計算物理到底是一個怎樣的專業

一，什么是計算物理

計算物理，顧名思義，就是用計算機去研究物理，我們這些搞計算物理的，就是物理界的程序猿。物理學有兩大派，理論物理和實驗物理，這兩種物理大家都非常的好理解。但是呢，理論物理發展到現在，有好多的問題，要么根本就沒法得到精確解，要么能得到精確解，但是耗費巨大，得不償失。

不能得到精確解的例子有很多。舉個最簡單的例子，求一個高次方程的根，很難得到精確解。物理上也是如此，比如求解多電子系統，需要考慮的項太多了，電子之間庫侖斥力，原子核對電子的吸引力，而且還要考慮電子云的屏蔽作用。這個，多少個大腦多少張紙都是算不出來的。但是我們又需要用，那怎么辦？

解決辦法，一個就是采用近似，對其他干擾項不管了！

比如凝聚態經典的hubbard模型，這個模型看不懂也沒關系啊！它直接把一堆電子放到了格點上。我們只考慮兩項，一個是電子自身的運動，從一個格點跳到另一個格點，就是下圖中的-t。

另一個是庫倫排斥，兩個負電荷的電子肯定會有排斥作用的啊，我們這里只考慮兩個自旋相反的電子占據同一個格點的情況，讓其勢能增加U，就是下圖中的U。按理說在不同的格點應該也有排斥，我們不管，直接讓其為0，看看多么簡單粗暴!

至于其他的作用，不要了，統統不要了 !

這樣我們就可以寫出系統的能量（看不懂沒關系，和本課題是無關的）

看看，就兩項，是不是變的如此簡單？Hubbard模型就是對多電子系統的一個非常粗糙的近似。實際上近似處理是物理學非常常見的一個手段。因為我們不需要算的非常精確。精確值1，我們能算到0.9就很不錯了，做實驗還會有各種各樣的誤差。當然，這也是我們被數學系鄙視的重要原因之一，他們認為我們遇到難題只會近似，柿子專挑軟的捏。

但是，就是這么簡單的一個模型，二維以上的精確解也是很難算的。還是看剛才那個模型，一個格點，有四種情況，沒有電子占據，有一個自旋為上的電子占據，有一個自旋為下的電子占據，兩個電子占據。一個格點4種情況，兩個格點呢，那就是16種情況。N個格點呢，那就是4的N次方。

當然了，電子數是守恒的，我們可以排除一些情況，但是它仍然是指數增加的啊！想想那個國際象棋棋盤上的小麥數量。想算精確解，算到猴年馬月去吧！

那么，這里，計算物理就應運而生了，計算物理告訴你：“精確解我給不了，但是近似解我還是能給你的。1我給不了，但是我可以得到0.9±0.1。”算了，我們就退而求其次吧。那么計算物理怎么給你？這里就要介紹蒙特卡洛方法了。

二，蒙特卡洛方法

蒙特卡洛是一座著名的賭城。一想到賭，就會自然而然就會想到概率，想到隨機數。沒錯，蒙特卡洛就是用隨機數抽樣來計算某個東西的。

比如，給你下面一個圖形，正方形面積為1，你怎么計算黑色區域的面積？

這個區域很不規則，得到精確解簡直是天方夜譚。但是我有一個方法，我往里面投石子，投100個，然后數有幾個落在黑色區域了。比如23個落在黑色區域了，那面積就是0.23！嫌不夠精確？很簡單，多投幾個，我投10000個！投的越多，結果肯定是越精確啊。不過不幸的是，實驗誤差是和實驗次數的開方成反比的，也就是說，如果是想要10倍的精確，你需要100倍的實驗次數，所以太精確會導致計算時間加長很多。

當然，你親自投10000個石子，別人會覺得你瘋了，你自己也堅持不下來，但是計算機會很樂意幫你的忙，設計一個for循環，給一個判定，直接出結果，1萬次計算連1毫秒都不到。這也是計算機的一個很大的好處，只要告訴它具體怎么做，它能以非常快的速度完成。

所以，計算物理很大的部分就是對復雜系統進行“投石子“，用學術的詞就叫抽樣。想算更精確一點，就多抽幾次，不關心精確度，就少抽幾次，好節省時間干別的事。

當然，實際的情況要復雜的多，需要各種各樣的技巧，我們這里就給個輪廓而已。

三，計算物理的研究方向

首先糾正答主的一點，計算物理并不是一個專業，它是只是一個物理的分支，一種方法。

物理從方法上，有理論物理，實驗物理，計算物理。從領域方向上，有光學，原子分子，等離子體，高能，凝聚態，生物物理.....每個方向都會有計算物理的影子。

比如凝聚態，理論凝聚態就是一幫人拿著一張紙和一支筆苦思冥想。實驗凝聚態則是一幫搬磚工在操作各種儀器，制作各種各樣晶體材料。而計算凝聚態，則是一幫程序猿在電腦前寫代碼跑數據，但是光會寫代碼跑數據還不行，我們還要思考，還要有扎實的理論基礎，計算物理也是物理。

所以，計算物理并沒有特定的研究方向，它寄存于物理的各個領域，為理論物理和實驗物理服務。理論太復雜？沒關系我們來給你近似解。實驗太難做？沒關系我們先在電腦上實驗。當然，計算物理更多的是服務于理論的，所以它更偏向于理論物理，你動手能力差沒關系，但是你的理論得扎實。當然，真正的裁判還是在實驗，你理論搞出來了，計算物理證實了，但是現實中實驗就是模擬不出來，那就全是空中樓閣。

至于國內的導師，這個我實在是了解甚少，我只知道科大的。我本科的丁澤軍老師就是搞計算物理的，他主要側重的是固體微結構，實驗室非常龐大。另外何力新老師是第一性原理還有凝聚態模型的，我在的時候他在用Tensor network搞海森堡模型，不知道現在還有沒有做這個。另外朱文光老師也是搞第一性原理的，其他的老師就不是很了解。不過這樣的信息建議去學校物理學院的官網，看每個老師的簡介和主頁，都會有詳細介紹的。

四，專業學習以及就業

從事這個專業的研究，自然而然就要理論和編程兼顧了。一般計算物理做的計算都很花時間，所以你僅僅會MATLAB是遠遠不夠的，最好要掌握C，python還有fortran，因為實驗室有很多比較古老的代碼都是用fortran寫的，不過如果你掌握了C，fortran很容易上手。你必須會使用超級計算機，所以一定要學會linux系統的基本操作，怎么提交程序啊，怎么Makefile啊。

最重要的一點，就是雖然這些計算機的內容很重要，但是你的主要精力還是要放在物理上，新手一般都是用師兄們現成的程序稍微改改，然后進行模擬。所以千萬不要忙著忙著失去了思考，變成了一個純粹的批量操作的程序員。

另外，個人認為，發paper的難度，實驗 < 理論 < 計算。 實驗是灌水的重災區，你弄出個材料，測測它的若干性質，就能寫一篇paper。理論和計算都很難發 paper，但是計算和理論相比，計算在頂級期刊發paper的難度更大。因為很多頂級物理學家對計算物理都有輕視的態度，認為他們鼓搗出來的小玩意兒沒什么意義。所以，計算物理專業的，如果能一年出一篇含金量高點的PAPER，那就是大神。所以計算物理專業的老師的H因子都偏低。

找工作的難度，計算 < 理論 < 實驗。 雖然是小于，但是實際上難度也小不了多少。計算物理方向的學生一般數據分析能力都比較強，如果是搞材料的，在工業界也會有一定的應用。計算物理有程序猿的一點點基礎，雖然不值一提，但是總比沒有強吧。理論物理因為身經百戰，數理基礎很強，也會有一部分企業青睞，而實驗物理就屬于密集勞動型了，這種一般就業都最困難。不過它們都是物理，都是專業不對口，所以也差不了太多。

最后強調一點，計算物理專業的學生最大的錯覺就是"我能轉CS"。說實話你那點計算機水平，在搞CS的眼里完全不值一提。這就好比一個計算機專業的學生去申物理學博士，然后跟導師說：“導師，我會求解定態薛定諤方程。”覺得可笑不可笑？ 所以，如果你想轉CS或者金融，請直接申請相關專業，千萬不要搞計算物理來“曲線救國”。畢竟，穿上馬甲的蛇也是蛇，變不成烏龜，計算物理也是物理。

本文經授權轉載自Super Mario知乎回答：https://www.zhihu.com/question/271987942/answer/364888042

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