科学就是我们在世界之道上学会不欺骗自己。
Scienceiswhatwehavelearnedabouthownottofoolourselvesaboutthewaytheworldis.
物理学与性爱有相似之处：是的，它可能会产生某些实在的结果，但这并不是我们做它的初衷。
诺奖得主，硅谷天才们的偶像，最伟大的科学家，无嬉戏不欢的生活方式，费曼的大脑，也许是近100年最杰出之一。可事实上费曼的智商确实不高，只有120分，仅比平均水平高一点儿。听到欧米杂志把费曼称作“世界上最聪明的人”，费曼的母亲回应道:“如果他真是世界上最聪明的人，求上帝拯救这个世界吧！”
本文试图探寻两个秘密：
费曼如何靠仅120的智商，取得人类最牛成就？
费曼如何让自己的一生趣味盎然、充满传奇？
费曼的秘密之一：科学方法
科学是一种方法，他教导人们，一些事物是如何被了解的，不了解的还有些什么，对于了解的现在又了解到什么程度（因为没有绝对了解的），如何对待疑问和不确定性，依据的法则是什么，如何思考并作出判断，如何区别真相和欺骗……在对科学的学习中，你学会通过试验和误差来处理问题，养成一种独创精神和自由探索精神，这比科学本身的价值更大。
——《费曼物理学讲义》
盖茨和佩奇们，作为费曼某种意义上的继承者，他们走出校园，用“科学+商业”来改变世界。“佩奇希望创造出普遍连接的人工智能，并理解和满足我们的需求。但是这样做的目的并不针对人类，对于世界而言，这是一个好消息。从内心来讲，佩奇是一个热情的乌托邦主义者，他坚信科技已经极大改善了人们的生活，并将继续改善。”
“你所想象到的任何事都有可能是可行的，”佩奇在2012年对谷歌投资者说，“你只需要想象，然后为此努力。”
费曼的秘密之二：、还原论
还原论或还原主义（英语：Reductionism，又译化约论），是一种哲学思想，认为复杂的系统、事务、现象可以通过将其化解为各部分之组合的方法，加以理解和描述。
还原论的思想在自然科学中有很大影响，例如认为化学是以物理学为基础，生物学是以化学为基础，等等。在社会科学中，围绕还原论的观点有很大争议，例如心理学是否能够归结于生物学，社会学是否能归结于心理学，政治学能否归结于社会学，等等。
自然科学界里的还原论（reductionism）认为：在复杂系统中所突现（emergence）的任何高层规律一定能够在该复杂系统所基于的底层规律上被完全体现出来。高层规律无论多么奇特、多么独立于底层规律，它们都必将能够被该体系的底层规律表示出来；凡是不能被底层规律所表示的高层规律，无论如何都是突现不出来的。（陈敏伯）
费曼的秘密之三：、第一性原理
在TED演讲上，主持人问Musk：你是如何做到的？这些工程（上述那几家公司）是如此的天壤之别，规模上有都如此牛逼，那么一个人到底如何才能够以这种方式进行创新的呢？
主持人问：你的秘密武器是什么？
Musk答：
“我在想存在一种好的思维框架（agoodframeworkforthinking）,那是物理学的东西，你知道，有点儿像第一原理推理（firstprinciplesreasoning），总体来讲，我认为存在...将事情缩减至其根本实质，并从那里开始向上理论，和类推推理刚好相反。”
“在我们的生命的主要阶段，我们一生都在进行类推推理，这基本意味着复制别人对待微小变化的方式，而你必须那样做，否则，从精神层面来讲，你就无法渡过这一天。”
“但是当你想要做一些新事情的时候，你必须应用物理学方法，物理学真的能够弄清楚如何发现违反直觉的新事物，就像量子力学。”
关于第一性原理，从量子力学的角度：
根据原子核和电子互相作用的原理及其基本运动规律，运用量子力学原理，从具体要求出发，经过一些近似处理后直接求解薛定谔方程的算法，习惯上称为第一性原理。
从广义的角度，如维基百科所述：
Afirstprincipleisabasic,foundationalpropositionorassumptionthatcannotbededucedfromanyotherpropositionorassumption.
Inmathematics,firstprinciplesarereferredtoasaxiomsorpostulates.
Inphysicsandothersciences,theoreticalworkissaidtobefromfirstprinciples,orabinitio,ifitstartsdirectlyatthelevelofestablishedscienceanddoesnotmakeassumptionssuchasempiricalmodelandfittingparameters.
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。
shaimer写到：
在MUSK开发电动车案例中，有些人会说现在的电池组真的很贵，而且未来价格也不会低到哪去，因为它过去一直都是那么贵。这些人会说电池组每千瓦小时要烧掉600美元。而且未来也不会好到哪里去的。有史以来，成百上千的权威人士都声称一个行业、设计图样、一个实体或者一个想法都已经达到了它的顶峰。在这种思路的影响下，电池组再也没有改进的空间，或是以更低的成本生产出来。这些人说的话都被汹涌扑来的创新证明是无稽之谈。或者，他们可以拍屁股想出一些微不足道的改进。”
然而从第一性原理出发，我们问：电池的材料构成都是什么这些材料的现货市场价值是怎样的电池是由碳、镍、铝、其他用于分离的聚合物还有一个金属罐组成的。如果我们去伦敦金属交易所购买这些金属材料，然后把这些材料分解一下，那么这些组成电池组的材料每种又值多少钱呢Musk在采访中说道，他将电池组分解成最基础的材料组成部分：碳、镍、铝、其他用于分离的聚合物还有一个盒子。这些都是电池组重要的组成元素，这是形成一块电池的最基本的事实。从那里，每个部分都可以优化、改进，最终的优化程度也取决于解决问题这些人的聪明才智。于是，现在电池的价格就变成了每千瓦小时80美元。与其根据参照物去推论，我们应该把问题分解成几个最基础的事实，然后检查每个事实部分。即使问题已经解决，我们还是要从问题最基本的组成部分入手，从新审视是否有更好的、可能的解决方案。
这就是MUSK一直推崇的用第一性原理思考问题，而不是类比。
还有谷歌。
1999年，eBay、雅虎和谷歌这样的大型互联网公司扩大服务器的方法已经相当普及。他们购买服务器，然后将其安装到第三方所有的庞大仓储中心。这些仓储空间提供商支付电费确保服务器运行，购置空调为服务器降温，而网站所有者则根据面积支付费用。
佩奇认为，既然谷歌要按每平方英尺的面积来付费，他就要在固定的空间里安装尽可能多的服务器。于是，他拆开服务器，寻找缩小服务器体积的方法。最先被佩奇砍掉的就是所有的关闭开关。
“你何必要关闭服务器？”他多次这样问。
将没有用的零件去掉之后，再装到软木板里，防止线缆缠绕在一起，于是谷歌开发出了全新的轻薄型服务器。这些服务器外观丑陋，但不久之后，谷歌就用早期竞争对手Inktomi支持50台服务器的价格，支持了1500台服务器。因此，谷歌的搜索速度更快，而Inktomi与谷歌的其他搜索竞争对手一样，逐渐消失在尘埃里。
费曼的秘密之四：费曼法则--不要欺骗自己
费曼法则：“不要欺骗自己，你自己正是最容易被欺骗的人。”
费曼认为：对所谓“专家”的结论偏听偏信是一种自欺行为。
费曼非常有趣，极受大众喜欢，但他从不给人留面子。--不骗自己，也不骗他人。就像2001年7月的谷歌，佩奇当着所有同事的面，侮辱和解雇了多位项目经理。更不消说乔布斯。“佩奇曾经每天与布林进行激烈的争论，这也是他们关系发展的方式。他们的辩论并不是相互争吵，而是一方陈述观点，然后另一方陈述，很少有打断对方的情况发生。佩奇会说布林的想法很愚蠢，布林则会说佩奇的主意太幼稚。他们相互都会称对方为混蛋。”
“1950至1970年代，加州理工学院也因为拥有这两位当时世界上最伟大的理论粒子物理学家（办公室紧挨着）而闻名，那里的研讨会也因为他们而以残酷著称。莫雷可能会喋喋不休地向你挑战，连最小的细节也不放过。更糟的是，如果他认为你说的内容不重要或乏味不堪，他可能会拿出报纸来看，满脸无聊的样子。费曼也总是很粗鲁，不愿接受错误或草率的想法，他似乎乐于享受猫捉老鼠的游戏。对费曼来说，物理学是一场秀，如果你的回答无法令他满意，他有时会站起来，直接说出自己的看法，然后大步离开。由于莫雷和费曼两人的作风太可怕，至少就曾有一位未来的诺贝尔奖得主，对到加州理工演讲踌躇不前。”
《投资领域的费曼法则：不要欺骗自己》一文写到：
从字面来看，英语中的“invest”(投资)一词源自拉丁语中的“vestire”，后者是“穿戴”的意思，即把自己包裹起来。在赛马场和其它场所进行的实验表明，相比没有押注的人，对某一结果押了注的人相信该结果会出现的程度可高出三倍之多。
从不试着反驳自己的信念是一种尤其危险的自欺行为。1974年费曼在加州理工学院(CaliforniaInstituteofTechnology)的毕业典礼致词上呼吁听众避免被他称为“草包族”(cargocult)的思想，就像一些太平洋岛民那样，二次世界大战结束后他们还以为守在临时跑道旁边就可以等来满载物资的飞机。
对所谓“专家”的结论偏听偏信也是一种自欺行为。费曼讲述了先驱物理学家罗伯特密立根(RobertMillikan)推导出的电子电荷测算公式的故事。其测算结果并不十分准确，但很多研究人员过了多年才得以证明这一点，原因就在于密立根的追随者们想当然地认为密立根肯定是正确的。他们调整了数值，但没有用；对密立根的盲目推崇使他们不敢相信摆在眼前的事实。
听起来玄乎其玄的定量术语也会对投资者产生类似的效果。包括摩根大通在内的一些银行都喜欢采用一种被称为“风险价值模型”(VAR)的方法来评估其投资组合的损失风险。火奴鲁鲁财务咨询公司KamakuraCorp.董事长、著有《高级金融风险管理》一书的唐纳德范戴维特(DonaldvanDeventer)指出，风险价值模型是一种短期方法，通常假定过去的风险水平和资产之间的关系不变。他称，这种方法提供的结果固然精准，却不全面。
那么，投资者该如何避免自我蒙蔽呢？
首先，记住“最危险的时刻就是你正确的时刻”，这是经济学家彼得伯恩斯坦(PeterBernstein)常说的话。
你应当提前设定一个盈利底线──例如50%的涨幅，要求自己一旦触及这个底线就对手中的头寸进行全面评估。到时候，你必须考虑反方的意见，例如，你持有某只股票，那就应该仔细研究一下做空这只股票的人所持的观点。
如果你在考虑采取某项行动，还应当先看一下其他已经采取了类似行动的投资者或机构的战绩如何。除非其他投资者取得了成功，否则你也不应当认为自己就会赢。例如，摩根大通本应该看一下其他美国大银行在衍生品杠杆投资方面的糟糕记录。
时刻提防自己走向偏激。如果你发现自己开始嘲笑那些说你做错了的人，那么你也许真的做错了。伯特兰罗素(BertrandRussell)曾经警告世人，越是对自己的观点缺乏证据的人，越是会固执地坚称自己是绝对正确的。
试试被心理学家加里克莱因(GaryKlein)称为“事前验尸”(pre-mortem)的方法吧。假设你刚做的投资在一年后惨败，召集一些你重视其观点的人，让他们设想一下从那个时候往回看你所做的投资，并列出他们认为的可能导致你投资失败的所有原因。这或许有助于你弄清楚该如何防范于未然。
说到底，就是切记不要“聪明反被聪明误”。
费曼的秘密之五：天才如何从幼年培养而成
费曼又是个犹太人。他父亲非常喜欢科学（还喜欢搞犹太巫术），是他的启蒙老师。
费曼讲过几个年少时的小故事（这几个故事，抵得上十万块的早教课）：
故事1
当我（查德·费曼）还坐在婴儿椅上的时候，父亲有一天带回家一堆小瓷片，就是那种装修浴室用的各种颜色的玩艺儿。我父亲把它们叠垒起来，弄成像多米诺骨牌似的，然后我推动一边，它们就全倒了。
过了一会儿，我又帮着把小瓷片重新堆起来。这次我们变出了些复杂点儿的花样：两白一蓝，两白一蓝……我母亲忍不住对父亲说，“唉，你让小家伙随便玩不就是了？”可父亲回答道，“这不行。我正教他什么是序列，并告诉他这是多么有趣呢！这是数学的第一步。”我父亲就是这样，在我还很小的时候就教我认识世界和它的奇妙。
故事2
我家有一套《大英百科全书》，父亲常让我坐在他的膝上，给我念里边的章节。比如有一次念到恐龙，书里说，“恐龙的身高有25英尺，头有6英尺宽。”父亲停顿了念书，对我说，“唔，让我们想一下这是什么意思。这也就是说，要是恐龙站在门前的院子里，那么它的身高足以使它的脑袋凑着咱们这两层楼的窗户，可它的脑袋却伸不进窗户，因为它比窗户还宽呢！”就是这样，他总是把所教的概念变成可触可摸，有实际意义的东西。
我想象居然有这么这么大的动物，而且居然都由于无人知晓的原因而灭绝了，觉得兴奋新奇极了，一点也不害怕会有恐龙从窗外扎进头来。我从父亲那儿学会了“翻译”——学到的任何东西，我都要琢磨出它们究竟在讲什么，实际意义是什么。
故事3
那时我们常去卡次基山，那是纽约市的人们伏天避暑消夏的去处。孩子的父亲们工作日都在纽约干活，周末才回家。我父亲常在周末带我去卡次基山，在漫步于丛林的时候给我讲好多关于树林里动植物的新鲜事儿。
“看见那鸟儿了么？”我父亲说道“那是只斯氏鸣禽。”（我那时就猜出其实他并不知道这鸟的学名。）他接着说，“在意大利，人们把它叫做‘查图拉波替达’，葡萄牙人叫它‘彭达皮达’，中国人叫它‘春兰鹈’，日本人叫它‘卡塔诺·特克达’。你可以知道所有的语言是怎么叫这种鸟的，可是终了还是一点也不懂得它。你仅仅是知道了世界不同地区的人怎么称呼这只鸟罢了。我们还是来仔细瞧瞧它在做什么吧——那才是真正重要的。”
我于是很早就学会了“知道一个东西的名字”和“真正懂得一个东西”的区别。
他又接着说，“瞧，那鸟儿总是在啄它的羽毛，看见了吗？它一边走一边在啄自己的羽毛。”“是”我说。
他问，“它为什么要这样做呢？”我说，“大概是它飞翔的时候弄乱了羽毛，所以要啄着把羽毛再梳理整齐吧。”
“唔”他说，“如果是那样，那么在刚飞完时，它们应该很勤快地啄，而过了一会儿后，就该缓下来了——你明白我的意思吗？”“明白。”
他说，“那让我们来观察一下，它们是不是在刚飞完时啄的次数多得多。”不难发现，鸟儿们在刚飞完和过了一会儿之后啄的次数差不多。我说，“得啦，我想不出来。你说道理在哪儿？”
“因为有虱子在做怪，”他说，“虱子在吃羽毛上的蛋白质。虱子的腿上又分泌蜡，蜡又有螨来吃，螨吃了不消化，就拉出来粘粘的像糖一样的东西，细菌于是又在这上头生长。”
最后他说，“你看，只要哪儿有食物，哪儿就会有某种生物以之为生。”现在，我知道鸟腿上未必有虱子，虱子腿上也未必有螨。
他的故事在细节上未必对，但是在原则上是正确的。
费曼的父亲，用开放式的问题来“训练”孩子,让他学会探寻根本上正确的东西。
费曼的秘密之五：好奇心，解决难题的冲动
费曼只好承认这的确没有任何实际价值。对于费曼来说，这是一次深刻的领悟。他决定从今以后，他只为了自己的兴趣而研究物理。被这个决定激励着，他重新开始研究量子电动力学的问题，早在普林斯顿大学的时候他就开始涉足这个领域了，最终就是这方面的研究使他获得了诺贝尔奖。具有讽刺意味的是，他发现他出于感兴趣而研究的旋转餐碟的运动，也适用于电子旋转的问题。
谷歌早期的人力资源主管希瑟·凯恩斯（HeatherCairns）还记得有一次遇到佩奇在下班后与谷歌清洁工专心致志地聊天。随后她问佩奇，他们如此严肃地都聊了些什么。
费曼回忆自己年少时的经历：
“修理收音机有时候得费些周折。我记得那一次很特别，费了一个下午，才找到一个不显眼的电阻，烧坏了。我终于把它修好了，因为我有韧劲，现在仍然有。一旦我遇到个难题，我是不会善罢甘休的。因为既然已经费了这么大的劲，我不可能半途而废。我必得最终找到它究竟出了什么毛病。
那是一种解决难题的冲动。我想破译玛雅人的象形文字，想打开保险柜，就是这个原因。”
好奇心和解体冲动，如何帮助一个智商120的人成为天才呢？费曼写到：
“我记得那是在中学，在上第一节课的时候，有个家伙拿着一个几何难题，或者他的高等数学作业里的什么玩意儿凑过来。我不把这个该死的东西弄出来，我是不会作罢的——这要花费我15到20分钟。
但是在一天当中，另外些家伙拿着同样的问题来找我，那我一眨眼就给他做好。因此，一个家伙花费了我20分钟，而另外五个家伙认为我是个超级天才。
田此，我得了一个虚名。在上中学的时候，人能知道的每一个难题，都一定会弄到我这儿来。人所发明的每一个该死的、疯狂的难题，我都知道。
看来，天才也是有马太效应的,大脑也是可以熟能生巧的。
她就走了，可又带来另外一个，这个我也知道。
这就是大脑魔术师的秘密之一。
费曼的秘密之六：号称终极快速学习法的费曼技巧
一个叫ScottH.Young的人，在12个月内自学完成4年麻省理工学院计算机科学的33门课程。据称他采用了所谓超速学习理论和方法，即“费曼技巧”：
费曼说：如果你不能向一年级学生解释某种事物，那就没有真正懂得这一事物。
他的老师惠勒也曾说过：只有通过教别人，才能让自己学会。
费曼技巧的4个步骤：
一、选择一个概念选一个你想弄明白的概念，写在空白的笔记本或者纸的最上面。
二、解释这个概念把解释这个概念的东西写成一句话，就像你在告诉一个完全不知道这个领域的菜鸟一样。这一步可以让你在阐释这个概念的过程中，可以让你明白你有没有搞懂这个概念，并在这个过程中加深对这个概念的理解。
三、解释不了？当你发现你没办法解释的时候，回到书上面去，或者找同学、找老师、找已经懂的人，把书上的概念再重新研究一遍，直到你能在纸上流畅地把这个概念解释出来。
四、简化语言、学会类比如果出现一个很学术的或抽象的词语的时候，试着要么平实化词语，要么学会用别的东西来类比它。
费曼的秘密之七：物理思维模型
以下是芒格的演讲：
思维模型是什么呢？这么说吧，第一条规则是，你必须拥有多元思维模型——因为如果你只能使用一两个，研究人性的心理学表明，你将会扭曲现实，直到它符合你的思维模型，或者至少到你认为它符合你的模型为止。你将会和一个脊椎按摩师一样——这种医师对现代医学当然是毫无所知的。
那就像谚语所说的：“在手里拿着铁锤的人看来，每个问题都像钉子。”当然，脊椎按摩师也是这样治病的。但这绝对是一种灾难性的思考方式，也绝对是一种灾难性的处世方式。所以你必须拥有多元思维模型。
这些模型必须来自各个不同的学科——因为你们不可能在一个小小的院系里面发现人世间全部的智慧。正是由于这个原因，诗歌教授大体上不具备广义上的智慧。他们的头脑里没有足够的思维模型。所以你必须拥有横跨许多学科的模型。
哪些思维模型最可靠呢？答案很明显，那些来自硬科学和工程学的思维模型是地球上最可靠的思维模型。而工程学的质量控制理论——至少对你我这样的非专业工程师来说也是很重要的核心部分——其基础恰好是费马和帕斯卡的基础数学理论。
一项工程的成本这么高，如果你付出这么高的成本，你就不会希望它垮掉。这全是基本的高中数学知识。德明带到日本的质量控制理论，无非就是利用了这些基础的数学知识。
我认为大多数人没有必要精通统计学。例如，我虽然不能准确地说出高斯分布的细节，不过我知道它的分布形态，也知道现实生活的许多事件和现象是按照那个方式分布的。所以我能作一个大致的计算。
但如果你们要我算出一道高斯分布方程，要求精确到小数点后10位，那我可算不出来。我就像一个虽然不懂帕斯卡可是打牌打得很好的扑克牌手。
顺便说一声，这样也够用了。但你们必须像我一样，至少能粗略地理解那道钟形曲线。
当然，工程学里面的后备系统是一种非常有用的思想，断裂点理论也是一种非常强大的思维模型。物理学里面的临界质量概念是一种非常强大的思维模型。
费曼的秘密之八：干嘛在乎别人怎么想
费曼“鄙视”文科，尤其鄙视心理学，但他本人不仅很文艺青年，而且有强大的“原生心理优势”。
费曼说：
我一向认为一个人要有“你干吗在乎别人怎么想”的态度，我们要听取别人的建议，加以考虑，但如果我们觉得他们的看法是错的，那就没什么好顾前怕后的。
一次名声显赫的玻尔到曼哈顿，和费曼聊自己物理学里面的一些想法。费曼听后，非常直接地告诉玻尔这些那些想法根本就是荒谬的。
年轻时的费曼，还总跟贝特唱反调。贝特当时已经是一位知名度较高、很受尊敬的物理学家。当贝特说出一个费曼不同意的观点时，费曼总是公开地强烈地表示反对。经过贝特耐心解释他的推理过程，费曼才能平静下来。可是等到下次观点出现分歧时，这个过程又会重复一遍。贝特一点也不生气，相反，费曼深入的思维给他留下了很好的印象，并心生敬意。
讨厌鬼费曼心底里并不是一个混球。
费曼的秘密之九：人该如何过一生
在熊彼特逝世前几天，德鲁克和他的父亲去拜访了了他，德鲁克说他永远不会忘记父亲和熊彼特的那段对话，熊彼特说，“我现在已经到了知道‘靠著书立说事无法被世人记住’的年纪。除非在生活方面与众不同，否则一个人就不会与众不同。”
费曼充满人性光辉、极具趣味性的传奇一生，验证了这句话。
费曼热衷科学、打鼓、画画和酒吧女郎，探索他认为值得去研究的有趣问题。
他保持了同样的专注（这可能远比智商更重要，或者就是无法测量的智商的一种）。他在酒吧请教别人各种泡妞技巧；曾陪着一个大佬赌博喝酒，后来发现自己腰疼；才意识到自己玩了三天三夜没有睡觉了。
他学开保险柜成了“神偷”；玩邦戈小鼓使他的舞团得到美国第一、巴黎第二；研究马雅古文明的象形文字，达到能鉴别古抄本的水平；休假时做的生物研究，据传几乎带来现代遗传学的下一个突破。
他44岁时开始学画，而且一直勤画不辍并在美术馆展览，却又怕人家知道是他画的，而在画上签上另一个名字。有位凯萨琳小姐是他长期的模特儿，他们每周抽出一个晚上画画三小时，持续了20年，两人关系亲密，但据说没有过肌肤之亲（白在酒吧学了）。
费曼沉醉于线条与结构，他觉得自己对于艺术的热爱和物理是有密切联系的——两者都是在表达自然世界的美妙与复杂。费曼本人曾表示，自己之所以想要学画，是因为想要表达对于自然之美的情感。在他看来，世界中所有的事物看起来都是那么的不同，但是它们却惊人地有着相同的组织，遵守着通用的规律。
“物理是一种欣赏自然之美的数学，认识到原子之间复杂的结构和运动方式，这是何等精彩壮观的感觉。这是一种敬畏之情——对于科学的敬畏。”费曼说，“我觉得通过绘画，人们也同样可以体会这种感受。我可以告诉别人：请在此刻，感受宇宙的美妙。”
当然，还有他的爱情故事。
费曼高中时认识了第一任妻子亚琳。他在MIT读大学时，俩人相爱，承诺大学毕业后结婚。后来亚琳被确证为淋巴腺结核只有七年的存活期后，费曼与她结婚，过了九年快乐时光。这段经历，被拍成传记电影《爱你一万年（(Infinity）》。
我依然记得20年前看他在传记里写的这一段：
亚琳去世时，费曼似乎并没有那么伤痛。大约过了好一阵子，有次，他在街上行走，看到橱窗里有件裙子，心想，如果亚琳穿上一定很好看。不禁潸然痛泣。
今日大脑锻炼：
你和另外三人一起玩扑克牌，总共52张牌(不含鬼牌)，每次发牌都会全部发完，每人会拿到13张牌。若规定A最大，其次是K、Q、J、…，2最小，
那么请问你拿到的一副牌中，「红心花色的牌之中面值最大的一张为红心A」的机率是多少呢？