主题：【原创】数学与战争 -- 晨枫

受晨大启发，随便乱侃。

晨大提到了兰彻斯特方程，里面有异于直觉的平方律。事实上除了数量外，速度和战斗力也是平方关系，而且速度的优势往往还是战略上的。

PLA强调的运动战、优势兵力下的歼灭战、志愿军教课书般的穿插分割战术，都是现代战争中深谙平方律的典范。

扯远点，平方律不仅适用于解释战争，也适用于解释很多经济活动。成本主要由原材料决定就类似于两军远程对射倾泻弹药，线性律主导下对于战斗单位间的组织要求不高，例如某些落后国家的原材料出口产业；而凡是对于市场反馈时间、产品研发周期等等相关，平方律的重要性就体现出来了，团队精神在现代被如此强调，例如一个5人合作的团队，新来一员，如果特立独行不能融入团队，那么他的战斗力得顶11个人(6x6-5x5)才算合格，如果他是团队毒药，那得顶31个人（6x6-5x1)；产业链即组织效率的重要性更是一个国家、地区经济发展的决定性因素。

另外从国家、地区层面的经济活动看，统一比分裂对经济更有利，德国、越南的统一和苏联的解体，平方律去理解也相对容易，不过需要注意像GDP这类经济指标是平方后的（这是战果，而非战斗单位）；联系最近葡萄说的，中国目前地方带头大哥代理灰色地带的模式，会逐步被弱化甚至虚化，平方和走向和的平方，把中国的潜力发挥出来，此实乃大势所趋。将来看586这一届的能力，物流费用GDP占比或者是一个不错的指标。

说起数据挖掘的应用，军事领域不了解，IC制造领域略有所知。确如大熊甲指出的在实际应用中的限制和各种问题，80%的公司都遇到了，说他们花了冤枉钱也不冤枉。打个比方，数据挖掘就像NBA球场上的三分，看起来确实是个一大利器，不过很多公司在这方面似乎只是买来了雷阿伦或者雷吉米勒就以为万事大吉，压根没能融入整体战术体系。优秀的公司在已经把数据挖掘整合到运营体系中去，这和NBA总冠军队很像，战术丰富不依赖三分，但是遇到机会也能把握。

顺便前面文章中PCA出现频率很高，以个人观察所得，IC制造业可以说数据挖掘进入实用，领先的公司灵活运用多种数据挖掘方法，例如随机森林、贝叶斯信息准则下的逐步回归、偏最小二乘等，PCA像是NBA球队中的第六人。