分子模拟和计算化学领域科研是否只是用用软件，没必要掌握编程技术？
在分子模拟和计算化学领域，许多初学者可能会产生一个疑问：掌握软件操作是否足以应对科研工作，而编程技能则显得可有可无？这是一个非常值得深入探讨的问题，因为它直接关系到我们能否在这个领域走得更远，取得更深入的科研成果。
表面上看，软件似乎足够了。
的确，如今的分子模拟和计算化学领域拥有大量功能强大且用户友好的软件。例如：
量子化学软件： Gaussian, ORCA, NWChem, VASP 等，它们可以进行能量计算、结构优化、光谱预测、反应路径分析等。
分子动力学软件： GROMACS, NAMD, LAMMPS, Amber 等，用于模拟原子或分子的运动轨迹，研究物质的宏观性质。
分子可视化软件： VMD, PyMOL, Chimera, Avogadro 等，用于直观地展示分子结构、轨迹和计算结果。
材料计算软件： Quantum ESPRESSO, SIESTA, QuantumATK 等，专注于材料的电子结构和性质计算。
这些软件经过了多年的发展和优化，已经封装了复杂的理论和算法，用户只需按照一定的流程输入参数、设置模拟条件，即可得到相应的计算结果。对于一些基础性的、标准化的研究课题，仅仅依赖这些软件进行调用和分析，确实可以完成一定的科研任务，甚至发表一些初步的学术论文。
然而，将科研仅仅局限于“用用软件”是远远不够的，编程技术的重要性不容忽视，甚至可以说是核心竞争力之一。
我们可以从以下几个方面来理解编程技术的必要性：
1. 应对非标准化的计算需求：
定制化输入文件的生成： 很多高级的模拟或者特定的计算目标，需要精心设计的输入文件。虽然一些软件提供了图形界面，但面对复杂的分子体系、特殊的模拟设置（例如，非标准的力场参数，特殊的边界条件，自定义的周期性边界），手动创建或修改输入文件可能非常繁琐且容易出错。而通过编程，可以编写脚本自动化地生成这些复杂的输入文件，极大地提高效率和准确性。
特殊算法的实现： 许多前沿的研究需要开发新的算法、修改现有的算法，或者将不同的算法进行组合。软件本身提供的功能是固定的，无法满足这些不断涌现的新需求。只有通过编程，才能将新的理论和方法转化为可执行的代码，并在现有的计算框架下实现。
2. 数据的高效处理与分析：
海量数据的提取与整合： 分子模拟，尤其是分子动力学模拟，往往会产生大量的原始数据，例如原子坐标、速度、能量等。这些数据可能是TB级别甚至PB级别。直接通过可视化软件或简单的文本编辑器进行分析是极其低效和不可行的。编程（例如使用Python、Perl、Bash等脚本语言）可以帮助我们快速地从原始数据文件中提取所需信息，进行格式转换，并将来自不同模拟或不同输出文件的数据进行整合、筛选和清洗。
深入的统计分析与可视化： 仅仅得到模拟轨迹或能量值是不足以支撑一篇高质量的论文的。我们需要进行深入的统计分析，例如计算均方根偏差（RMSD）、均方根波动（RMSF）、径向分布函数（RDF）、能量最小化分析、自由能计算等。这些分析往往需要编写专门的脚本来完成。更进一步，将分析结果以专业、清晰、有说服力的方式可视化（例如使用Matplotlib, Seaborn, Gnuplot等库），是科研成果展示的关键环节，而这同样离不开编程。
3. 提升计算效率与资源利用率：
批处理与自动化工作流： 在进行大规模的参数扫描、力场测试、多构象搜索等任务时，需要运行成百上千次的模拟。通过编程，可以编写脚本实现任务的自动化提交、监控和结果收集，大大节省人力，并确保计算任务的连续性和高效性。
并行计算的实现与优化： 很多计算化学和分子模拟的任务都适合并行计算。虽然许多商业软件内置了并行计算的支持，但为了获得最佳的性能，有时需要理解底层的并行计算模型（如MPI、OpenMP），并进行相应的代码优化或脚本编写。
利用高性能计算资源： 为了运行复杂的模拟，往往需要利用高性能计算集群（HPC）。理解如何编写和提交作业脚本（例如SLURM、PBS脚本），如何管理计算节点，以及如何监控计算资源的使用情况，都离不开编程技能。
4. 探索和开发新的计算方法：
理论的实现与验证： 许多前沿的研究工作是围绕新的理论方法展开的。这些理论方法的有效性需要通过具体的计算来验证。如果想要实现这些新方法，例如新的密度泛函、新的力场参数化方法、新的采样技术等，编程是必不可少的。
与现有代码的接口： 在某些情况下，可能需要将自己的代码或外部的算法库与现有的分子模拟软件进行集成。这通常需要编写接口程序，来实现数据的传递和协调，这同样需要编程能力。
5. 独立解决问题的能力：
调试与故障排除： 即使是使用成熟的软件，也难免会遇到各种问题：程序报错、结果异常、性能瓶颈等。具备编程能力，能够阅读和理解代码，可以帮助我们更有效地定位问题的根源，进行调试和修复，而不是仅仅依赖软件供应商或社区的有限支持。
理解“黑箱”的内在机制： 仅仅作为软件的用户，我们可能只是在使用一个“黑箱”，并不真正理解其计算的内在原理。而掌握编程，意味着我们可以更深入地理解算法的实现细节，从而在遇到问题时，能够从根本上进行分析和解决，甚至对软件的局限性有更清醒的认识。
举例说明：
假设你需要研究一个蛋白质与小分子药物的结合过程。
仅用软件： 你可以使用分子动力学软件，载入蛋白质和小分子的坐标，设置好力场参数，运行模拟，然后使用可视化软件查看结合位点和运动轨迹。你可能还会计算一下结合自由能。
结合编程：
数据处理： 你可能需要从模拟轨迹中提取蛋白质和药物的特定残基或原子坐标，计算它们之间的距离，并将其随时间的变化绘制成图。
深入分析： 你可能需要计算结合位点的径向分布函数，分析药物与蛋白质口袋中氨基酸残基的相互作用强度。你可能还需要进行多角度的自由能分析，例如WHAM或TI方法，这通常需要编写脚本来处理多个中间态的能量数据。
参数优化： 如果现有的力场参数对你的药物分子不够准确，你可能需要根据实验数据或更高精度的量子化学计算结果，编写脚本来优化力场参数。
工作流自动化： 你可能需要对药物分子进行构象搜索，或者测试不同的pH值下的模拟效果，就需要编写脚本来自动化地运行一系列的模拟任务。
总结：
从上述分析可以看出，虽然熟练掌握分子模拟和计算化学软件是进入该领域的基础，但 编程技术并非可有可无，而是决定科研深度、广度和效率的关键性因素。 尤其是在进行原创性、探索性研究，以及需要处理复杂数据和优化计算流程时，编程技能的缺失将极大地限制个人的发展空间和科研产出。
正如一位资深的计算化学家所言：“软件是工具，但编程是让你自己制造工具的能力。” 在快速发展的科研领域，只有那些能够灵活运用工具、并且能自主创造新工具的人，才能走在最前沿，引领新的发现。因此，对于致力于在分子模拟和计算化学领域取得卓越成就的科研人员来说，掌握编程技术，并将其与软件操作相结合，是实现其科研抱负的必由之路。 它们不是相互排斥的，而是相辅相成，共同构成强大的科研能力。
网友意见
谢邀。
类似的问题在知乎很多，但我之前几乎从来回答过这种问题，因为知乎上这种问题看多了，我都怀疑知乎众心目中的“计算化学”和我一直以来理解的计算化学根本就是两个不同的东西。似乎绝大多数知乎众的回答都认为“大多数计算化学研究只需要掌握软件即可”、“编程是做方法的少部分人或者‘高端的深入研究’才用的到的”。然而自打我上研究生以来对于理论与计算化学的理解就一直是“不会推公式就不配称为理论化学，不会编程就不配称为计算化学”。
首先需要明确一下概念，那就是什么是“计算化学”。首先理论化学/计算化学都是属于物理化学的一个分支，而物理化学的定义我想大部分人都很清楚，那就是使用物理学的方法研究化学过程背后的原理。理论与计算化学也不例外，理论化学同物理化学的其他学科相比，其他学科主要是用实验手段来进行研究，而理论化学则是主要用理论手段来进行研究。而严格来讲计算化学应该属于理论化学的一个分支，是利用计算机将理论化学中的理论实现成可以使用的工具以进行研究，然而在计算化学已经渗透到理论化学方方面面的今天，“理论化学”和“计算化学”其实是很难分开的，所以人们更倾向于用“理论与计算化学”这个词来形容这个学科。然而不应该忘记的是，“理论化学”永远是“计算化学”的基础，理论可以没有计算（当然现在这种情况极少，大部分理论化学方法提出的同时几乎都会给出计算的实例），然而计算不能没有理论。
拿题目中提到的“分子模拟”为例， @张嘉兴 说“分子模拟应该是属于计算化学的”，然而在我看来其实“分子模拟”不应该同“计算化学”相提并论，因为“计算化学”是一门学科，而“分子模拟”只不过是这门学科当中的一个“工具”而已。目前的科研界学科交叉非常普遍，一个学科借助其他学科的工具是非常正常的事情，然而如果仅仅只是使用其他学科的工具并不代表同时也进行那个学科的研究。所以说使用“分子模拟”进行的研究，并不一定就是“计算化学”本身的研究，就像现在人人都在用电脑，但并不是人人都在研究计算机一样。“计算化学”本身是一门“科学”，而仅仅会使用“分子模拟”这个工具只能说是掌握了一门“技术”，离真正的“科学”还有一段距离，所以我一直主张“做模拟”和“做计算”应该属于两个不同的概念。
现在回到题目中来，“分子模拟和计算化学领是否需要编程”。根据我上面的分析，很显然就能得出这个结论：光是使用分子模拟这门“工具”不一定需要编程，然而想要进行计算化学这门“学科”的研究就必须学会编程。因为计算化学的定义就是利用计算机实现理论化学的理论，而如果不会编程，如何才能实现这些理论？当然，在诸多前辈高人的努力之下，我们有了分子动力学模拟、蒙特卡洛模拟、量化计算、量子动力学计算等等强大的工具，然而目前理论化学仍然在持续发展中，而对应计算化学已经实用化的工具其实还非常少，绝大部分的理论仍然需要计算化学的研究人员利用编程去实现。
就拿分子模拟本身来说，它能够做的仅仅是模拟实验过程，然而对于计算化学的研究来说这还远远不够，更重要的是模拟之后对于模拟体系的分析。在这种情况下，通用的分子模拟分析工具能分析的性质非常少，通常都是些非常简单且基础的性质。然而真实体系中需要分析的性质往往非常复杂且通用性非常低，真的想要深入地分析体系的性质，编程是必不可少的。假如真的靠软件自带的分析功能就能满足所有要求，那么实验课题组干嘛还需要跟专门的计算课题组合作，自己学学软件跑跑模拟就是了。
举个例子，我曾经跟一个实验课题组合作，他们的实验研究的是离子液体和硝酸水溶液的互溶，得到了一个比较奇怪的相图，他们想让我们模拟一下这个体系，解释一下背后的机理。其实对于这个体系的模拟是非常简单的，从相图上互溶和不互溶的比例当中各选一个进行建模然后模拟就是了。那么问题来了，请问如何表征模拟过程中的不同成分是否是“互溶”的？光用眼睛看结构是很难正确判断的，再说了你也不能在文章中放太多图片。当时我查了一下文献，发现在之前一篇研究离子液体和水互溶的文中使用了一个叫做“Demixing Index”的系数（Muzet, N. et al, JPC B 1998, 52, 10772），定义也非常简单：首先将体系分割成相同大小的格子，然后计算每个格子中各个物种的密度倒数的加和（ 用 表示： ， 表示格子， 代表物种， 是物种的数量， 是第 个物种在第 个格子中的密度)，然后求 的平均就得到“Demixing Index” ( ， 是格子的个数)。“Demixing Index”越大就代表互溶的越好，所以用这个系数就能很容易的判断溶液互溶的情况，我写了一个很简单的程序计算了一下两个模拟体系的“Demixing Index”，果然可以很清楚的区分出不同成分溶液的互溶情况。针对这个体系的模拟可以算是我研究生生涯当中进行过的最简单的一个课题，但即便如此还是需要编写一个小程序，因为没有任何一个现成的程序可以帮我直接计算这个“Demixing Index”。（Fu, J. et al, JPC B 2016, 120, 5194）
综上所述，编程是进行计算化学研究的基础，不会编程很难进行真正的计算化学研究。当然如果仅仅是使用分子模拟这一工具，那么编程当然不一定是必须的，然而必须要明确的是，仅仅是使用分子模拟这一种工具进行的研究是不能称为真正的”计算化学“研究的。
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