘宏观背景，点明课题核心价值，再简要梳理研究思路，更多听众才能理解、认可你的成果。很多人偏爱安全、保守、局限细节的演讲，效果往往很差；大量演讲堆砌过量信息，只会让听众疲惫。因此，学会展示、推广自己的成果至关重要。
核心总结
第一，一定要深耕核心重要课题。我不认同科研全靠运气，但承认运气存在；巴斯德的机遇偏爱有准备的头脑是我的核心观点。
我长期坚持周五下午深度思考宏观议题，投入百分之十的时间梳理行业核心问题，分辨课题有无长远价值。早年我曾坚信某一方向才是未来核心，却把全部时间投入无关领域，这种行为十分荒唐。如果你认定核心机遇在别处，就不该埋头当下无关工作；要么调整目标，要么更换研究方向，道理简单直白。
或许有人会说：我无法自主选择研究课题。职业生涯初期确实如此，但当你取得一定成果后，各方会不断委托你开展研究，你拥有一定选择权，只是无法完全随心所欲。我分享一个管理沟通的案例，学会引导上级，争取自己想要的研究资源。
我的上司谢尔库诺夫是多年好友。有一次军方人员要求我周五前交付计算结果，但我早已调配全部计算资源，为一批科学家处理小型核心探索课题，无暇处理加急任务。我告知对方：周五无法交付，周末加班，周一再给结果。对方直接找到我的上司施压，上司要求我优先完成军方任务。
我反问他理由，他坚持必须服从。我对他说：“谢尔库诺夫，周五傍晚你坐在办公室，看着这个人空手离开。” 周五傍晚我按时交付结果，随后坐在他办公室，目送对方空手走出大楼。周一早上谢尔库诺夫致电对方，询问周末是否加班处理配套工作，对方只能如实回答没有。自此之后，谢尔库诺夫允许我自主设定交付期限，调整任务优先级。
这件事让上司明白：加急大型项目会挤占探索性研究的计算资源，我拒绝临时加急任务完全合理。早年计算资源极度稀缺，行业普遍认为 “数学家不需要计算机”，我却急需更多算力。每当我拒绝其他部门科学家的计算需求，对方都会向自己的副总裁投诉。我告诉他们：向你们的副总裁反映，汉明需要更多计算资源。高层不断收到反馈，最终我顺利申请到更多算力。
我还定下一条规则：凡是借用我们程序员资源完成研究的学者，发表论文时必须单独鸣谢对应程序员，否则不再提供计算支持。数年之后，我统计《贝尔系统技术期刊》所有论文，统计鸣谢程序员的文章占比，拿着数据向上级证明计算在科研中的核心地位，顺利争取到配套资源。
你可以引导上级、说服管理层，即便身处基层，也能突破顶层管理的限制，向管理层推广你的想法，争取资源。
最后探讨一个终极问题：耗费心力追求伟大科研成果，值得吗？
询问众多研究者，抛开谦虚客套，绝大多数人都会给出肯定答案：做出一流成果、亲身见证突破带来的满足感，胜过一切享乐。管理层也总希望参与创新发现的时刻，哪怕时常打扰研究者。由此可见，亲身创造重大成果的体验，让人愿意反复追寻。但我的调研样本存在偏差，我从未采访过未能做出重大成果的人，不清楚他们的感受。即便如此，我依然认为这份奋斗万分值得。
奋斗本身的价值，远超最终成果。自我突破、不断成长的过程，才是核心收获；名利、赞誉只是附加红利。
我已经分享全部方法，路径清晰，可为何大量天赋出众的研究者最终一事无成？贝尔实验室数学系不少学者天赋远超我，但产出远不及我。香农等人成果丰硕，可多数天资过人的同行平平无奇。问题根源何在？为何许多潜力无限的人最终落空？
第一，缺少驱动力与全身心投入。天赋普通但全心沉浸课题的人，产出远高于天赋顶尖、仅浅尝辄止的人。后者朝九晚五完成工作，生活与研究完全割裂，无法达到一流成果所需的深度投入。他们能产出合格优质的普通成果，但我们谈论的、诺奖级的划时代突破，需要极致专注。
第二，性格缺陷。我举一个在欧文分校结识的管理者案例。他时任计算中心主任，临时调任大学校长特别助理，前途无量。一次他带我参观办公室，展示自己处理信件的流程，吐槽秘书效率低下，所有信件随意堆放在地面，靠自己用文字处理软件独自完成全部文书工作，还以此自夸。
我私下和秘书沟通，秘书坦言：他从不把邮件交给我登记归档，文件散落地面，我根本无从协助。我劝告他：坚持独自处理所有工作，你的上限仅为单人工作量；学会利用体系、调动团队资源，你的上限会随整个体系同步提升。他始终不愿改变，事业止步不前。
这种现象随处可见：优秀研究者一味对抗现有体系，而非学会借力体系、利用体系的全部资源。体系蕴含大量资源，只要耐心摸索就能掌握使用方法，甚至灵活绕开不合理规则。想要得到否定答复，直接向上级请示即可；想要落地新想法，不必提前申请，直接完成，再向管理层展示既定成果，不给对方否决的机会。
另一种性格缺陷：过度彰显自我。我分享亲身经历。刚从洛斯阿拉莫斯来到纽约麦迪逊大道租用计算机时，我常年穿西部风格服饰、佩戴波洛领带。隐约察觉自己获得的上机服务不如其他研究者，于是刻意观察记录：预约排队时，工作人员总会优先安排其他人，刻意延后我的使用时段。我从未苛责工作人员，百思不得其解，最终找到答案：我的着装不符合他们心中科研人员的标准形象。
我面临抉择：是坚持自我穿搭，长期消耗大量精力处理人际阻碍；还是适度迎合大众审美？我选择收敛个性、顺应常规着装。改变之后，服务质量立刻大幅提升。如今我年事已高，作为标志性老学者，反而可以随性穿搭，收获优待。
根据场合调整外在形象，是基本智慧。前往麻省理工计算机中心演讲时，我会换上波洛领带、旧灯芯绒外套。绝不允许穿搭、外表、举止阻碍核心目标。大量研究者执着彰显个性，凡事坚持 “按我的方式来”，终身持续付出隐性代价，长年累月累积成巨大的无谓消耗。
约翰・图基常年穿着休闲便装，拜访高层领导时，对方需要很久才能意识到他是顶尖学者，愿意认真倾听。他耗费大量精力消解他人偏见，完全得不偿失。我并非要求完全迎合世俗，只是适度顺应表象，能省去无数麻烦。倘若处处彰显自我、坚持特立独行，终身都会持续承担隐性损耗。
日常多和秘书友善相处、闲聊打趣，我收获了绝佳行政支持。有一次穆雷山园区复印设备全部占用，我的秘书主动联系霍尔姆德尔分部，乘坐公司班车往返一小时，帮我完成复印。这正是平日友善相处带来的回报。学会利用体系、摸索调动资源的方法，你可以改造体系适配自身需求；反之，你终身和体系持续内耗，得不偿失。
我认为约翰・图基本可以走得更远，却因执着彰显个性付出不必要的代价。他天赋卓绝，但若适度顺应常规，科研之路会顺畅许多。这个道理不只适用于穿搭，生活中上千件小事皆是如此。很多人常年和体系对抗，当然偶尔适度调侃体系无伤大雅。
图书馆搬迁至园区远端后，一位朋友申请配备自行车，管理层没有直接拒绝，而是发来园区地图，要求标注骑行路线，用于购买保险；后续又追问车辆存放、上锁方案，层层繁琐流程让他主动放弃。但他后来升任贝尔实验室总裁。
巴尼・奥利弗曾致信 IEEE 期刊：贝尔实验室员工众多，期刊开本和标准书架高度不匹配，希望期刊调整尺寸。信件交给上司签字后，他至今不确定信件是否真正寄出。我不反对适度提出改革诉求，但观察大量优秀学者后我发现：他们不会全身心投入对抗体系的斗争，浅尝辄止便回归研究。
许多平庸研究者陷入和体系的微小矛盾，不断升级对抗，把全部精力浪费在无意义的拉锯上。有人会问：总需要有人推动体系改革。我认同，但你要做出选择：你想成为革新体系的人，还是做出一流科研成果的学者？二者只能择其一。对抗体系、持续内耗时，你要清楚消耗的精力，区分适度调侃和全力对抗。我的建议是，让他人负责革新，你专注成为顶尖研究者。绝大多数人无法同时兼顾体系改革与划时代科研。
当然，我们不必一味妥协，适度反抗具备合理性。我观察到几乎所有学者都喜欢适度调侃体系，从中获得乐趣。人的原创性是全方位的，科研上敢于创新的人，生活中必然拥有独特特质。但许多学者任由生活中的怪异特质持续消耗自己，换取微不足道的自我满足，得不偿失。我不反对所有个性表达，但反对无节制的自我彰显。
还有一大缺陷：易怒。科研工作切忌动怒，情绪化对抗毫无益处。可以轻松调侃体系，切勿怒火相向。学会配合、顺势而为，而非常年对抗体系。
遇事多挖掘积极面，而非紧盯负面。前文已有诸多案例：转换看待问题的视角，原本的劣势就能转化为独特优势。再举一例：我本身极度好胜，深知很多人休年假写书无法按时完稿。休年假前，我向所有朋友放出豪言：归来之时书稿必定全部完成。我耻于食言，好胜心倒逼自己全力以赴。
我时常主动向他人承诺限时交付成果，即便当下毫无解题思路。截止日前的深夜，我会绞尽脑汁寻找解法。把自尊心置于风险之中，偶尔失败，但多数时候，绝境之下我能迸发远超预期的能力。人要学会掌控自我，转换看待问题的视角，提升成功概率。
自我欺骗是人类普遍的弱点，人们总能找到千万种借口开脱。当被问及为何错失某项突破，每个人都有无数托词。纵观科学史，同一时期往往十余人拥有相同思路，最终只有最先落地的人收获荣誉，其余九人不断找借口宽慰自己。不要自我欺骗，不必对外人收敛借口，但面对自己务必保持坦诚。
想要成为一流学者，必须认清自我：你的优势、短板、性格缺陷，比如我的好胜心。如何把自身缺陷转化为优势？资源短缺时，如何转换赛道、开辟全新研究方向？纵观科学史，所有成功学者都会重构视角，把短板转化为独特竞争力。
总结
大量手握天赋却一事无成的研究者，根源如下：
不深耕具备可行思路的核心课题；
无法全身心沉浸、情感深度投入；
遇到困难不会转换视角，把难题转化为可落地的重要研究；
不断寻找借口宽慰自己，将失败全部归咎于运气。
我已经完整分享路径，方法清晰可行。希望各位从此刻起，潜心钻研，创造伟大科研成果！
问答环节
艾伦・G・奇诺思：刚才五十分钟浓缩了汉明数十年职业生涯沉淀的智慧，每一个观点都直击人心。其中很多观点放在当下依然极具参考价值，比如扩大计算算力 —— 今天上午已经有多位同事和我提及这个诉求。即便距离汉明当年提出这个观点已经二三十年，依旧切中要害。诸多经验值得我们借鉴，其中敞开办公室房门这个观察令我印象深刻。感谢迪克带来这场精彩分享，接下来开放提问。
汉明：我补充一下关于计算资源的内容。有十年时间，我不断向管理层提议：把计算设备迁出科研部门。我们整日忙于维护设备、运行计算任务，根本没有时间开展研究。最终管理层采纳建议，计划将计算资源独立拆分。消息传出后，所有人都十分抵触，我备受排挤。我找到埃德・戴维提议：务必给科研人员保留小型计算设备。如果配备大型主机，我们会重蹈覆辙，整日忙于运维无暇思考；小型设备足以支撑顶尖研究者自主探索，倒逼他们开发适配小型设备的系统，这正是 UNIX 系统诞生的契机。科研人员依靠小型设备，开发出一套全新操作系统，也就是 UNIX。
艾伦・G・奇诺思：补充一点，当下我们受监管政策带来的繁琐流程制约，一位分管副总裁曾无奈感慨：UNIX 从不是标准化交付产品。
提问 1：科研带来的精神压力，会造成哪些影响？
汉明：压力影响极大。无法深度投入研究，就不会承受高强度压力。我在贝尔实验室任职期间常年患有胃溃疡；后来前往海军研究生院，放缓工作节奏，健康状况大幅好转。想要做出伟大科研，必然要承受巨大精神压力。你可以选择安稳闲适、劳逸结合的人生；也可以选择追逐顶尖科研成就。鱼与熊掌不可兼得，利奥・杜罗彻曾说：老好人永远拿不到第一。如果你追求轻松愉悦、娱乐充足的生活，自然很难产出划时代成果。
提问 2：你提到勇气的重要性，资深学者无需担忧，但当下年轻研究者身处高度竞争环境，普遍畏惧承担风险，您有什么建议？
汉明：埃德・戴维也曾感慨，当下整个社会都丧失了冒险精神。不同时代的心态截然不同。二战结束后，洛斯阿拉莫斯、雷达研发等重大项目历练出一批胆识过人的研究者。我们亲眼见证不可能的任务落地，经历过生死攸关的艰苦攻坚，最终收获胜利，这份经历赋予我们十足的勇气与自信。这也是上世纪四十年代末至五十年代，各大实验室创新爆发的核心原因。战争迫使我们学习各类陌生领域，开放交流、不断接触全新思路，才有后续持续创新。
我无法复刻当年的时代环境，也不会苛责当下年轻人缺少魄力，这只是时代客观差异。如今年轻人追逐伟大成就的欲望减弱，缺乏冒险攻坚的勇气，这是客观现状。
提问 3：管理层可以采取哪些措施改善现状？
汉明：管理层能起到的作用十分有限。如果要谈科研管理，又需要单独一小时完整阐述。今天演讲的核心是：无论管理层政策如何、外界存在何种阻碍，个体如何独立做出顶尖科研成果。所有方法都源于我对顶尖研究者的长期观察，道理简单，践行却很难。
提问 4：头脑风暴需要每日开展吗？
汉明：头脑风暴曾经风靡一时，但实际收效甚微。我更倾向一对一深度交流，但交流对象必须精挑细选。科研领域存在临界质量理论，交流也存在一类吸音者：无论你提出什么新思路，他们只会敷衍附和 “很好、没错”，无法提供正向碰撞、延伸思考，只会消磨创意。
理想的交流对象，会主动关联过往研究、抛出反向疑问，形成思维碰撞。约翰・皮尔斯、埃德・吉尔伯特都是优质交流对象，我会定期登门探讨，交流后总能获得全新启发。而吸音者只会消耗你的创意，尽量减少深度沟通。
开门办公、主动与人交流至关重要，闭门造车的研究者很难打磨思路，旁人不经意的一句话，就能指明全新研究方向。本次演讲交流过程中，我已经记下好几本需要阅读的书籍。主动与人交流、虚心提问，捕捉自身未知的信息线索，主动探索，才能不断拓宽思路。
提问 5：如何分配阅读、写作、实操研究的时间？
汉明：早年我坚持，打磨、展示成果投入的时间，至少要等同于原始研究耗时。如今我认为，至少百分之五十的时间需要用于成果梳理、撰写、分享，这是极大的时间占比。
提问 6：文献查阅需要投入多少精力？
汉明：分领域而定。贝尔实验室有一位绝顶聪明的学者，常年泡在图书馆，通读所有相关文献，所有人写论文都会向他索要参考文献。但我当时做出判断：长期来看，不会有任何物理效应以他的名字命名。如今他已退休，担任兼职教授，产出优质期刊论文，价值毋庸置疑，但从未留下标志性原创成果。
原因在于：阅读过多前人成果，你的思维会被固有框架束缚。想要诞生全新思路，可以先理清问题核心，暂时不查阅现有解法，独立推演解题思路，思考如何重构问题、开辟全新路径。文献阅读必不可少，但核心目的是掌握行业现存核心问题，而非照搬现成解法。
持续跟进前沿动态，了解行业发展边界十分必要；但单纯查阅他人成熟解法，很难做出突破性研究。文献阅读的价值，不在于阅读总量，而在于阅读方式。
提问 7：如何让自己的名字和理论、成果绑定，被行业铭记？
汉明：唯一途径是做出真正伟大的成果。举汉明窗的例子：我时常和图基探讨理论，某天他从普林斯顿致电我，告知他正在撰写功率谱相关论文，询问能否将一类窗函数命名为汉明窗。我推辞：这份工作我只完成一小部分，你贡献更多。他回复：汉明，你提供了大量零散关键思路，完全配得上这份荣誉，因此定名汉明窗。
我曾和图基调侃真正的至高荣誉：像安培、瓦特、傅里叶一样，名字小写成为通用名词，汉明窗正是如此。
提问 8：学术报告、期刊论文、专著，三者长期影响力如何对比？
汉明：短期来看，期刊论文价值最高，能快速启发同代研究者。长远视角下，专著影响力更强，海量知识体系下，所有人都需要系统性梳理的理论框架指引方向。
牛顿至今，人类知识总量约每 17 年翻倍。我们依靠细分专业消化海量知识；若保持当前增速，340 年后知识总量将翻 20 番，专业细分数量扩张百万倍，这显然不可能实现。现有知识增长模式终将抵达瓶颈，需要全新工具整合知识。
我坚信，梳理、整合、剔除冗余、提炼核心思想的专著，会被后世长期珍视。学术演讲、非正式交流、期刊论文缺一不可；但长期来看，剔除繁杂细节、提炼底层核心思想的专著，价值远高于堆砌全部细节的书籍。大众不需要穷尽所有细碎知识，只需要掌握核心逻辑。
提问 9：您提到诺贝尔奖与盛名会限制后续科研，这是所有成名者的共性吗？我们该如何应对？
汉明：有可行的解决办法。每七年左右，完成一次领域的重大转型，至少更换细分研究方向。我自身先后切换数值分析、硬件、软件等赛道，单一领域的创意会逐渐枯竭。转入全新细分领域，你要从零起步，不再是行业权威，重新种下全新橡果，孕育全新重大成果。
我认为香农后期科研止步于此。当年他离开贝尔实验室时，我便断言：香农的科研生涯就此落幕。很多朋友反驳，他智力依旧顶尖，但我坚持这个判断，事实也印证了我的观点。
人需要主动转型，长期深耕单一赛道会思维固化、创意枯竭。可以在大领域内切换细分方向，在灵感耗尽前开辟全新视角。不必强制每七年转型，但我认为科研应当设立规则：每十年研究者必须更换细分赛道。
长期深耕同一方向，会固化一套固有研究方法，世界持续变化，旧思路不再适配全新行业趋势。主动切换细分领域，获取全新视角，在创意枯竭前开拓新方向。这件事需要付出巨大精力，敢于放下自己积累多年的行业声望。
纠错码体系成熟后，我主动停止阅读该领域所有论文，刻意避开相关研究，强迫自己开辟全新赛道。我主动管控自身研究方向，整场演讲我都在倡导自我管理。我清楚自身所有性格短板，针对性约束、调整自己，缺陷越多，自我调整的空间也越大。
提问 10：科研和管理如何取舍？
汉明：一心追求顶尖科研成果，很难兼顾企业总裁级管理岗位；想要成为高层管理者，便是另一条完全不同的道路。我不排斥管理岗位，贝尔实验室总裁伊恩・罗斯就做得十分出色，只是我个人不适合这条路。
年轻时你的目标或许是顶尖学者，但随着年岁增长，想法可能改变。当年我询问我的上司博德：你为何选择担任部门主管，不继续深耕科研？他回答：我心中有一套贝尔实验室数学部门的发展蓝图，想要落地这套规划，必须身居管理岗位。
判断标准十分清晰：你的理想蓝图，仅凭个人单打独斗就能完成，就专注科研；你的目标超出单人能力范围，需要调动团队资源，就向管理方向发展；蓝图覆盖整个实验室、整个行业，就走向更高层级管理。底层岗位很难推动大规模变革，完全取决于你的目标与理想。人生目标会不断变化，心态也要随之调整。选定一条道路后，务必清晰认清自己的选择，不要试图二者兼顾。
提问 11：自我期许、身边同行对你的高期待，二者有多重要？
汉明：当年贝尔实验室所有人都默认我会产出优质成果，这份期待给了我极大助力。心中保有荣誉感，身边人对你抱有高期待，你自然会全力以赴。身边汇聚顶尖人才至关重要，我主动寻找行业最优秀的学者交流。物理系餐桌顶尖人才流失后，我立刻更换交流群体；化学系餐桌氛围衰退后，我同样离开。
主动和天赋出众的人同行，既能向他们学习，也会被对方寄予高期待。主动规划自身社交、交流圈层，远比顺其自然收获更多。
提问 12：演讲开篇您弱化了运气的作用，但您进入洛斯阿拉莫斯、芝加哥大学、贝尔实验室，这些人生机遇本身就依靠运气，您如何看待？
汉明：确实存在运气成分，但我们无法推演其他人生分支，无法断定换一条道路，我是否会取得同等甚至更高成就。真正的关键：具体做出哪一项成果是随机的，但你能否做出伟大成果，由自身决定。
当年在洛斯阿拉莫斯初见费曼，我便笃定他一定会斩获诺贝尔奖，即便我不知道他会凭借哪项成果获奖。无论时代涌现何种机遇，他都能抓住并做出重大突破。机遇数量充足，你只是随机抓住其中一个，在这个赛道成名，而非另一个赛道。运气会改变机遇的出现形式，但个人对最终成果拥有极强掌控力，没有绝对的成功保障，但主动权掌握在自己手中。
愿各位奔赴前路，创造伟大研究！
理查德・W・汉明生平简介
理查德・W・汉明，1915 年 2 月 11 日生于伊利诺伊州芝加哥，全部学位均为数学专业：
1937 年，芝加哥大学理学学士；
1939 年，内布拉斯加大学文学硕士；
1942 年，伊利诺伊大学哲学博士。
二战末期 1945 至 1946 年，他任职洛斯阿拉莫斯，负责第一颗原子弹研发项目的计算设备运维。1946 年直接入职贝尔实验室，在此深耕三十年，主攻计算、数值分析、计算资源管理，直至 1976 年。
1976 年 7 月 23 日，他调任加州蒙特雷海军研究生院，从事教学、科研指导与专著撰写工作，直至 1997 年荣休为荣誉教授；1997 年秋季仍在校授课，1998 年 1 月 7 日猝然离世。
贝尔实验室任职期间，他多次赴高校兼职、访学、休学术年假，包括纽约大学、普林斯顿统计系、纽约城市学院、斯坦福大学（1960-1961）、史蒂文斯理工数学系、加州大学欧文分校（1970-1971）。
主要荣誉
1968 年，IEEE 会士；1968 年，ACM 图灵奖；1979 年，IEEE 伊曼纽尔・R・皮奥尔奖；1980 年，美国国家工程院院士；1981 年，宾夕法尼亚大学哈罗德・彭德奖；1987 年，IEEE 设立理查德・W・汉明奖章，表彰信息科学与系统领域杰出贡献，1988 年他本人成为该奖章首位获奖者；1996 年，慕尼黑爱德华・莱茵技术成就奖，奖金 13 万美金，表彰纠错码领域开创性工作。
他是 ACM 创始成员、前主席，美国科学促进会数学分会副主席。
代表著作
《科学家与工程师数值方法》，麦格劳希尔，1962；第二版 1973；多佛再版 1985，俄语译本
《微积分与计算机革命》，霍顿米夫林，1968
《应用数值分析导论》，麦格劳希尔，1971
《计算机与社会》，麦格劳希尔，1972
《数字滤波器》，普伦蒂斯霍尔，1977；第二版 1983；第三版 1989，多欧洲语言译本
《编码与信息论》，普伦蒂斯霍尔，1980；第二版 1986
《数学方法应用于微积分、概率与统计》，普伦蒂斯霍尔，1985
《科学家工程师概率之美》，艾迪生韦斯利，1991
《科学与工程之道：学会如何学习》，戈登布里奇，1997
他最广为人知的三大贡献：纠错码开创性研究、微分方程积分算法、汉明窗谱分析工具。
致谢
感谢文字处理中心唐娜・帕拉迪斯完成录音初稿转录，大幅降低我的编辑工作量。全文断句、标点差错均由我本人负责。最后诚挚感谢理查德・汉明与艾伦・奇诺思，全程协助完善这份转录文稿。
整理人：J. F. 凯泽
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