学物理为什么会觉得计算机很难？
1. 思维模式的根本差异：从“连续”到“离散”，从“抽象”到“具体”
物理学，尤其是理论物理，很大程度上是在处理连续的、抽象的概念。我们研究的是一个物体在空间中任意一点的运动，它的速度可以取任何一个实数值，时间也是如此。我们推导方程，运用微积分和微分方程，这些都是基于连续性和无限小的概念。物理学家习惯于思考“如果……会怎么样？”然后在数学的框架内进行推演，得出优美的、普遍适用的结论。
然而，计算机的世界却是离散的、具体的。它是由一个个明确的指令、一个个有限的存储单元组成的。计算机不能理解“任意一个实数值”，它只能处理近似值，比如浮点数。它的运算是顺序执行的，一步一步来，不像我们可以同时考虑多个影响因素然后进行叠加。
这种思维模式的转换非常痛苦。物理学家习惯于在大脑中构建一个连续的、完美的模型，然后用数学语言来描述它。而编程时，你需要把这个模型“翻译”成计算机能理解的、一步一步执行的指令。这就好像你画了一幅油画，然后要把它变成一串指令让机器人去画，每一个笔触、每一个颜色的混合都需要精确地定义。
例如，模拟一个简单的抛物线运动。在物理学里，你只需要几个数学公式就能描述它。但在编程里，你需要考虑：
离散化时间： 你不能让时间连续流逝，必须设定一个时间步长（Δt），然后一步一步地计算位置和速度。这个时间步长的大小直接影响到模拟的精度和稳定性。
数值积分： 你不能直接使用微积分的连续积分，而是要用数值方法，比如欧拉法或龙格库塔法，来近似计算位置和速度的变化。这本身就引入了近似误差。
状态变量： 你需要定义变量来存储当前的位置 (x, y) 和速度 (vx, vy)，并在每一步更新它们。
循环和条件： 你需要用循环来不断重复计算，用条件语句来判断是否达到某个停止条件（比如落地）。
这背后隐藏着一个巨大的认知负担，需要从物理概念的优雅直接跳到计算机实现的具体细节。
2. 对“精确”的理解偏差：物理的精确 vs. 计算机的精确
物理学追求的是精确，但这里的精确更多是数学上的精确，是理论的完美。我们知道在现实世界中永远存在误差，但理论推导追求的是不受测量仪器限制的理想化精确。
计算机的“精确”则完全是另一回事。它指的是运算的精度，比如浮点数的精度，以及指令执行的绝对精确性。但恰恰是这种对“精确”的追求，在物理模拟中可能成为绊脚石。
浮点数精度问题（Numerical Precision）： 计算机中的浮点数，由于存储空间的限制，并不能精确表示所有的实数。这就导致在进行大量重复计算时，累积的微小误差可能会显著影响最终结果。例如，在模拟一个长期演化的系统时，本来应该保持能量守恒的，但由于浮点数运算的舍入误差，能量可能会缓慢增长或衰减，这让物理学家感到非常不适。
算法的稳定性： 即使是理论上正确的算法，在计算机上运行时也可能因为数值精度问题而变得不稳定，导致结果发散或出现无意义的“噪音”。例如，在模拟偏微分方程时，选择一个不恰当的时间步长或空间步长，都可能导致“差分爆炸”。
物理学家习惯于相信数学方程的完美，而计算机的“不完美”精度处理方式，会让他们对结果的可靠性产生怀疑，需要花费大量精力去理解和解决这些数值问题，而这部分工作与物理直觉的联系并不紧密。
3. 逻辑的严谨性和“无情”：代码是绝对的命令，容不得半点含糊
物理学允许一定程度的“意会”。在理解一个物理概念时，我们可能通过类比、直觉或者对实验现象的感悟来抓住核心。物理学家之间的交流，很多时候是通过对现象和概念的共同理解，而不是严格的语法规则。
但计算机是绝对理性的，它不接受任何模糊。代码的每一行都必须是明确的指令，大小写、标点符号、空格都必须符合严格的语法规则。一个微小的语法错误，比如少了一个分号，或者一个拼写错误，都会导致程序无法运行，或者产生完全错误的逻辑。
这种“非黑即白”的严谨性，对于习惯了物理世界中“灰色地带”和“近似理解”的物理学家来说，是一种巨大的挑战。当程序报错时，错误信息往往是晦涩难懂的，需要通过细致的调试来定位问题，这就像是在一堆细节中寻找那个让你前功尽弃的细微瑕疵。物理学家往往擅长在宏观上把握问题，而在微观的、机械性的细节上出错是常态。
4. 学习曲线的陡峭性：一种全新的语言和工具
编程本身就像学习一门全新的外语，而且这门外语还有着一套自己独特的语法、词汇和表达方式。学习一门新的编程语言，比如Python、C++或Fortran，需要时间去熟悉其基本结构、数据类型、控制流（循环、条件语句）、函数、对象等等。
更重要的是，要有效地利用计算机来解决物理问题，不仅仅是学会一门语言，还需要掌握相关的科学计算库（如NumPy、SciPy）、可视化工具（如Matplotlib）、并行计算技术（如MPI、OpenMP）等等。这些工具和技术本身就构成了一个庞大的知识体系。
对于一个已经投入大量精力在物理理论和实验上的学生或研究者来说，再去学习一套全新的、如此庞大且细节繁多的工具，确实是很有压力的。这种学习曲线的陡峭性，往往让很多人望而却步。
5. 与物理直觉的“脱节”感：从理解因果到遵循指令
物理学研究的是因果关系。我们通过理解一个物理系统如何从一个状态演变到另一个状态来理解它。这种因果关系是物理学家思考的核心。
然而，编程过程往往是将这种因果关系“分解”成一系列离散的、顺序执行的指令。很多时候，我们是在编写一个“执行器”，而不是在“理解”一个过程。例如，在一个复杂的模拟中，你可能需要写很多代码来处理边界条件、数值稳定性、数据输入输出等，而这些代码本身可能与你想要研究的物理机制没有直接的、直观的联系。
这种从理解“为什么”到执行“怎么做”的转变，可能会让一些物理学家感到一种“脱节”，觉得自己在做一种机械性的、缺乏创造性的工作，而不是在进行真正的物理探索。
总结一下，物理学家觉得计算机难，根本原因在于：
思维模式的转变： 从连续抽象到离散具体，从数学推演到指令执行。
对“精确”理解的冲突： 数学精确 vs. 数值精确，浮点数误差带来的困扰。
逻辑的绝对性： 对细节的极度敏感，不容许丝毫的含糊。
技术体系的庞杂： 语言、库、工具的多重学习挑战。
与物理直觉的疏离感： 从因果理解到指令执行的转换。
但值得强调的是，一旦跨越了初期的困难，掌握了计算机编程的工具，它就能极大地扩展物理研究的可能性。从数值模拟到数据分析，再到机器学习的应用，计算机已经成为现代物理学不可或缺的一部分。那些克服了计算机困难的物理学家，往往也能因此获得更深入的洞察和更强大的研究能力。这种“难”与其说是能力上的不足，不如说是两种不同思维模式和工作方式的碰撞与磨合。
网友意见
2016.01.26 更新一下这个答案
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我很想真诚地回答一下这个问题。题主所说的情况，其实对于物理系学生十分常见，个人认为也是国内物理系本科教育相比美帝的一个重大缺憾。
一言以蔽之，很多物理系的同学（也包括曾经的我）对计算机的态度是，带着鄙视的畏难情绪。
从学科特征，或者说是对学科的学习和应用的特征来说，物理和计算机是不一样的。Please get your hands dirty。高中时期所学习的知识有什么特点？精确可解的模型，漂亮优雅的答案，简洁优美的数学。这会导致什么样的结果？很多物院人在大一初学C/C++时，会觉得其中的数学结构好无聊，自己编程真繁琐，计算机远远不如学“高大上”的理论物理课程有趣。这个现象在我身边极为普遍，包括很多大神同学也是一样。很多同学都和我抱怨过，自己不会写程序好痛苦，但是觉得计算机太无聊又不想去学。这就会产生一个可怕的恶性循环：
觉得计算机trivial所以不去学->因为不写代码所以对代码有畏难心理->不想接触计算机所以不去学->因为不写代码所以对代码有畏难心理......
就如同学习一门外语，不是说先要把一整本词典背下来才算入门，正确的学习方法应该是多说多写多用。但是对于刚进入大学的物院学生，不愿意接触这种dirty work的结果，很可能就是能在书面考试中获得一个很好的成绩，记住了很多诘屈聱牙的概念，但是最后却什么代码都写不了。但这却偏偏就是P大物院大一计算机知识的教学方法！
我深深的明白自己在大三之前的计算机水平有多烂。不仅仅是水平烂，对计算机也抱着一种排斥的心态，不知道自己应该如何去学习这个领域的知识。大二大三的数模竞赛简直把队友坑到死。这也导致我15年为了一个数值问题反复纠结了半年，耽误了一篇重要文章的投稿。我身边很多同学也为编程所困扰，就算到今天也很难写出一个像样的程序。在祖传的代码上改动了几十句跑了个结果，是称不上”会写程序“的。
其实对于动手做实验来说，很多物院人也会陷入同样的窠臼。大家在高中所接触到的物理实验，无非就是理想的透镜、无电阻的电流表。而大一所接触到的理论课里，也是充满了光滑的斜面与理想的导线。而真正就接触到实验室中的工作之后，大家往往会大吃一惊，处处充满了不完美。以我现在所做的光子探测器来说：我们需要探测LPA所产生的光子能谱，这一能谱在理论上十分漂亮；而实验中，单论对探测器－摄像机相对位置的精确定位，我几乎拆便了世界上所有的calibration toolbox。如果不能克服对dirty work的畏难心理，那么就永远体会不到实验物理的乐趣。
之前的答案可能有些矫枉过正了，我在此道歉。我绝不是说，数学对于计算机知识不重要，也不是说编程就是苦力活。我想说的是，大家应该有做dirty work的耐心，不要一开始就歧视这种工作，认为这就是些苦力活。如果不自己亲手写代码，那么我们就永远入不了计算机的门，也就会与真正的科研工作绝缘。物院人的数学背景对付教科书级别的算法知识，理应是绰绰有余的，不要有畏难心理。真正的拦路虎，其实是“记代码、背算法、默写程序”这样错误的学习方法。我还记得谭浩强上有一道题目，是判断一个复杂的、不带括号的表达式的输出。对此我只想说：
去你大爷的，多打几个括号会死啊！
我还是要保留原来的最后一段：
我强烈反对现在诸多高票答案，通过吹嘘物理多么多么难来嘲讽题主。题主的痛苦是众多物院学生真实痛苦的体现，绝非哗众取宠。反复说“四大力学”怎么怎么难，只会让人怀疑你们到底有没有学过物理？“四大力学”也就是设置在大二的中等难度的课程，只是物理方向的基本课程，在此之后的课程还有很多，一味地调侃这些课程怎么怎么难，只会让内行人看笑话。天天谈量子力学的哲学，拿费曼那句“Nobody really understood Quantum Mechanics”装逼，有什么意思？不会用有效的方式学习计算机，就算在P大T大也是很多物院学生的心病。我到大三上学期基本上修完了P大物院所有的研究生课，但是直到那时我的编程能力几乎还是0。如果不是本研的课题需要做一个复杂的数值计算，可能到现在我还对写代码一筹莫展。经历了这个痛苦的过程之后，现在写代码虽说不上很顺，但也是能做一些了。手头的工作是给实验室的一个探测器编写硬件配套的软件，希望能在年前完工。
最后希望这个答案能帮到那些对写代码一筹莫展的人。与君共勉。
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