实验设计与数据准确性

实验设计严谨性：理工科论文通常基于实验研究，实验设计是关键。在物理学科，例如研究新型材料的超导性能，需要精确设计实验装置，考虑温度、压力、磁场等多种因素的控制范围和精度。要明确实验变量、控制变量和因变量，确保实验能够有效地验证研究假设。

数据精确性：数据是理工科论文的核心。在化学实验中，测量的数据如物质的浓度、反应速率等，需要精确到合理的有效数字。对于实验数据的记录，要注明测量方法、仪器精度等信息。而且，数据的重复性和可靠性至关重要，一般需要进行多次重复实验，以减少误差，并且在论文中要体现数据的统计分析结果，如标准偏差、置信区间等。

公式和图表的规范使用

公式推导与引用：理工科论文中常常涉及公式。在数学学科，公式的推导过程要详细、严谨。对于引用的公式，要注明来源，并且在使用过程中要保证其适用条件符合研究场景。例如，在应用流体力学的纳维 - 斯托克斯方程时，要明确所研究流体的性质和流动状态是否满足方程的假设条件。

图表制作与解读：图表是展示实验结果和理论分析的有效手段。在电子工程学科，电路图、信号波形图等图表的制作要规范、清晰。图表的标题要准确反映其内容，坐标轴的标签要注明物理量及其单位。同时，在论文中要对图表进行详细的解读，说明图表所展示的数据特征、变化趋势以及与研究问题的关联。

理论与实际应用的结合

理论深度：理工科论文需要有坚实的理论基础。在计算机科学领域，如研究人工智能算法，要深入探讨算法背后的数学原理、模型架构以及与已有算法理论的比较。对于新提出的理论，要进行严格的数学证明或逻辑推导，以确保其科学性。

实际应用价值：理工科研究成果往往具有实际应用价值。以机械工程为例，研究新型机械结构的论文，不仅要阐述结构的理论优势，还要通过实际案例或模拟分析展示其在工程实践中的应用前景，如提高机械效率、降低能耗等。