实际上，很多人在学习过程中，往往还停留在高中那种“刷题式”的思维模式：通过大量重复的练习题来积累经验，依靠记忆和熟练度来掌握知识。到了大学甚至研究生阶段，他们面对更高层次的学科时，例如量子场论，依然会习惯性地采取这种方式——通过做无数的习题、推导无数的公式，试图以刷题数量堆积来换取对学科的理解。不可否认，这种方法在一定程度上确实能训练熟练度，但它对记忆力和耐力的要求极高，本质上仍然延续了中学时代的学习惯性。
然而，这样的学习方式在更深层次的理论学科中却是低效甚至错误的。量子场论并不是一个靠机械计算就能真正理解的学科，它的核心并不在于公式数量的多少，而在于那些公式背后所蕴含的代数与拓扑结构。比如，一个复杂的计算常常指向某种奇点的类型，或者某种初始条件与边界条件的约束；例如Green函数表面上是一个解方程的工具，实则与复分析中的卷绕数、幅角定理对应。一旦将其放到复分析的语言中去思考，就能更清晰地把握它的本质框架。
换句话说，学习量子场论的关键，不是陷在无穷无尽的繁琐计算中，而是透过现象看到结构，抓住它内在的代数对称性、拓扑特征和解析性质。一旦对这些核心结构有了理解，剩下的冗长推算完全可以交给 Mathematica 或 AI 去完成。毕竟，量子场论的具体计算几乎永远做不完，但它所依赖的代数与拓扑结构却是有限且可知的。真正的学习者，应当把精力放在理解这些“有限的核心”，而不是沉沦在“无限的繁琐”之中。
