非常厌恶做数值，还能不能做理论物理研究？
这问题触及到了许多对物理充满热情，却又对枯燥计算望而却步的年轻学子内心深处。坦白讲，如果你真的“非常厌恶做数值”，那么你在理论物理领域能够走多远，需要仔细地权衡和理解。
首先，我们得把“数值”这个词拆解一下。
在理论物理的研究范畴里，“数值”并不仅仅是简单的代数运算，它常常意味着：
解析解的探索与推导： 很多时候，理论物理的本质在于找到描述自然规律的数学方程（解析解）。这需要极其扎实的数学功底，包括微积分、线性代数、微分方程、群论、张量分析等等。你可能需要花大量时间去操纵复杂的数学符号，运用各种技巧来化简、求解，这个过程本身就是一种“数值”的推演，尽管它更多的是符号的舞蹈。
近似方法的应用： 很少有物理问题能够得到完美的解析解，尤其是在研究复杂系统时。这时，就需要用到各种近似方法，比如微扰理论、平均场近似、绝热近似等等。这些方法虽然是为了绕过直接的数值计算，但它们本身的建立和应用也需要大量的数学推导和理解，而且常常需要通过数值计算来验证其有效性和精度。
模拟与计算： 当解析方法实在无能为力时，数值模拟就成了我们窥探自然奥秘的利器。这包括但不限于：
数值求解微分方程： 比如薛定谔方程、麦克斯韦方程组、流体动力学方程组等。
蒙特卡罗模拟： 用于处理高维度积分、统计物理问题等。
格点计算： 在量子场论、凝聚态物理等领域，将时空离散化后进行计算。
有限元/有限差分方法： 应用于各种偏微分方程的求解。
符号计算软件的应用： Mathematica, Maple, SymPy 等，虽然能代劳一些繁琐的符号运算，但如何使用好它们，设定恰当的参数，理解其输出，仍然需要深入的物理和数学洞察。
那么，“非常厌恶做数值”到底意味着什么？
是厌恶纯粹的、机械的计算？ 如果是这样，理论物理仍然有很大的空间。理论物理更看重的是思想的创新、概念的建立、逻辑的严谨以及对物理现象的深刻洞察。 你可能不需要自己亲手敲打计算机，完成那些耗时耗力的模拟。你可以专注于提出新的理论模型，推导新的方程，构建新的数学框架。
还是对所有形式的数学推导都感到枯燥乏味？ 如果是这样，那么理论物理对你来说将是一个巨大的挑战。理论物理的“语言”就是数学。即使不进行大规模的数值计算，许多核心的理论工作也需要大量、细致、有时甚至是极其繁复的数学推导。理解一个物理概念，往往需要深入其数学本质。
如果你真的非常不喜欢数值计算，还能不能做理论物理研究？
答案是：可以，但有几个关键点需要注意，并且你需要找到适合自己的方向。
1. 专注于“思想型”的理论物理：
概念性理论： 寻找那些更侧重于提出全新概念、建立全新框架的领域。例如，早期量子力学的建立，相对论的提出，弦理论的一些前沿构思，黑洞信息佯谬的探讨等。这些研究往往更依赖于深刻的哲学思考、逻辑推理和对物理原理的直觉把握。
现象学理论： 专注于描述和解释观测到的现象，而不一定需要直接推导出微观机制。比如，一些粒子物理的现象学研究，或者宇宙学模型参数的拟合，虽然需要处理数据，但核心在于构建模型和理解现象背后的规律。
数学物理： 如果你对数学本身有兴趣，可以转向数学物理。许多数学物理学家致力于探索数学结构与物理定律之间的联系，他们的工作更像是在抽象的数学空间中寻找规律，这其中也有大量的符号推导，但可能更偏向于数学的严谨性和美感。
2. 与擅长数值的同事合作：
现代科学研究很少是单打独斗的。你可以成为理论的“大脑”，负责提出模型、推导方程，然后与擅长数值模拟的同事（可能是计算物理学家，或者其他理论物理学家）合作，让他们来完成具体的计算和模拟工作。然后，你再利用他们的计算结果来进一步完善你的理论。这是一种非常有效的研究模式。
3. 理解“数值”的必要性，但可以退居幕后：
即使你极度厌恶数值计算，你也需要理解数值计算在验证理论、揭示复杂现象中的重要作用。 你需要知道如何解读计算结果，如何判断模拟的可靠性，以及你的理论在数值上是否得到了支持。你可以将这个“脏活累活”交给别人，但你不能完全对它视而不见。
4. 发掘那些“少用”或“不用”数值的理论分支：
某些统计力学或凝聚态理论的某些分支： 比如某些相变理论、拓扑序的研究，在某些阶段可能更依赖于解析技巧。
某些高能物理和弦理论的特定问题： 有些研究可能聚焦于一些特殊的代数结构或几何性质，数值计算的需求相对较低。
理论基础研究： 比如对引力量子化、量子信息理论基础等方向的探索，有时候更偏向于概念和逻辑的纯粹性。
但是，你也需要认识到：
“非常厌恶”的程度： 如果“非常厌恶”意味着你看到数学符号就头疼，对复杂的推导感到窒息，那么理论物理确实不太适合你。你可能会在学习过程中遇到极大的困难，甚至无法毕业。
现代理论物理的现实： 即使是那些我们认为“纯理论”的研究，也越来越离不开数值计算的支撑。很多前沿问题，需要理论和计算紧密结合才能取得突破。例如，量子场论的许多结果需要格点QCD来验证；宇宙学的很多模型需要通过模拟来与观测数据对比。
学习过程中的挑战： 在学习阶段，你无法回避数值计算。无论是学习经典力学、电磁学、量子力学还是统计力学，都会涉及到大量的方程推导和例题计算。如果你在学习阶段就对此感到极度痛苦，那么选择理论物理的路会非常艰难。
总结一下：
如果你对物理现象充满好奇，渴望理解宇宙的深层规律，并且具备一定的数学天赋，但唯独对重复性的数值计算感到厌烦，那么你仍然有可能在理论物理领域找到属于自己的一席之地。
你需要：
明确自己的兴趣点，选择那些更侧重于概念、模型和思想创新的方向。
培养与他人合作的能力，与计算物理学家或数值计算能力强的同事建立良好的伙伴关系。
理解数值计算的重要性，即便自己不做，也要能理解和解读计算结果。
具备超强的数学功底和逻辑推理能力，因为理论物理的核心语言仍然是数学。
你可能无法成为一个“全能型”的理论物理学家，包揽从理论推导到数值模拟的每一个环节，但你可以成为一个优秀的“思想家”或“模型构建者”。 关键在于找到你真正热爱并擅长的领域，然后用最适合你的方式去探索它。
如果你真的非常厌恶做数值，我更建议你认真审视一下自己对“理论物理”的理解，以及你对数学的容忍度和兴趣程度。 理论物理的基石是数学，如果对数学本身没有足够的热情，即使是符号推导也会成为巨大的阻碍。
这条路是有的，但绝对不是平坦的。它需要你更加清晰地认识自己，并且可能需要你采取一种“扬长避短”的研究策略。
首先，我们得把“数值”这个词拆解一下。
在理论物理的研究范畴里，“数值”并不仅仅是简单的代数运算，它常常意味着：
解析解的探索与推导： 很多时候，理论物理的本质在于找到描述自然规律的数学方程（解析解）。这需要极其扎实的数学功底，包括微积分、线性代数、微分方程、群论、张量分析等等。你可能需要花大量时间去操纵复杂的数学符号，运用各种技巧来化简、求解，这个过程本身就是一种“数值”的推演，尽管它更多的是符号的舞蹈。
近似方法的应用： 很少有物理问题能够得到完美的解析解，尤其是在研究复杂系统时。这时，就需要用到各种近似方法，比如微扰理论、平均场近似、绝热近似等等。这些方法虽然是为了绕过直接的数值计算，但它们本身的建立和应用也需要大量的数学推导和理解，而且常常需要通过数值计算来验证其有效性和精度。
模拟与计算： 当解析方法实在无能为力时，数值模拟就成了我们窥探自然奥秘的利器。这包括但不限于：
数值求解微分方程： 比如薛定谔方程、麦克斯韦方程组、流体动力学方程组等。
蒙特卡罗模拟： 用于处理高维度积分、统计物理问题等。
格点计算： 在量子场论、凝聚态物理等领域，将时空离散化后进行计算。
有限元/有限差分方法： 应用于各种偏微分方程的求解。
符号计算软件的应用： Mathematica, Maple, SymPy 等，虽然能代劳一些繁琐的符号运算，但如何使用好它们，设定恰当的参数，理解其输出，仍然需要深入的物理和数学洞察。
那么，“非常厌恶做数值”到底意味着什么？
是厌恶纯粹的、机械的计算？ 如果是这样，理论物理仍然有很大的空间。理论物理更看重的是思想的创新、概念的建立、逻辑的严谨以及对物理现象的深刻洞察。 你可能不需要自己亲手敲打计算机，完成那些耗时耗力的模拟。你可以专注于提出新的理论模型，推导新的方程，构建新的数学框架。
还是对所有形式的数学推导都感到枯燥乏味？ 如果是这样，那么理论物理对你来说将是一个巨大的挑战。理论物理的“语言”就是数学。即使不进行大规模的数值计算，许多核心的理论工作也需要大量、细致、有时甚至是极其繁复的数学推导。理解一个物理概念，往往需要深入其数学本质。
如果你真的非常不喜欢数值计算，还能不能做理论物理研究？
答案是：可以，但有几个关键点需要注意，并且你需要找到适合自己的方向。
1. 专注于“思想型”的理论物理：
概念性理论： 寻找那些更侧重于提出全新概念、建立全新框架的领域。例如，早期量子力学的建立，相对论的提出，弦理论的一些前沿构思，黑洞信息佯谬的探讨等。这些研究往往更依赖于深刻的哲学思考、逻辑推理和对物理原理的直觉把握。
现象学理论： 专注于描述和解释观测到的现象，而不一定需要直接推导出微观机制。比如，一些粒子物理的现象学研究，或者宇宙学模型参数的拟合，虽然需要处理数据，但核心在于构建模型和理解现象背后的规律。
数学物理： 如果你对数学本身有兴趣，可以转向数学物理。许多数学物理学家致力于探索数学结构与物理定律之间的联系，他们的工作更像是在抽象的数学空间中寻找规律，这其中也有大量的符号推导，但可能更偏向于数学的严谨性和美感。
2. 与擅长数值的同事合作：
现代科学研究很少是单打独斗的。你可以成为理论的“大脑”，负责提出模型、推导方程，然后与擅长数值模拟的同事（可能是计算物理学家，或者其他理论物理学家）合作，让他们来完成具体的计算和模拟工作。然后，你再利用他们的计算结果来进一步完善你的理论。这是一种非常有效的研究模式。
3. 理解“数值”的必要性，但可以退居幕后：
即使你极度厌恶数值计算，你也需要理解数值计算在验证理论、揭示复杂现象中的重要作用。 你需要知道如何解读计算结果，如何判断模拟的可靠性，以及你的理论在数值上是否得到了支持。你可以将这个“脏活累活”交给别人，但你不能完全对它视而不见。
4. 发掘那些“少用”或“不用”数值的理论分支：
某些统计力学或凝聚态理论的某些分支： 比如某些相变理论、拓扑序的研究，在某些阶段可能更依赖于解析技巧。
某些高能物理和弦理论的特定问题： 有些研究可能聚焦于一些特殊的代数结构或几何性质，数值计算的需求相对较低。
理论基础研究： 比如对引力量子化、量子信息理论基础等方向的探索，有时候更偏向于概念和逻辑的纯粹性。
但是，你也需要认识到：
“非常厌恶”的程度： 如果“非常厌恶”意味着你看到数学符号就头疼，对复杂的推导感到窒息，那么理论物理确实不太适合你。你可能会在学习过程中遇到极大的困难，甚至无法毕业。
现代理论物理的现实： 即使是那些我们认为“纯理论”的研究，也越来越离不开数值计算的支撑。很多前沿问题，需要理论和计算紧密结合才能取得突破。例如，量子场论的许多结果需要格点QCD来验证；宇宙学的很多模型需要通过模拟来与观测数据对比。
学习过程中的挑战： 在学习阶段，你无法回避数值计算。无论是学习经典力学、电磁学、量子力学还是统计力学，都会涉及到大量的方程推导和例题计算。如果你在学习阶段就对此感到极度痛苦，那么选择理论物理的路会非常艰难。
总结一下：
如果你对物理现象充满好奇，渴望理解宇宙的深层规律，并且具备一定的数学天赋，但唯独对重复性的数值计算感到厌烦，那么你仍然有可能在理论物理领域找到属于自己的一席之地。
你需要：
明确自己的兴趣点，选择那些更侧重于概念、模型和思想创新的方向。
培养与他人合作的能力，与计算物理学家或数值计算能力强的同事建立良好的伙伴关系。
理解数值计算的重要性，即便自己不做，也要能理解和解读计算结果。
具备超强的数学功底和逻辑推理能力，因为理论物理的核心语言仍然是数学。
你可能无法成为一个“全能型”的理论物理学家，包揽从理论推导到数值模拟的每一个环节，但你可以成为一个优秀的“思想家”或“模型构建者”。 关键在于找到你真正热爱并擅长的领域，然后用最适合你的方式去探索它。
如果你真的非常厌恶做数值，我更建议你认真审视一下自己对“理论物理”的理解，以及你对数学的容忍度和兴趣程度。 理论物理的基石是数学，如果对数学本身没有足够的热情，即使是符号推导也会成为巨大的阻碍。
这条路是有的，但绝对不是平坦的。它需要你更加清晰地认识自己，并且可能需要你采取一种“扬长避短”的研究策略。
网友意见
提供题主一个思路。
以前北大有一位做理论与计算化学的导师，主要工作是开发他写的一个软件，把新方法新思想都放进去实现。结果有一年有个学生也是喜欢理论推导，完全不喜欢用电脑。（当时个人电脑还没有普及）结果就只做理论不做计算，提出并证明了多条定理，发表多篇纯理论化学的文章，顺利博士毕业。这个故事是一位在他们组里呆过的师兄告诉我的。还有香港大学的陈冠华老师，课题组曾经有学生提出并证明了开放系统的密度泛函理论的相关定理，也是非常有价值的工作。
我想，如果不喜欢做计算（某种程度上计算相当于实验，不是为了验证自己的思想，而是为了观察某种理论会带来什么结果。不是说品味不好，而是说有的人确实不喜欢这种趟地雷的感觉），至少要有上述这种觉悟。
实际上，趟地雷这种活业内都知道很重要，但是谁都不愿意去做。最后总要有人去做。比如瑞典有一位前辈明师U. Ryde，就时不时发表一些“不同软件做XXX方法的比较”“两种模型方法AAA和BBB的比较”之类的benchmark文章，不图名不图利，造福广大博士生。我读博士的时候就很喜欢，因为这样就可以报告导师：经过专家计算验证，AAA方法的精度比BBB方法精度高XXX倍，但是计算速度慢YYY倍。手头这个活咱就用BBB方法好了。或者说：经过前人测试，CCC软件精度没有提高多少，我们就买DDD软件好了，省钱。没有这种文章，我就要干很多这种折腾的活了。我确实也干了不少。读书就要有这种觉悟。
因为作为一个学生，毕竟不是PI，来读书是跟导师学习，如果觉得两人心性不合，应当好聚好散，或者用自己的行动证明自己想的是对的。最忌讳自身不过硬，又不喜欢当前的生活，这样会把自己逼到绝境。《缅甸岁月》就描写了这样一个痛苦中的主人公。希望题主能够审视自己，人生苦短，但活在痛苦中就显得漫长无间。祝好运。
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