浅析应用科学在机械化及统计学领域中的扩展应用科学的沿革

　　文丨煜捷史馆
　　编辑丨煜捷史馆一、应用科学在机械上的拓展
　　1781年，第一个工业化国家英格兰的人口刚刚超过700万，并且以每年0.9%的速度增长。
　　1861年，人口将近1900万，其年增长率在19世纪20年代达到近1.6%，现在稳定在1.3%。
　　仅仅在80年的时间里，这一令人难以置信的人口增长非但没有造成饥荒，反而带来了生活水平的提高。
　　出生时的预期寿命从35岁提高到41岁(尽管城市中的死亡率仍然高得惊人)，实际工资增长了约35%。
　　由于生产率(每人每小时的产出)的大幅提高。更多的人变得更加富裕，这首先是由于新的工作模式，后来是由于机械化。
　　在工业革命的早期领导者纺织业，纺织成本在1780年至1810年间下降了95%。
　　机械化的潜在回报也吸引了没有工业或商业背景的发明家，比如牛津毕业的埃德蒙·卡特赖特。
　　卡特赖特加入了教会，并在莱斯特郡的戈德比·玛沃德从事农业实验。
　　尽管曼彻斯特的实用主义者怀疑像纺织这样复杂的工序能否用机器来完成。
　　卡特赖特还是设计出了一种产品，并于1785年获得了专利。美利坚合众国于1776年宣布脱离英国独立，并(在法国的帮助下)赢得了随后的战争。
　　1783年英国承认了独立，1787年美国人在费城制定了他们的成文宪法；他们与国王、贵族和高级教士决裂，拥护民主。
　　在适当的时候，从1920年开始，选举权扩大到美国女性，1966年扩大到黑人男性。1789年的法国大革命对科学尤其重要。
　　这不仅是因为法国是欧洲领先的科学国家，还因为法国科学、工程和医学教育机构的错位和改革是深刻而持久的。
　　（ 作者观点）所有应用科学对机械都有用，所有应用科学也离不开机械的协助，通过机械我们可以生产出科学究所用到的仪器。
　　机械学是机械科学的基础部分，而机械工程则是机械科学的应用技术部分。
　　机械工程以增加生产、提高劳动生产率、提高生产的经济性为目标来研制和发展新的机械产品。
　　机械涉及的知识面很广，电、光、热、材料、数学、力学、运动学、流体、化学、物理、生物、...它都要用到。
　　所有应用科学对机械都有用，所有应用科学也离不开机械的协助,通过机械我们可以生产出科学究所用到的仪器。如:生产光学仪器，力学器件等等。
　　反之也可以通过科学理论对机械设备进行改进和维护，机械可以说用到各个其他应用科学，各个其他应用科学又基本离不开机械。
　　从机械专业的角度来说:机械具有相当重要的基础地位。
　　机械制造业是国民经济的基础产业,它的发展直接影响到国民经济各部门的发展,也影响到国计民生和国防力量的加强，因此，各国都把机械制造业的发展放在首要位置。
　　随着机械产品国际市场竞争的日益加剧，各大公司都把高新技术注入机械产品的开发中,作为竞争取胜的重要段。
　　二、社会变革及其衡量
　　收集国家统计数据作为政策基础的想法吸引了各种肤色的政府。
　　中央集权国家利用它们作为控制工具，自由放任的政府利用它们来确定趋势，这样社会的自然发展就不会受到不必要的或误导性的政府干预的阻碍。
　　第一次人口普查是由沙皇彼得大帝在十八世纪初为了税收目的而下令进行的；
　　瑞典在1748年建立了中央统计局，死亡率整个国家的表格在1766年出版；
　　英国从1801年开始进行10年一次的人口普查，并于1837年设立了出生、婚姻和死亡总登记处。
　　1827年，法国开始公布犯罪统计数据，1830年，被拿破仑压制的人口调查局得以恢复。
　　普鲁士和美国几乎同时开始人口普查。法国当局早在1820年就收集了他们人口的数字统计数据；
　　直到大约1830年，＂统计学＂不一定是数字——它们可以是纯描述性的，例如，在《日内瓦世界图书馆》。
　　但是到了1840年，统计学已经被确立为社会科学(不仅仅是数学的一个分支),并且被认为是社会科学获得与物理科学同样精确性的途径。
　　各国政府已经表现出对收集本国人口信息的兴趣，1750年后大规模人口增长率的社会影响增加了此类项目的紧迫性。
　　Staat是德语中＂州＂的意思，它引发了Statistik(1749年首次使用)，英语单词＂statistics＂也由此而来。
　　到1780年，巴登的前地区医疗官员约翰·弗兰克(1745-1821)开始出版他的多卷著作《完整的医疗警察系统》。
　　在这里,＂医疗警察＂一词意味着中央集权的国家政策，以促进健康、多产和不断增长的人口。
　　1823年，比利时数学家和天文学家阿道夫·克托莱(1796-1874)在巴黎呆了一段时间，在那里他师从皮埃尔·德·拉普拉斯(1749-1827)。
　　他的多卷《天体力学论》(1799-1825)是牛顿太阳系方面的权威著作，还师从约瑟夫·傅立叶(1768-1830)。
　　他的《热的分析理论》(1822)是一部开创性的著作，支撑了19世纪在转换和工程方面的重要发展。
　　克托莱于1815年19岁生日时在新成立的根特皇家学院被任命为教授，他专门去了巴黎，以提高他的观测天文学知识，预计将接管布鲁塞尔新天文台的方向。
　　在巴黎，在法国皇家天文台，天文学家亚历克西斯·布瓦尔(1767-1843)指导克托莱，除其他事项外，天文学家使用误差理论，根据大量的实际观测得出天体真实位置的最佳估计。
　　当反复尝试非常精确地进行相同的观察时(天文学家通常关心恒星的位置，但同样的原理适用于测量房子的高度)。
　　由于温度或湿度的变化以及可能影响观察者或他们的仪器和环境的许多其他因素，存在各种误差源。
　　到1800年，所谓的误差定律被天文学家用来从多次观察中推断天体最可能的位置。
　　该方法从1794年开始被数学天才卡尔·弗里德里希·高斯(1777–1855)使用，他后来成为数学教授和哥廷根天文台台长。
　　该定律体现在钟形＂误差曲线＂中，也称为正态分布、二项式分布、概率曲线和高斯曲线。
　　大约在1815年，德国天文学家弗里德里希·贝塞尔(1784-1846)展示了如何计算概率(或确定性水平)。
　　例如，两颗恒星之间的真实角距离落在特定的范围内(比如正负0.5弧秒)。
　　保险业过去是(现在也是)概率论实际应用的一个重要领域，英国的商业利益集团努力赶上法国在该领域的进步。
　　三、统计学
　　弗朗西斯·贝利(1774-1844)，伦敦天文学会的主要创始人(1820年)，在保险业发了财。
　　奥古斯都·德·摩根(1806-1871年)，从1828年起成为伦敦新大学学院的第一位数学教授，也是天文学会的重要成员。
　　他是将拉普拉斯关于概率的工作引入英国的重要人物。
　　早些时候，在法国，拉普拉斯已经将其理论应用于司法系统。陪审团审判不是革命前法律程序的一部分，但它是1789年会议议程上的优先事项。
　　采用了12人陪审团(英国模式)，但裁决基于简单多数投票(7:5或更高)。
　　拉普拉斯查看了1815年审判陪审团的规则，并表示担心几乎三分之一的判决可能是错误的。
　　拉普拉斯的计算基于这样的假设，即被告有罪的概率为50%，陪审员的可靠性概率在50%到100%之间(否则，抛硬币会比询问陪审员的意见更好)。
　　然而，司法部对拉普拉斯的结论不感兴趣，因为(他们认为)拉普拉斯的结论没有事实依据。
　　到了19世纪30年代，他的学生西蒙-丹尼斯·泊松(1781-1840)有了大量的统计数据，根据他的分析，7:5的多数是可靠的。
　　阿道夫·克托莱在巴黎被介绍给错误法四年后，法国当局开始公布泊松在考虑陪审团问题时使用的犯罪数字。
　　克托莱发现这些和其他社会统计数据令人着迷，他很快相信，这些数据证明了支配社会性质的基本定律的存在，正如牛顿运动定律决定了太阳系的行为一样。
　　他从1817年发表在《爱丁堡医学杂志》上的一篇文章中获得了5，738名苏格兰士兵的数据，并发现他们的胸部测量值根据误差曲线分布在平均值附近。
　　克托莱更进一步，声称测量一个人的胸部5000次将揭示相同的模式(误差曲线)。
　　这并不一定遵循，但它使克托莱(在他关于人的论文，1835年)定义＂卑鄙的人＂，生活在特定社会的特定人类类型的平均样本。
　　他的计划(没有实现)是绘制社会的进化图，并测量随着时间的推移对普通人特征的影响。
　　这些观点是19世纪中期关于社会发展是否由科学研究发现的固定法则决定的激烈辩论的一部分。
　　例如，拉普拉斯是一个＂宿命论者＂，他相信原则上，如果宇宙中每个分子的位置和动量可以在一个瞬间确定，那么宇宙的整个历史和整个未来都可以计算出来。
　　这种观点与宗教相冲突，因为它显然去除了上帝的作用，以及人类行善或作恶的自由意志。
　　基于克托莱对统计数据的理解，一定程度的犯罪似乎是不可避免的，他在1832年写道产生犯罪的社会；有罪的人只是执行它的代理人，因此是社会的受害者。
　　我们将在后面看到，十九世纪后期科学家的大多数观点，即物质由大量运动的原子组成，导致物理定律本身是统计的，并且在给定的情况下，一系列可能的结果与一系列概率相关联。
　　（作者观点）统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。
　　统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。
　　统计学也是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
　　它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上，统计学主要分为描述统计学和推断统计学。
　　参考文献：
　　《统计测量》
　　《应用科学》
　　《应用科学与机械化》