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   原理性的错误在文章中是很严重的，它常常是文章被拒的一个很重要的原因。文章中的原理性错误也分成两种。一种是贯穿整篇文章，即文章是从一个错误的观点或者公式出发，然后用模拟或者甚至实验的方式，试图得到另外的一些结论。这种文章如果只看中间部分，也是头头是道，没有什么问题。但是实际上，在根子上就已经出问题了，后面再怎么弄，也都是歪的，就看歪的严重不严重，有没有可能从根子上进行修正，重新扶正了。

   以笔者审过的一篇文章为例。文章作者为了定量化各种仪器接口连接带来的误差，从电缆与接口的电磁方程入手，提出了一个模糊化的概念，试图通过公式推导来得到一个严格的误差限。这个想法是很好的，毕竟仪器这个东西，既可信又不可信。但是如果你知道了它的误差范围，那就更加可信了。

   公式的推导部分一开始从电缆跟接口的方程入手，这是没有问题的。后来在连接这两个方程的时候，引入了等效电流的概念。但是再往下推导，直接是把平均电流当作等效电流来计算。而实际上，从波动性的观点去看这个等效电流的话，它应该是一个复数电流，毕竟是代表着能量的。但是一平均，就没意思了。这种差别看起来很细微，但是实际上差别是非常大的。后面作者又做了非常多的推导，还用了很多模拟，去计算不同形状的接口跟电缆连接时会带来的误差。但是实话说，后面的部分我没有怎么仔细看的。因为笔者觉得理论部分既然已经错了，后面的结论再怎么弄，都正确不到哪里去。但是看着这个思路也是挺有意思的，就花了将近一个月时间试图去修正这个错误，后来发现是不可能的。不使用平均电流的话，得到的误差限很宽，宽的都让整个计算失去了意义。所以就在审稿意见里面说明了一下这个问题。又过了好多个月之后，编辑发了所有人的审稿意见。另一个审稿人也发现了这个问题，审稿意见里面也用了比较重的语气，基本上彻底否定了整篇文章。编辑也认为这种错误是非常严重的，就直接给拒了。其实拒稿并不可怕，问题是这种错误基本上是不可修复的。我觉得更让作者难受的会是花了这么多的时间，却做了没有意义的事情。可能还会有一些后悔，如果在做模拟之前，多找一些人来看看公式的推导，就不需要浪费掉大量的编程时间了。

   实际上这种错误也是比较容易犯的，每个理论都有它的适用范围和假设条件，有些公式的条件是显式的，比较容易看得出来。但是一些是建立在别的公式的基础上的，绕的圈子一多，这些假设条件就不是那么明显了。就需要在推导公式的时候要更加的小心翼翼，否则一旦这些地方错了，后面做的再怎么漂亮还是白搭功夫。

   所以呢，希望大家都能从一个正确的假定开始，然后用一个正确的方法，得到一个正确的结果。