科学计算的程序编写和通常所说的码农的编程有多大的区别？
科学计算编程和我们常说的“码农”编程，虽然都涉及编写代码，但它们在目标、思维方式、技术栈、以及工作产出上，都有着相当大的差异，甚至可以说是两个不同维度的事情。
核心目标：解决数学问题 vs. 实现应用功能
科学计算编程： 核心目标是模拟、分析和解决复杂的科学或工程问题。这通常意味着需要将数学模型、物理定律、统计方法等转化为可执行的计算机程序。你要做的是让计算机“理解”并“执行”一套数学逻辑，通过计算来揭示现象的本质，预测未来的趋势，或者优化某个系统的性能。比如，模拟天体运行的轨迹，分析蛋白质的折叠方式，预测气候变化，或者设计更高效的算法来处理海量数据。这里的“代码”更像是数学公式和逻辑的载体，它的终极目标是产出有科学意义的计算结果。
“码农”编程： 更广泛地指向开发软件应用、网站、系统等，以满足用户需求或商业目标。这里的重点在于实现具体的功能：用户界面是否友好，数据是否能按时响应，业务逻辑是否清晰，系统是否稳定可靠。比如，开发一个网上购物平台，做一个手机APP，构建一个企业内部的管理系统。代码的最终目的是产出用户可交互、可使用的软件产品。
思维方式：从数学逻辑到工程实践
科学计算编程： 它的思维方式更贴近数学家、物理学家、统计学家。你需要深刻理解问题的数学背景，对算法有直觉性的把握，并且能够将抽象的数学概念映射到具体的代码实现。这涉及大量的抽象思维、逻辑推理、公式推导和数值分析。你会经常思考“这个算法的收敛性如何？”，“误差是如何累积的？”，“在有限精度下如何保证计算的稳定性？”。
“码农”编程： 它的思维方式更偏向工程师、产品经理。你需要理解用户的需求，将需求转化为可操作的任务，并用代码实现这些任务。更注重工程实践、架构设计、代码的可维护性、可扩展性、用户体验。你会考虑“这个功能怎么实现最快？”，“用户界面怎么设计更直观？”，“代码如何组织才能方便别人维护？”，“这个系统如何保证高并发下的稳定性？”。
技术栈：各有侧重，但也有交叉
科学计算编程：
核心语言： Python（配合NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib等库）、MATLAB、R、Julia、Fortran、C/C++（高性能计算）。
重点关注： 数值计算库（线性代数、积分、微分方程求解）、科学绘图库、统计分析工具、并行计算框架（MPI, OpenMP）、GPU计算（CUDA, OpenCL）。
算法： 各种数值算法（迭代法、优化算法、数值积分、快速傅里叶变换）、机器学习算法、模拟算法（蒙特卡洛、有限元法）。
“码农”编程：
前端： JavaScript (React, Vue, Angular), HTML, CSS。
后端： Java, Python (Django, Flask), Node.js, Go, Ruby, PHP。
数据库： SQL (MySQL, PostgreSQL), NoSQL (MongoDB, Redis)。
框架与架构： MVC, RESTful API, 微服务。
重点关注： Web开发、移动开发、数据库管理、网络通信、系统设计、DevOps。
当然，两者之间有很强的交叉。很多科学计算的成果最终需要封装成用户友好的应用，这时候就需要“码农”的技术。反之，很多“码农”在处理数据分析、机器学习等任务时，也需要用到科学计算的库和方法。
工作流程与挑战：精确度 vs. 效率与稳定性
科学计算编程：
流程： 提出问题 > 建立数学模型 > 选择或设计数值算法 > 编写代码实现算法 > 进行数值实验与验证 > 分析结果 > 优化模型或算法。
挑战： 数值稳定性、精度控制、计算效率（尤其是在处理大规模数据时）、算法的复杂性、对数学理论的深刻理解、调试困难（因为错误可能隐藏在复杂的计算过程中，而不是简单的逻辑错误）。
“码农”编程：
流程： 理解需求 > 方案设计 > 编码实现 > 测试（单元测试、集成测试）> 部署 > 维护。
挑战： 需求变更、团队协作、代码耦合度、性能瓶颈、兼容性问题、安全漏洞、用户反馈处理。
工作产出：理解世界 vs. 创造工具
科学计算编程： 产出通常是数据、图表、模型、论文、发现。它帮助我们更深入地理解自然现象、社会规律，或者为决策提供数据支持。
“码农”编程： 产出通常是可运行的软件、网站、APP、系统，它们直接服务于用户或业务，改变人们的生活和工作方式。
总结一下，你可以这样理解：
科学计算编程，更像是用代码作为“实验工具”或“研究助手”，去探索和理解世界。 它需要的是“硬核”的数学和科学功底，以及将这些功底转化为计算逻辑的能力。
“码农”编程，更像是用代码作为“建造材料”或“工程师的工具”，去创造和实现产品。 它需要的是扎实的编程基础、工程思维和对用户需求的敏锐洞察。
两者都是编程，都是创造性的工作，但它们所处的“赛道”和所需的“内功”有着显著的不同。当然，随着技术的发展，界限也在变得模糊，很多优秀的开发者能够同时驾驭这两个领域。
核心目标：解决数学问题 vs. 实现应用功能
科学计算编程： 核心目标是模拟、分析和解决复杂的科学或工程问题。这通常意味着需要将数学模型、物理定律、统计方法等转化为可执行的计算机程序。你要做的是让计算机“理解”并“执行”一套数学逻辑，通过计算来揭示现象的本质，预测未来的趋势，或者优化某个系统的性能。比如，模拟天体运行的轨迹，分析蛋白质的折叠方式，预测气候变化，或者设计更高效的算法来处理海量数据。这里的“代码”更像是数学公式和逻辑的载体，它的终极目标是产出有科学意义的计算结果。
“码农”编程： 更广泛地指向开发软件应用、网站、系统等，以满足用户需求或商业目标。这里的重点在于实现具体的功能：用户界面是否友好，数据是否能按时响应，业务逻辑是否清晰，系统是否稳定可靠。比如，开发一个网上购物平台，做一个手机APP，构建一个企业内部的管理系统。代码的最终目的是产出用户可交互、可使用的软件产品。
思维方式：从数学逻辑到工程实践
科学计算编程： 它的思维方式更贴近数学家、物理学家、统计学家。你需要深刻理解问题的数学背景，对算法有直觉性的把握，并且能够将抽象的数学概念映射到具体的代码实现。这涉及大量的抽象思维、逻辑推理、公式推导和数值分析。你会经常思考“这个算法的收敛性如何？”，“误差是如何累积的？”，“在有限精度下如何保证计算的稳定性？”。
“码农”编程： 它的思维方式更偏向工程师、产品经理。你需要理解用户的需求，将需求转化为可操作的任务，并用代码实现这些任务。更注重工程实践、架构设计、代码的可维护性、可扩展性、用户体验。你会考虑“这个功能怎么实现最快？”，“用户界面怎么设计更直观？”，“代码如何组织才能方便别人维护？”，“这个系统如何保证高并发下的稳定性？”。
技术栈：各有侧重，但也有交叉
科学计算编程：
核心语言： Python（配合NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib等库）、MATLAB、R、Julia、Fortran、C/C++（高性能计算）。
重点关注： 数值计算库（线性代数、积分、微分方程求解）、科学绘图库、统计分析工具、并行计算框架（MPI, OpenMP）、GPU计算（CUDA, OpenCL）。
算法： 各种数值算法（迭代法、优化算法、数值积分、快速傅里叶变换）、机器学习算法、模拟算法（蒙特卡洛、有限元法）。
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前端： JavaScript (React, Vue, Angular), HTML, CSS。
后端： Java, Python (Django, Flask), Node.js, Go, Ruby, PHP。
数据库： SQL (MySQL, PostgreSQL), NoSQL (MongoDB, Redis)。
框架与架构： MVC, RESTful API, 微服务。
重点关注： Web开发、移动开发、数据库管理、网络通信、系统设计、DevOps。
当然，两者之间有很强的交叉。很多科学计算的成果最终需要封装成用户友好的应用，这时候就需要“码农”的技术。反之，很多“码农”在处理数据分析、机器学习等任务时，也需要用到科学计算的库和方法。
工作流程与挑战：精确度 vs. 效率与稳定性
科学计算编程：
流程： 提出问题 > 建立数学模型 > 选择或设计数值算法 > 编写代码实现算法 > 进行数值实验与验证 > 分析结果 > 优化模型或算法。
挑战： 数值稳定性、精度控制、计算效率（尤其是在处理大规模数据时）、算法的复杂性、对数学理论的深刻理解、调试困难（因为错误可能隐藏在复杂的计算过程中，而不是简单的逻辑错误）。
“码农”编程：
流程： 理解需求 > 方案设计 > 编码实现 > 测试（单元测试、集成测试）> 部署 > 维护。
挑战： 需求变更、团队协作、代码耦合度、性能瓶颈、兼容性问题、安全漏洞、用户反馈处理。
工作产出：理解世界 vs. 创造工具
科学计算编程： 产出通常是数据、图表、模型、论文、发现。它帮助我们更深入地理解自然现象、社会规律，或者为决策提供数据支持。
“码农”编程： 产出通常是可运行的软件、网站、APP、系统，它们直接服务于用户或业务，改变人们的生活和工作方式。
总结一下，你可以这样理解：
科学计算编程，更像是用代码作为“实验工具”或“研究助手”，去探索和理解世界。 它需要的是“硬核”的数学和科学功底，以及将这些功底转化为计算逻辑的能力。
“码农”编程，更像是用代码作为“建造材料”或“工程师的工具”，去创造和实现产品。 它需要的是扎实的编程基础、工程思维和对用户需求的敏锐洞察。
两者都是编程，都是创造性的工作，但它们所处的“赛道”和所需的“内功”有着显著的不同。当然，随着技术的发展，界限也在变得模糊，很多优秀的开发者能够同时驾驭这两个领域。
网友意见
- 90%的时间用C/C++、Fortran。偶尔用mathematica, matlab等高级工具干些零碎的活；
- 最重要的是正确性，其次是速度；
- 99%的时间花在除虫上，其中90%的情况是数组指标越界；
- 大量使用各种数值算法和线性算法，很少使用基于复杂数据结构的算法；
- 程序快不快，全看会不会迭代；程序好不好，全凭文章在哪找；
- 程序里设置很多参数，取值都是试出来的，一般不能改动；
- 先写串行程序，再写并行程序；
- 经常访问数学维基或百科网站（wikipedia、mathworld、planetmath等）；
- 科学计算领域的圣经是Abramowitz和 Stegun的数学手册，谭浩强是Numerical Recipe；
- 代码的长度随着科研项目的进展不断增长；
- 大量使用组里“祖传”下来的程序，被告知不要改变里面的参数；
- 使用双精度；
- 依赖编译器的优化，对硬件构架也有些了解；
- 被告知尽量不要使用闭源软件；
- 属于VIM或Emacs阵营之一；
- hostname 是个科学家的名字；
- 有几个从师兄师姐那儿拷来的脚本；
- 程序的文档就是正在写的文章；
- 梦想再装块显示器；
- 有作为人形高级计算器的觉悟；
- 梦想着有一天写个巨牛逼的脚本把程序从编译到执行到数据处理都自动化了；
- 程序能跑的时候项目才完成了5%～10%；
- 用并行(parallelism)不用并发(concurrency)，用数组不用链表；
- 变量名字起的很怪，其实是从方程里来的；
- 程序不具有可读性，除非你先读懂对应的文章；
- 不断有新入组的学弟学妹抗议代码不符合软件工程，后来他们要么闭上嘴去灌水，要么拿了master走人了；
- 常常有重构代码的欲望，试过几次都放弃了，终于有天下午把代码重构了一遍，结果发现跑出来的数据怎么都不对，从此彻底放弃；
- 总以为做科学计算的人写的代码都很丑，后来看过一个大牛写的代码，彻底惊呆了 —— 但学CS的室友照样说丑；
- 写着写着，一不小心代码就成了某个领域某个小方向 the state of the art；
- 常常提醒自己是科学家不是程序员。
- 程序员总是认为HPC的编程很弱智，真让他/她们去写HPC代码 ——开玩笑——他/她们连流体力学（量子化学、广义相对论 …… ）都不懂，怎么可能会做科学计算；
- 找到工作的时候鄙视程序工程师的职位，找不到工作的时候哭着喊着要当程序员；
- 是程序员里面最懂流体力学的，是懂流体力学的人里面最能发文章的，是能发文章的人里面最会写程序的；
- 是宅男里面最费电的，是宅女里面最费纸的。
- 一切以物理研究维准绳， 你能提出一个新公式， 甚好； 能在计算中发现新现象， 不错； 把程序用面向对象重写一遍--你这里有什么新物理么？ 我招你进来又不是让你干这个的！
- 如果你能提出一些新设想或者新观点， 老板会两眼放光； 如果想把程序的某一部分写的简单易懂一点， 老板表面上还是欢迎态度， 心想这货又在偷懒， 反正我又不会放到master branch里面。
- 虽然正确性绝对是第一位，速度和优化还是非常要紧的， 某超算中心给我们分了每年五千万小时*核心的计算资源， 大概50人一起烧， 有个家伙第一个月就用掉两百万小时*核心， 然后老板开会跟我们说你们特么省点用， 想好了再算！而性能上的每一点优化， 省下来的都是真金白银， 你说我们有没有动力去做优化。
- 然而优化数据结构， 展开循环什么的其实是相对较low的优化方法。 物理界的数学大牛一般都是直接优化算法， 辛流形实分析复分析满天飞， 有的时候可以带来几十倍的性能提升， 几年内发几十篇文章， 然后飘飘然去碾压其他方向。
- 同学到天河1A去做整机运行, 就是把天河所有的计算能力全用上。 24小时烧掉10万+人民币， 后来发现参数调错了， 计算结果无效。自行脑补老板的表情。
==以下是吐槽==
我们实验室的主要应用程序，从90年代一直开发至今， 原来是GPL授权， 后来变成private的了~~~~
几十个参数设置不佳或者不匹配会出段错误，
会出段错误，
段错误，
误
实验室的人肉版本控制系统：导师
PS：这个是有典故的， 负责做软件的其他组同学过来参观， 看我们的版本都是用日期命名， 好奇问我们用什么VCS， 我说没有， 老板说我们有版本控制， 手动的
经过多方努力， 我们的程序终于初具面向对象功能了！就是把原来的全局数组+子程序用30几个参数的函数包起来， 每一个参数都是几十万长度的Array（幸好Fortran是传指针）
循环人肉展开， 有的同学不会用循环， 直接写成 x(1) =1 x(2) = 3 x(3)=5， 省的编译器展开循环了。。。。
上古神器goto， 程序里有一个核心部分从1995年以后就没人动过， 原理是一个循环， 中间会有各种条件跳出， 然而并没有用结构化循环， 全尼玛是goto实现的， 后来说要优化这一部分， 果断找浪潮的工程师， 还是为他们捏一把汗。
什么， 你要改一个参数？在源代码里xx行， 找过去是这么写的
switch=0 if(switch==1) then balabala else if (switch ==0 ) then balabala end if 改完之后重新编译一遍就行了。尼玛不把参数拿到配置文件至少用个宏啊。
上面说到的switch还算是良心之作， 一个师姐写的概念验证程序（大概也有5000+行）， 里面的开关选项是这么写的：
real :: switch = 0.0 if( switch == 0.0 ) then balabala else if ( switch == 1.0) then balabala end if 当时我心中万千草泥马跑过， 心想现在的编译器擦屁股能力还真强， 这都能得出正确结果
就这破程序做出来的结果还上过Science
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