重点在后面，前面跑题了。抱歉。
一转眼，我来南科大教暑期课程的六个星期就过去了。六周前，在从澳门到深圳的船上写了一篇令自己满意的文章：路延因子2019
对于一个学术期刊，该因子的计算方法为：
LuYan Factor = A/C
A = 过去三年美国在该期刊发表的论文总数。
C = 过去三年中国在该期刊发表的论文总数。
有朋友建议可以叫“卡脖子因子”，更形象，我觉得也挺好。别叫“路延卡脖子因子”就行。今天从深圳回澳门。感觉可以反思一下XX因子这个玩意儿。
1. 同行评议最重要。现在中国的几所新大学，或者传统大学里的新体制，也包括我们澳门大学，在教授职称晋升的时候，都沿袭了美国的同行评议制度。简单来说，就是向同行学术大牛找推荐信。让自己学术领域的大牛同行来评价晋升者的水平。
怎么认定写推荐信的这个人是不是大牛，每个学校有不同的标准。我们学校的标准是“泰晤士世界排名前300的大学中，职位比晋升者职位高的教授”。推荐信的数量每个大学也不一样，我们要12封，并且需要一半来自大中华区以外的单位的教授。这个方法是很好的，就是咱们学校要求的推荐信数量有点多哈。美国、香港的学校一般也就要求5封左右。
2. 在同一个领域里面用影响因子来衡量不同期刊的好坏，大致是准确的。但最好是小领域，比如IEEE里面就有十几个甚至几十个小领域。
蹭一个热点，今天朋友圈刷屏的新闻是Nature封面刊登清华大学的“天机”异构融合类脑芯片。这个工作是由清华大学七个院系组成的多学科融合团队，经过七年的积累才实现的成果。不服不行。该工作实现了中国在芯片和人工智能两大领域《自然》论文零的突破。
所以如果真的要跨领域比，那只比谁能发Nature、Science就好了。
当然了，理科（Science）的工作更容易发表Nature、Science上。工科（Engineering）研究的成果价值可以更直接地（相对快速地）体现在产业化的社会价值上。
3. 路延因子不怎么适用于人文学科和商学科这样的和国家相关的学科。
4. 前面有点跑题了... 中美科研水平差距最大的学科是哪个？数学！
Are you kidding me？？中国不是每年都拿很多国际奥数金牌吗？怎么可能数学比不过美国？
并不是说中国人的数学不行，最近华人在数学领域就有一个重大突破：华人学者解开计算机领域30年难题：布尔函数敏感度猜想。只是别人是在美国的大学里工作。并且，又是一个七年，文中提到“论文长度仅有 6 页，其核心证明内容只有两页，不过黄皓为了解决这个问题花费了 7 年时间的思考。”
“使用有 200 年历史的方法解决了 30 年历史的重量级猜想，有关布尔函数敏感度的证明让我们感受到了数学之美。人们对于黄皓的论证纷纷表示感叹：「这是我们看到过最美丽的两页证明。」”
那为什么说中美在数学领域的研究水平差距是所有学科之最呢？我们可以看看数学领域的四大顶级期刊：Inventiones Mathematica，Annals of Mathematics，ACTA Mathematica，Journal of American Mathematics的路延因子。
路延因子最高的为Journal of American Mathematics，高达51！不过考虑到这个期刊的名字上有美国字眼，感觉似乎有点不公平。但Annals of Mathematics也是高达24.7！过去三年里，全中国（包括港澳）在数学四大顶级期刊里只发表了21篇论文，平均每年只有7篇发表在这四个期刊中。
数学相比其他学科，是一个更需要耐心的学科。追求短平快是有问题的。这一点，和集成电路领域是类似的。
5. 影响因子误国。当发论文变成了追求论文数量或者影响因子的游戏，那就真的只是一个数字游戏了。任何事物都有两面性，影响因子确实有一定的指导作用，和大学排名类似。你问我个人追不追求影响因子高的期刊，我追求。我们大学追不追求大学排名，我们追求。但这些应该是做了好工作之后自然而然得到的东西，是结果，但不是目标。
这有点像工作赚钱，一个人工作能力强，所以他的工资高。如果你的心思只是想着怎么赚钱（合法的），最后往往可能赚不了什么大钱。当你提起一个成功人士的时候，首先是说他做了什么优秀的事情，而不是说他多有钱。
最后，要感谢澳门大学数学系的同事徐礼虎教授提供的信息、讨论、以及对本文的修改建议。
最后的最后，祝大家多发一些路延因子高的期刊！
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