1.第一性原理通常是跟计算联系在一起的，是指在进行计算的时候除了告诉程序你所使用的原子和他们的位置外，没有其他的实验的，经验的，或者半经验的参量，且具有很强的移植性。或者说，第一性原理就是从头计算，不需要任何参数，只需要一些基本的物理常量，就可以得到体系基态的基本性质的原理。
2.一些工具，如数学运算，对开发基于假设的简单集合的精确理论是有帮助的。其他工具，如散文，提供了研究“习俗”与“行为”的细微特征的机会。对工具的评判需要看他们丰富科学殿堂的能力；而对理论的评判需要看他们改善我们认知周围世界的能力的程度，而不是看我们是用什么工具来推导获得他们的。
3.因此，对于“地图上的所有国家只需要使用四种颜色进行标记就可以彼此区分”这一推论，如果你关心的是推论本身正确与否，那么，至于它是通过使用计算机程序穷举出来来证明（已经实现），还是通过一个优雅的公理化论证来证明（尚未完成），都无关紧要
4.所以，这里的问题是结果的正确性要在什么条件下才能保证。如果保证条件过于繁琐，我们很可能宁愿接受预测中的一些不准确性，以换取更有利的形势
5.理论必须能提供洞察力并且能经受住检验。
6.基于主体的对象建模，通过将系统内单个主体的行为抽象成简化的主体来推进（类似优化步骤，但少了些约束，需要假定能预测解决方案这一行为能限制对数学的诉求）。接下来，通过允许对象之间使用计算来彼此直接交互，这些机遇主体的对象集合将被“求解出来”。当计算被应用于这些问题时，它自然而然地成为理论的一部分。
7.在自上而下的建模中，我们能广泛地抽象整个系统的行为，然而，在自下而上的建模里，我们集中于组成系统的较低级别的单个实体的抽象
8.假设我们知道一个系统的所有潜在组成部分以及这些组成部分间所有交互规则，那我们能理解这个系统吗？也许不是。
9.良好的模型往往具有许多其他的性质：例如，他们的含义对潜在结构里的众多变化是非常健壮的；他们往往产生“令人惊讶”的结果，激发新的预测；他们可以很容易的与其他人交流；他们是新的应用与环境成长的温床。
