程序还是要尽量开源。
这句话说出来，好像并不新鲜。可真正做过科研计算的人，大概都知道，它并不是一句轻飘飘的口号。一个程序写到能够稳定运行，背后常常有很多年琐碎的劳动。公式推过，积分算过，边界条件试过，输入文件改过无数遍，夜里盯着屏幕上一行报错，反复怀疑是程序错了，还是自己哪里想错了。到最后，程序终于跑通，人对它便难免有一点私心。
像亲手打磨的一件器物，虽不名贵，却舍不得随便递给旁人。
许多科研工作者也是这样。好容易写了一个计算程序，便小心收着，掖着藏着。外人问起来，文章可以给，公式可以讲，图也可以画给你看；至于源码，便像箱子最底层的东西，轻易不肯拿出来。生怕别人偷去了，生怕别人很快做出更多体系，生怕自己多年积累，被人一下载、一运行，就变成了别人的成果。
这种心情，我并不陌生。
科研评价体系并不总是宽厚。文章、项目、排名、引用，都在那里压着。一个课题组若好不容易有了自己的程序，便容易把它看成家底。家底薄时，更舍不得亮出来。可是科学若总靠这样藏着，路往往也会越走越窄。
一个方法真正有生命，不只在于它的理论形式漂亮，也在于它能不能被别人使用、检验、修正和继续发展。
我想到一个切身的例子。
用变分法处理电子与分子散射，过去大体有几条重要路径。
- V. McKoy 等人创建了多通道 Schwinger 法;
- P. Burke 等人创建了 $R$-matrix，也就是 \(R\) 矩阵方法;
- 还有我的导师在美国的导师 C. McCurdy 等人创建的 Complex Kohn，也就是复科恩方法。
这三种方法，各有来路，也各有自己的气质。
若只看一九七九年国际学术年会时的情况，$R$-matrix 法的结果并没有后来那么显赫，甚至远远谈不上压过另外两个方法。那时若有人站在会场里，凭当时的论文和报告来判断，也许未必会觉得 $R$-matrix 日后会有今天这样的局面。学术的发展有时很像一条河，起初几股水都差不多，甚至有的还更急一些，后来能不能汇成大流，常常还要看它途中接纳了多少支流。
今天再看，$R$-matrix 法几乎有了一统江湖的气象。
原因当然不止一个。Burke 一系的持续推进，Tennyson 等人的大量工作，电子碰撞、光电离和分子过程等实际问题的需求，都在里面。但我始终觉得，其中最要紧的一点，是他们把自己开发的 $R$-matrix 程序包公开在网上，让别人可以自由索取，也可以继续开发。
这一点看似平常，其实极难得。
理论文章公开，并不等于方法真的公开。做过计算的人都知道，从一篇文章到一个可用程序，中间隔着很长的路。一个矩阵元怎样排布，一个积分怎样截断，一个边界面条件怎样落实，一个数值不稳定的地方怎样处理，文章里常常只写几句话。真正的经验，往往藏在源码里，藏在注释里，藏在输入文件里，也藏在那些失败过很多次之后才留下来的默认参数里。
程序不公开，外人即使读懂理论，也只能站在门口。
$R$-matrix 法公开以后，事情便不一样了。一个学生或研究者可以下载代码，跑一个简单例子，看输入怎样变成输出；也可以沿着程序读回理论，知道某个符号在论文里出现时，到了计算机里究竟怎样落地。若遇到问题，还能修改、比较、扩展。有人补一个 bug，有人加一个模块，有人把它用到新的体系，有人写新的文档。每个人添的柴也许不多，可柴多了，火就自然旺起来。
众人拾材，火焰才高。
另外两个方法，就显得有些可惜。
Complex Kohn 法理论上并不弱，甚至在某些问题上很漂亮。可是到了现在，除了 McCurdy 自己和他的学生，其他人几乎很少用这个方法做出好的工作。方法像一把磨得很好的刀，却长期挂在自家墙上。外人知道它锋利，也读过刀法，可拿不到刀，最后只能换一条路走。
多通道 Schwinger 法也大致如此。
这个方法后来似乎传到了巴西，Bettega 课题组用它发表了不少文章。我曾写信去请教，希望了解一些程序和实现细节，可惜没有任何回音。那种感觉，做学问的人都懂。不是怨，只是有一点轻微的失落。门在那里，里面也许有灯，你轻轻敲了几下，没有人来开。时间久了，便只好转身。
而 $R$-matrix 法给我的经验，完全不同。
我从网上下载了所有源代码，又仔细研读 Burke、Tennyson 等人的文章。许多起初不明白的地方，反而是在程序里慢慢清楚的。某一段矩阵组装，某一个边界条件，某个输入参数为什么敏感，某次收敛为什么不好，论文里未必写得那么细，可源码在那里，不说话，却很诚实。你愿意花时间，它便一点点把门打开。
后来，我竟然也可以用 $R$-matrix 方法计算实际体系，并发表了 SCI 论文。
这件事对我触动很深。
若没有公开程序，我大概只能停留在“知道这个方法”的层面。读几篇文章，了解大致思想，偶尔在综述里见到它的名字，然后把书合上。可是源码一旦在手，学习便从旁观变成了进入。你可以失败，可以查错，可以改一个参数看结果如何变化，也可以通过错误反过来理解理论。对一个研究者来说，这种进入，比单纯阅读重要得多。
所以我常常觉得，开源并不是把成果白白送人。
相反，它是让一个方法脱离最初课题组的狭窄边界，进入更长的时间里。一个课题组再强，人数也是有限的，精力也是有限的，能想到的问题也是有限的。世界上总有人会遇到你没有遇到的体系，发现你没有发现的错误，补上你来不及补的细节，提出你未曾想到的改进。程序公开以后，它就不再只是某几个人桌上的工具，而有机会成为一个领域共同使用的器物。
这样的器物，用的人越多，越有可能被磨亮。
当然，开源并不意味着没有风险。
别人可能用错，可能不署名，可能只会跑程序而不理解方法，也可能把粗糙结果匆忙写成文章。这些担心都是真实的。可解决这些问题的办法，不该是把程序锁起来，而是把文档写清楚，把引用方式说明白，把测试例子留下，把适用边界标出来。科学共同体不能靠猜疑来成长，只能靠公开、规范和反复校正来成长。
我读研究生时，见过一些相反的做法。
有些课题组的教授，不知道从哪里拷来一个程序，自己也未必完全懂，却当作宝贝一样藏着。更荒唐的是，连自己的学生都不给看源码。学生只被允许改输入文件，跑几个体系，取几组数据，画几张图，再写成文章。程序成了一只黑箱。学生站在黑箱外面，像在庙门口摇签，签落下来，便努力替它解释一番。
这样的训练，实在让人忧心。
一个学生若看不见源码，就很难真正理解方法的骨架。他不知道结果从哪里来，不知道误差藏在哪里，也不知道程序在哪些地方可靠，在哪些地方危险。久而久之，他会把计算当作操作，把理论当作说明书，把科研当作数据生产。文章也许能发几篇，人却没有真正长起来。
科学训练最重要的地方，是让人面对真实结构。
会就是会，不会就承认不会。程序错了，要知道可能错在哪里；结果不稳，要回去查近似、查基组、查积分、查边界条件。一个好的程序，若源码开放，至少给了后来者一种诚实学习的可能。它让人知道，结论不是从天上掉下来的，也不是从某个权威硬盘里神秘长出来的。它是一行一行写出来，一次一次检查出来，又被许多人慢慢修正出来的。
做物理的人，尤其该明白这一点。
自然界并不会因为我们把公式藏起来，就额外给我们优待。一个理论若真有价值，别人迟早会检验它；一个程序若真可靠，也只有放到更多问题里，才知道它的可靠究竟到什么程度。把东西藏起来，短期也许护住了一点利益，长期却常常连自己也关在里面。
许多年前，那些把程序看得比学生成长还重要的人，如今回头看，也不过是尘世间一粒灰尘。
这话说得有些冷，却不是刻薄。时间对人的小算盘一向不太客气。当年以为不得了的占有，几年后可能没人记得；当年舍不得给人看的程序，后来连编译环境都找不到；当年怕别人超过自己，最后却发现真正把自己留在原地的，正是这份害怕。
学术史不会长久记住谁把门锁得最紧。
它更愿意记住那些把路修宽的人。
开源并不能保证一种方法必然成功。有些程序公开了，也许仍无人问津；有些方法门槛太高，后来者不多；有些领域本身狭窄，火再添柴，也烧不到很远。但不开源，机会便更少。公开至少给了一种可能：远处有一个年轻人，下载了你的代码，读懂了一小段，算了一个你没有算过的体系，又把自己的修改留给更后来的人。
这条链一旦接上，人的有限工作便被稍稍延长了。
我现在越来越觉得，科研里的贡献不能只看一篇文章当时有多少引用，也不能只看某个结果是否漂亮。还有一种贡献，是留下工具，留下路标，留下别人可以继续工作的地基。这样的工作有时不耀眼，却很耐久。像一座桥，修桥的人未必天天被人称颂，可后来走过的人越多，桥的意义就越清楚。
程序尤其如此。
一套好的科学程序，如果开放、可读、可复现、可扩展，它本身就是一种学术作品。它凝结了理论理解，也凝结了数值经验；它让抽象方法变成可以动手的东西，也让后来的学生能在实践中理解理论。论文把门画出来，程序若写得好，便让人真正推门进去。
所以，若有年轻学生问我，自己写的程序该不该公开，我多半还是会劝他：能公开，就尽量公开。
公开之前，把该整理的整理好。不要把一堆临时脚本随手扔出去，也不要只放一个只能在自己电脑上运行的版本。写清楚依赖，写清楚输入输出，给几个小例子，说明适用范围，标明引用方式。做这些事很费时间，有时比自己多算几个结果还烦。可这也是科研的一部分。你希望别人认真对待你的方法，就要给别人一条认真进入的路。
一个人做研究，总不能只想着眼前那几篇文章。
文章发出来，热闹一阵，很快便会过去。真正留下来的，可能是一种方法，一个工具，一点可被后来人继续使用的诚实劳动。火若只在自己炉子里烧，当然也能取暖；可是科学的火，本来就不该只照一个屋子。
柴交出去，也许别人会添得更旺。
到那时，最初拾柴的人，并不会因此失去什么。火焰高起来，照见的是所有人。
