计算物理到底是一个怎样的专业

一，什么是计算物理

计算物理，顾名思义，就是用计算机去研究物理，我们这些搞计算物理的，就是物理界的程序猿。物理学有两大派，理论物理和实验物理，这两种物理大家都非常的好理解。但是呢，理论物理发展到现在，有好多的问题，要么根本就没法得到精确解，要么能得到精确解，但是耗费巨大，得不偿失。

不能得到精确解的例子有很多。举个最简单的例子，求一个高次方程的根，很难得到精确解。物理上也是如此，比如求解多电子系统，需要考虑的项太多了，电子之间库仑斥力，原子核对电子的吸引力，而且还要考虑电子云的屏蔽作用。这个，多少个大脑多少张纸都是算不出来的。但是我们又需要用，那怎么办？

解决办法，一个就是采用近似，对其他干扰项不管了！

比如凝聚态经典的hubbard模型，这个模型看不懂也没关系啊！它直接把一堆电子放到了格点上。我们只考虑两项，一个是电子自身的运动，从一个格点跳到另一个格点，就是下图中的-t。

另一个是库伦排斥，两个负电荷的电子肯定会有排斥作用的啊，我们这里只考虑两个自旋相反的电子占据同一个格点的情况，让其势能增加U，就是下图中的U。按理说在不同的格点应该也有排斥，我们不管，直接让其为0，看看多么简单粗暴!

至于其他的作用，不要了，统统不要了 !

这样我们就可以写出系统的能量（看不懂没关系，和本课题是无关的）

看看，就两项，是不是变的如此简单？Hubbard模型就是对多电子系统的一个非常粗糙的近似。实际上近似处理是物理学非常常见的一个手段。因为我们不需要算的非常精确。精确值1，我们能算到0.9就很不错了，做实验还会有各种各样的误差。当然，这也是我们被数学系鄙视的重要原因之一，他们认为我们遇到难题只会近似，柿子专挑软的捏。

但是，就是这么简单的一个模型，二维以上的精确解也是很难算的。还是看刚才那个模型，一个格点，有四种情况，没有电子占据，有一个自旋为上的电子占据，有一个自旋为下的电子占据，两个电子占据。一个格点4种情况，两个格点呢，那就是16种情况。N个格点呢，那就是4的N次方。

当然了，电子数是守恒的，我们可以排除一些情况，但是它仍然是指数增加的啊！想想那个国际象棋棋盘上的小麦数量。想算精确解，算到猴年马月去吧！

那么，这里，计算物理就应运而生了，计算物理告诉你：“精确解我给不了，但是近似解我还是能给你的。1我给不了，但是我可以得到0.9±0.1。”算了，我们就退而求其次吧。那么计算物理怎么给你？这里就要介绍蒙特卡洛方法了。

二，蒙特卡洛方法

蒙特卡洛是一座著名的赌城。一想到赌，就会自然而然就会想到概率，想到随机数。没错，蒙特卡洛就是用随机数抽样来计算某个东西的。

比如，给你下面一个图形，正方形面积为1，你怎么计算黑色区域的面积？

这个区域很不规则，得到精确解简直是天方夜谭。但是我有一个方法，我往里面投石子，投100个，然后数有几个落在黑色区域了。比如23个落在黑色区域了，那面积就是0.23！嫌不够精确？很简单，多投几个，我投10000个！投的越多，结果肯定是越精确啊。不过不幸的是，实验误差是和实验次数的开方成反比的，也就是说，如果是想要10倍的精确，你需要100倍的实验次数，所以太精确会导致计算时间加长很多。

当然，你亲自投10000个石子，别人会觉得你疯了，你自己也坚持不下来，但是计算机会很乐意帮你的忙，设计一个for循环，给一个判定，直接出结果，1万次计算连1毫秒都不到。这也是计算机的一个很大的好处，只要告诉它具体怎么做，它能以非常快的速度完成。

所以，计算物理很大的部分就是对复杂系统进行“投石子“，用学术的词就叫抽样。想算更精确一点，就多抽几次，不关心精确度，就少抽几次，好节省时间干别的事。

当然，实际的情况要复杂的多，需要各种各样的技巧，我们这里就给个轮廓而已。

三，计算物理的研究方向

首先纠正答主的一点，计算物理并不是一个专业，它是只是一个物理的分支，一种方法。

物理从方法上，有理论物理，实验物理，计算物理。从领域方向上，有光学，原子分子，等离子体，高能，凝聚态，生物物理.....每个方向都会有计算物理的影子。

比如凝聚态，理论凝聚态就是一帮人拿着一张纸和一支笔苦思冥想。实验凝聚态则是一帮搬砖工在操作各种仪器，制作各种各样晶体材料。而计算凝聚态，则是一帮程序猿在电脑前写代码跑数据，但是光会写代码跑数据还不行，我们还要思考，还要有扎实的理论基础，计算物理也是物理。

所以，计算物理并没有特定的研究方向，它寄存于物理的各个领域，为理论物理和实验物理服务。理论太复杂？没关系我们来给你近似解。实验太难做？没关系我们先在电脑上实验。当然，计算物理更多的是服务于理论的，所以它更偏向于理论物理，你动手能力差没关系，但是你的理论得扎实。当然，真正的裁判还是在实验，你理论搞出来了，计算物理证实了，但是现实中实验就是模拟不出来，那就全是空中楼阁。

至于国内的导师，这个我实在是了解甚少，我只知道科大的。我本科的丁泽军老师就是搞计算物理的，他主要侧重的是固体微结构，实验室非常庞大。另外何力新老师是第一性原理还有凝聚态模型的，我在的时候他在用Tensor network搞海森堡模型，不知道现在还有没有做这个。另外朱文光老师也是搞第一性原理的，其他的老师就不是很了解。不过这样的信息建议去学校物理学院的官网，看每个老师的简介和主页，都会有详细介绍的。

四，专业学习以及就业

从事这个专业的研究，自然而然就要理论和编程兼顾了。一般计算物理做的计算都很花时间，所以你仅仅会MATLAB是远远不够的，最好要掌握C，python还有fortran，因为实验室有很多比较古老的代码都是用fortran写的，不过如果你掌握了C，fortran很容易上手。你必须会使用超级计算机，所以一定要学会linux系统的基本操作，怎么提交程序啊，怎么Makefile啊。

最重要的一点，就是虽然这些计算机的内容很重要，但是你的主要精力还是要放在物理上，新手一般都是用师兄们现成的程序稍微改改，然后进行模拟。所以千万不要忙着忙着失去了思考，变成了一个纯粹的批量操作的程序员。

另外，个人认为，发paper的难度，实验 < 理论 < 计算。 实验是灌水的重灾区，你弄出个材料，测测它的若干性质，就能写一篇paper。理论和计算都很难发 paper，但是计算和理论相比，计算在顶级期刊发paper的难度更大。因为很多顶级物理学家对计算物理都有轻视的态度，认为他们鼓捣出来的小玩意儿没什么意义。所以，计算物理专业的，如果能一年出一篇含金量高点的PAPER，那就是大神。所以计算物理专业的老师的H因子都偏低。

找工作的难度，计算 < 理论 < 实验。 虽然是小于，但是实际上难度也小不了多少。计算物理方向的学生一般数据分析能力都比较强，如果是搞材料的，在工业界也会有一定的应用。计算物理有程序猿的一点点基础，虽然不值一提，但是总比没有强吧。理论物理因为身经百战，数理基础很强，也会有一部分企业青睐，而实验物理就属于密集劳动型了，这种一般就业都最困难。不过它们都是物理，都是专业不对口，所以也差不了太多。

最后强调一点，计算物理专业的学生最大的错觉就是"我能转CS"。说实话你那点计算机水平，在搞CS的眼里完全不值一提。这就好比一个计算机专业的学生去申物理学博士，然后跟导师说：“导师，我会求解定态薛定谔方程。”觉得可笑不可笑？ 所以，如果你想转CS或者金融，请直接申请相关专业，千万不要搞计算物理来“曲线救国”。毕竟，穿上马甲的蛇也是蛇，变不成乌龟，计算物理也是物理。

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