这一章实际是讲：其他因素（other things）、 验证条件（test conditions）和局限条件（constraints）这三者的异同之处。
从作者的解释来看，相对直观，可以试着帮助理解：
我们不妨以需求定律来解释清楚。
OK，需求定律，所以是求最大的用值，用最小的换值：
一条向下倾斜的需求曲线（向右下倾斜是定律）约束某物体的价与量的关系，二者皆是变量。“其他因素”是指这两个变量之外的所有其他变量，有些我们让其变，有些不让其变。
什么可以变，什么不可以变，之前已经解释过了，第三十五笔记。下面提到，“验证条件”是“其他因素”的一部分，专门挑出来的一部分：
“验证条件”这一词，在经济学上很少用，是我从逻辑学中的科学方法论哪里借来的，以需求定律而言，验证条件是其他因素中的一小部分，是那些为了要创造一个可以被事实验证的含意而指定的条件。
而其中，最关键的是：
在科学验证中有一种叫做关键验证（critical test）。
这是说，制定的验证条件如果选得高明，验证可以有如下的结果：一个假说是对另一个假说必定是错。这就是关键验证，是科学验证上最精彩、最令人折服的。
而最后，“局限条件”是对目标，“需求”，来说，最大的“约束条件”概念：
“局限条件”是指约束行为的所有条件，是经济学最常用的了。以需求定律而言，局限条件不仅包括其他的有关因素，包括验证条件，也包括价格。
最后，说到高手，都擅长从自己的思路去抓住“局限”：
阿尔钦（Alchian）喜欢从产权的局限入手，深深地影响了我；他认为产权的局限与竞争的局限是同一回事，使我茅塞顿开。科斯（Coase）的本领，是把所有局限条件归纳在成本之内。
两者的思路不同，但本质很可能相同；阿尔钦的书下单了，但是还没到（后来才发现从英国发货，这时期。。。咳咳）；相对来说，科斯的思路可能更适合自己一些，也就是永远从代价的角度去出发考虑。
换个角度，还是先看这张图：
可以对照一下需求定律：
- 功用，确实是未知的目标函数；
- 我们假设了需求定律，除了价格之外，也包含了未知的一些变量，其他局限条件，就形成了Hypothesis Set；反事实本身是用于建模的，应该是在这个形成假设的阶段（如果我们选择加入推理因素的话，哪怕是纯粹的算法迭代解决问题）
- 在观察研究中，我们看到了世界扔给我们的数据，也就也不知道数据的生成机制，需要额外的“假设”；而这个假设，再加上
- 学习算法 —— 这里形成了一个分野，是通过推理的方式，大部分理科都是这样；还是试验摸索的方式，大部分工科都是这样；还是通过迭代算法、模拟等，在无法推理解析、试验摸索的情况下，也很可能就是统计学、或者是火热的机器学习、深度学习等算法了 —— 实际就构成了
- 张五常的论述中的“验证条件”相关的论述，因为
- 推理得到“验证条件”，自然就是“验证条件”，而
- 试验得到某种曲线，建立了一个因果关系（或者相关关系），也有了“验证条件”
- 算法得到了一个新的替代的优化目标，以及向目标逼近的方式，比如去优化拟合的残差等，也算是“验证条件”，吧
- 而算法中的正则化，算是用算力去替代精巧的思考，实现简化模型，也就是实现“制定的验证条件如果选得高明”
- 最终得到了好的假说。
