计算物理到底是一个怎样的专业？
到底是什么意思呢？
你可以把它想象成一个“物理学家+数学家+程序员”的超级战士。
物理学家 的头脑，让你懂得自然界的规律，知道要研究什么问题，理解现象背后的本质。你是那个知道“为什么”和“是什么”的人。
数学家 的工具箱，让你能够把这些物理规律抽象成数学模型，用方程、公式、算法来描述它们。你是那个知道“怎么写”的人。
程序员 的双手，让你能把这些数学模型转化为计算机可以理解和执行的程序，通过模拟、计算来逼近真实世界的复杂行为。你是那个知道“怎么让它跑起来”的人。
所以，计算物理学不是“用电脑做物理”，而是“用计算机的强大计算能力和精确的数学方法，去探索那些我们用解析方法（比如直接解方程）无法解决的物理问题”。
为什么需要计算物理？
你可能会想，我们不是有爱因斯坦、牛顿这些伟大的物理学家，他们能推导出很多漂亮的公式。没错，但现实世界的物理现象往往是极其复杂的：
1. 高维度和多体系统： 想象一下，你要模拟一个星系里成千上万颗恒星的引力相互作用，或者一个材料中数以亿计的原子和电子的行为。这些系统通常有非常多的变量和相互作用，解析解几乎不可能得到。
2. 非线性现象： 很多物理现象，比如天气变化、湍流、激光与物质的相互作用，都存在非线性关系。这些关系意味着即使微小的初始差异，也可能导致结果截面目全非（这就是所谓的“蝴蝶效应”）。这些非线性方程很难用数学解析方法求解。
3. 复杂边界条件和几何形状： 很多实际问题，比如飞机机翼表面的空气动力学、医学成像中的电磁波传播，都有着非常复杂的形状和边界条件，这使得传统的求解方法难以适用。
4. 探索未知和预测未来： 计算物理提供了一种“实验”的手段。我们可以构建理论模型，然后在电脑上进行“虚拟实验”，看看会发生什么，从而检验我们的理论，甚至发现新的物理现象。比如，天文学家可以通过模拟来预测宇宙的演化，材料科学家可以通过模拟来设计具有特定性能的新材料。
计算物理具体在做什么？
这就好比给自然现象“拍电影”和“做预报”。
模拟（Simulation）： 这是计算物理的核心工作之一。我们把物理系统抽象成数学模型，然后用计算机编写程序来一步一步地计算这个模型在不同时间或空间点上的状态。
例子：
天体物理： 模拟宇宙大爆炸后的星系形成和演化，计算黑洞合并时的引力波。
凝聚态物理： 模拟材料中原子的振动，预测其导电性、磁性等性质，比如设计高温超导材料。
流体力学： 模拟天气系统，预测天气变化；模拟飞机或汽车周围的气流，优化设计。
粒子物理： 模拟粒子加速器中的高能粒子碰撞，分析碰撞产物。
生物物理： 模拟蛋白质的折叠过程，研究DNA的结构和功能。
数据分析（Data Analysis）： 很多现代物理实验，比如在大型对撞机或射电望远镜中，会产生海量的数据。计算物理学家需要开发高效的算法来处理和分析这些数据，从中提取有用的信息，发现新的物理信号。
算法开发（Algorithm Development）： 为了解决复杂的物理问题，我们需要开发新的、更有效的计算算法。这可能包括数值积分、微分方程求解、优化算法、机器学习算法等等。
理论模型的构建与检验： 计算物理不仅仅是“算”，它还与理论物理紧密结合。计算的结果可以帮助理论物理学家检验他们的理论是否正确，或者启发他们提出新的理论。
这个专业需要具备什么样的能力？
如果你想成为一名计算物理学家，你需要：
扎实的物理基础： 经典力学、电动力学、量子力学、热力学、统计物理这些基础课是你理解物理问题的基石。
强大的数学功底： 微积分、线性代数、微分方程、概率论、数理统计以及更高级的数学，是构建和求解物理模型不可或缺的工具。
熟练的编程能力： 至少掌握一种或多种编程语言，比如Python（在科学计算领域非常流行）、C/C++（追求效率时常用）、Fortran（传统上用于科学计算）。你需要知道如何写出高效、清晰、可维护的代码。
良好的问题解决能力和逻辑思维： 能够将复杂的物理问题分解成可管理的计算步骤，并找到解决问题的最优方法。
对计算的耐心和细致： 调试程序、优化代码、理解计算结果中的误差，这些都需要极大的耐心。
好奇心和探索精神： 敢于挑战未知，乐于探索新的计算方法和研究方向。
计算物理的未来与应用
计算物理已经渗透到科学研究和工业应用的各个角落，并且随着计算能力的飞速发展，它的作用只会越来越大：
新材料的设计与发现： 利用量子化学计算和分子动力学模拟，可以预测新材料的性能，加速新材料的研发，例如用于能源、电子、医疗等领域。
气候变化研究： 高精度的气候模型模拟是理解和预测气候变化的关键。
药物研发： 模拟分子相互作用，帮助设计更有效的药物。
航空航天工程： 模拟空气动力学、结构力学，优化飞行器设计。
金融建模： 虽然不是物理领域，但很多计算物理的方法也被应用于金融市场的风险分析和预测。
人工智能和机器学习： 计算物理学家在开发高效的机器学习算法方面也扮演着重要角色，尤其是在处理复杂数据和物理约束的情况下。
总结一下：
计算物理是一个充满活力和挑战的交叉学科领域，它不是简单的“用电脑算数”，而是利用计算的强大力量，结合物理学和数学的智慧，去理解和预测那个用解析方法难以企及的、复杂而真实的物理世界。 它更像是一种“第三种科学研究范式”（前两种是实验和理论），为我们打开了探索宇宙奥秘的新大门。
如果你对物理充满热情，又享受用逻辑和代码去解决复杂问题的过程，那么计算物理绝对是一个值得深入探索的专业。它需要你成为一个“杂家”，一个既懂“为什么”，又懂“怎么写”，还能让“它跑起来”的人。
网友意见
我本人就是搞计算物理的，目前在美国的大学攻读PhD，方向是计算凝聚态。趁着这个问题，我来给大家详细讲解一下计算物理这个方向，回答题主提出的各个问题。文章较长，还请大家耐心阅读，有什么建议可以在评论区提出。
另外，对于hubbard模型的科普我写的可能会让非物理专业的人看不懂，不过没关系，这个不影响你对主旨的把握。
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。
计算物理，就是利用计算机去求解那些没有解析解，或者解析解很难求出来的物理问题。
举个例子，假如我想研究铁原子的能级，我可以测一测它的光谱，这是实验物理。
我也可以直接解出他的定态波函数，求得本征能级。但铁原子的波函数求解太困难，解到退休也解不出来。所以就得用计算机求数值解，这是计算物理。
计算物理的研究尺度很大，从亚原子尺度的高能领域到宏观尺度的经典力学都有涉及。个人眼光有限，难以做出全局评价。
计算物理要求研究生的理论功底比较扎实，并且对编程能力也有要求。入门相对实验物理要慢一些，所以组内一定要有前辈带你，否则在超算上装个程序就能折腾你一个月。毕业困难与否取决于你们课题组的积累。
上班时间基本上都是坐在电脑前，比较适合宅男宅女，好动的同学谨慎选择。
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