知乎上有个问题:物理专业自学计算机应该学些什么?

题目大概是说他物理本科大四了,申请去美国读物理博士,但自己对计算机有很大兴趣,为了考虑以后的饭碗,想自学计算机。自己对计算机图形学有兴趣,希望得到一些建议。

回答的人不少,有几个人的回答震撼到我了。


第一个回答:

作者:陈然 链接:https://www.zhihu.com/question/23212279/answer/24061341 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。

个人站的角度不同,现在的答案基本都是从图形学的角度建议,我换个角度。

从研究生计算机科学做研究的角度来讲,我认为本科最适合的专业首先是物理,其次是数学,再次才是计算机。数学学的太抽象,抽象层次太高,研究现实问题的人往往处在鄙视链的底端。计算机学的太底层,对于概率论、随机过程、线性代数等学科学的太少,不了解建模分析的那套方法论。而物理学一方面的数学知识足够多,另外一方面主要研究的方法也是对这个世界建模,然后进行观测,这与前沿的机器学习领域做的事情几乎是一样的。至于会不会写代码,其实科研里面要写的代码不多,主要都是在推公式,研究如何设计模型使得其拥有很多良好的性质。代码很多时候写写matlab就可以了。

所以恭喜你,如果你想转行做CS的科研,你有很大的优势。事实上,很多CS领域的大神都是学物理的,比如华人图灵奖得主姚期智,CMU Machine Learning领域大神Alex Smola。

如果你真的励志做CS相关的研究的话,物理PhD的选择最好到CS极好的学校,比如UCB, CMU, MIT, Stanford,一般这些学校都可以辅修Machine Learning的Master, 多修CS相关的课程,都是很好的选择。Coursera上的Machine Learning课程都很入门,如果想进阶,你可以看看CMU 10701(Machine Learning), 10702(Statistical Machine Learning), 10708(Probabilitic Graphic Model) 课程的课件、视频、相关阅读和作业,基本都不需要写代码,主要是数学证明、建模和分析。

当然,如果你想做应用而不是做理论什么的,当我以上没说。


第二个回答:

作者:Milo Yip 链接:https://www.zhihu.com/question/23212279/answer/23940891 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。

其实在计算机图形学里有很多与物理相关的课题,例如物理模拟(刚体、柔体、流体等)、基于物理的渲染(光源、材质、媒介等),还有一些涉及物理的跨学科课题,例如生物力学、基于物理的声音渲染、光场摄影等等。简单介绍几本书

  • 第三个回答:
    作者:徐枭涵 链接:https://www.zhihu.com/question/23212279/answer/27455609 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。

    我是理论物理大二的…给师兄回答这个问题吧。 ================================================ 当师兄看到很多API繁杂但无从下手,答案是唯一的:多写。 再说说我的建议吧, 掌握一门快速开发语言:强力推荐Python,因为有scipy和numpy存在。可以把这玩意当Matlab用。我做过测试,进行大矩阵乘法numpy的速度比matlab快5 建议可以OpenGL+PhysX(物理引擎)+.NET/Cocoa(win/mac)一起做一个项目,像我做的是一个无人机控制的仿真平台。这个对于学习三这玩意都有效。特别是mvc的构建方式。 另外还有一个很轻巧的构建计算机图形学的方式是webgl,很漂亮。或者直接unity3d(游戏引擎)引擎亦可。 如果你会了html也就是如果你会了javascript,建议入手node-webkit,二十分钟构建一个跨平台桌面应用。对于交互UI我比较倾向于两种,一个是轻量级的html+js的形式,好看简单,一个是unity虚拟现实,我最近做的一个项目就是这两种结合的模式。强力推荐CUDA(GPU计算),物理口必备…想在自己的PC上模拟核聚变CUDA绝对是居家旅行,杀人放火必选。而且CUDA的模型天生是为物理学家设计的。同时需要学点cpp,可以把鄙校丁泽军老师计算物理A书上的习题全部CUDA一遍基本就练习的差不多了 第四个回答:
    作者:Joe Physwf 链接:https://www.zhihu.com/question/23212279/answer/102771418 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。
    如果读完PhD在转计算机,真真是浪费了。计算机对高等物理那些基本不需要,倒是数学是很需要的,但PhD依然是浪费。 那些图形学,虽然涉及到物理,但是最多也是本科就够了,图形学的很多东西都是在投机取巧,那些有颠覆的理论基本上根物理无关,细节的东西都是在拼奇技淫巧。不是不懂物理,而是上帝的高度凡人根本无法企及。你想两面镜子相互反射这种东西,在计算机看来就是无限循环(卡死),但是上帝那里却是realtime的,一点都不卡。 其他很多计算机领域跟物理就更加没有关系了,互联网,大数据,人工智能都没有。如果你对两者都割舍不了的话,那你应该关注计算机基本理论这些东西。你对软硬件结合很感兴趣,但是这些难度不大,而且你一旦了解之后估计很快就失去兴趣了,因为很容易理解掌握。真正难的是计算机物理基础层面的东西,那才是真正软硬结合的地方。半个多世纪之前,贝尔实验室发明了三极管,现在半导体技术已经日渐迟缓了,量子计算机,量子传输这些技术充满想象。当然未来很难说,但发言权在于那些位于基础理论前沿的那些人,很明显你有机会。实用技术有时的确很吸引人,但那些都是细致末节,你穷尽一生改变的只是一枝一叶,并且或早或晚都将坠落。

    我的感悟:

    第一个回答站在常春藤留学生的视角给出了实用的建议。给我的感觉就是,国外的课程比国内大学的课程领先了太多了,似乎这些课程已经完全成熟和系统化了,而国内还比较杂,很多人还必须去看网络课程来学习。这从一个侧面能看出,国内学生相比国外学生这方面受教育的深度和看问题的视野是有差距的,而且这样网络封闭的话,很不好弥补。

    第二个回答罗列了不少书籍,都是物理和游戏、计算等相关的计算机书籍。这类书籍国内也越来越多,不过不得不说的是,大多好的教材,似乎都是外国人写的,中国引入翻译版(书的好坏甚至还要取决于译者的水准)。也就是说,好的教材都是英文的,大家最好学好英文,方便自己掌握知识。这也提醒我们,我们与他们的差距还是很大的。

    第三个回答深深震撼到我了。一个大二学生,已经对计算机技术掌握了这么多,真是不简单啊。我感觉他做的事情如果让我去做,没有几年是做不完的。其中他讲到了Python、C#编程,js编程、html、css、javascript(也许他还会java呢),swift,用到了U3D,还会使用SUDA,也玩开源硬件,arm编程,而且非常擅长Python(用Python结合其他框架做了网站,做了GUI编程等)。学习MachineLearning(机器学习)、DataMining(数据挖掘),还会OpenCV、讯飞API。这个答案是答主在2年前回答的,估计现在已经用到了Google、百度的接口(语音接口还是很强大的),做模式识别,可能还有很多我根本没有听过的,也不知道存在的技术。我非常佩服他,

    第四个回答比较理性。他简单澄清了物理和计算机的关系,并建议去做最基本的事情。题主感谢了他,而且题主已经走上了计算物理的道路。“我现在业余时间主要关心机器学习方面的东西,因为背后的数学支持挺对我胃口。我自己的科研方向也正是量子计算,我还在尝试涉猎量子计算+机器学习的交叉。”题主这样回答。


    我摘下眼镜,停下来想了想。

    普通大众忙忙碌碌,做的事情对他们来说可能过于简单了。世界上就是有这么一小部分人,走在人类发展的前列。虽然和大家一样一日三餐,闲了也玩耍逗乐,但静下来的时候,很多人选择看电视打牌睡觉娱乐,而他们选择去钻研他们的兴趣。

    上面的只是物理和计算机的话题。其实,无论是摄影,研究昆虫,或者是别的什么,只要是钻进兴趣里了,人生不会太枯燥,追求也就不会太乏味。我不想说谁的生活更有意义,至少,这么些人的其中一些人做的事,会影响很多人。我感觉,他们活着的意义更大一些吧。