如果你来讲《计算物理》课程，你会如何设计？ 第1页

目前计算物理课程是国家物理系建设的指标之一，是一个正常物理系必须开设的课。

这个话题相当大，基本无法一概而论。计算物理课的产生，是因为二十世纪八十年代欧洲和美国高校纷纷开了这门课，我国马上跟进。（有一本2001年出版的计算物理教科书前言里写明的）所以有必要看一下国外先进经验。

哈工大2001年计算物理教材的前言：

浏览一下Princeton的课表，他们的计算物理课较为简单，主要是应用Python和Julia进行数据分析、统计推断等，例子为天文学的案例。但是他们另外开了一门蒙特卡洛和分子动力学课程。

加州理工学院（四学期制度，秋冬春三个学期授课，暑假小学期做实习或者研讨班什么的）的计算物理课内容很多：

Ph 20. Computational Physics Laboratory I. 6 units (0-6-0):first, second, third terms. Prerequisites: CS 1 or equivalent.Introduction to the tools of scientific computing. Use of numerical algorithms and symbolic manipulation packages for solution of physical problems. Python for scientific programming, Mathematica for symbolic manipulation, Unix tools for software development. Instructors: Mach, Weinstein.

Ph 21. Computational Physics Laboratory II. 6 units (0-6-0):second, third terms. Prerequisites: Ph 20 or equivalent experience with programming. Computational tools for data analysis. Use of python for accessing scientific data from the web. Bayesian techniques. Fourier techniques. Image manipulation with python. Instructors: Mach, Weinstein.

Ph 22. Computational Physics Laboratory III. 6 units (0-6-0):second, third terms. Prerequisites: Ph 20 or equivalent experience with programming and numerical techniques.Computational tools and numerical techniques. Applications to problems in classical mechanics. Numerical solution of 3-body and N-body systems. Monte Carlo integration.Instructors: Mach, Weinstein.

Ph 121 abc. Computational Physics Lab. 6 units (0-6-0):first, second, third terms. Many of the recent advances in physics are attributed to progress in computational power. In the advanced computational lab, students will hone their computational skills bu working through projects inspired by junior level classes (such as classical mechanics and E, statistical mechanics, quantum mechanics and quantum many-body physics). This course will primarily be in Python and Mathematica. This course is offered pass/fail.Instructors: Simmons-Duffin, Refael.

除此以外还有量子计算和量子硬件与技术两门量子计算的课。三学期AMO课里也会用到QuTip做计算。

所以国内讲计算物理没有一定的方针也是很正常的，基本按照授课教师自己的理解和专长来就好了。而且我2017年参加了计算物理全国教学研讨会，发现还有选用MatLab还是选用Python进行教学的路线争端。现在MatLab对华不友好了，估计用Python讲课的老师们会高兴了罢。反正我是不会MatLab的，我用Python。有的人喜欢讲传统数值计算基础，解方程、矩阵计算、优化、插值、拟合玩一套，有的人喜欢根据物理问题引入方法。而电子结构、蒙特卡洛、分子动力学每一样都能讲好几个学期，一学期讲完对专门从事相关研究的教师来说都是轻松的事。

不过根据某些内行的说法，真正的计算物理应该涵盖三个现代话题：张量网络、精确（Exact）对角化和量子蒙卡。同时熟悉这三个话题的人估计很少，所以分学期多人授课是个好办法。比如加州理工，除了上边列出的六学期计算物理课程群，他们的数学物理方法也有六学期，一学期物理中用到的概率论与数理统计，陈谐讲一学期群论，一学期Boas的传统内容，另外三学期有Ooguri讲微分几何，另有一位讲拓扑。

我跟同事们也是搞了一个课程群，我讲一学期《数值计算基础》接下来我再讲一学期《物理中的机器学习》，同事再讲一学期《本科生计算物理》，我还有一门《研究生计算物理》，专门讲电子结构和分子动力学。我从来没用过蒙特卡洛，绝对不讲。（好像同事讲了布朗运动朗之万动力学和蒙特卡洛，还有FFT）今年前七节课都有视频可以看。

宏观上看，计算物理有三部分用处：符号计算帮助公式推导、积分与级数计算；实验数据分析；用计算机做实验，比如模拟星系的演化、合金的相变之类。还有的纯粹的依据计算机的算力开发计算方法的，可能可以看作是纯粹的计算物理学研究吧。总之计算机是深入我们的生活了，不会几招计算，可能无法满足一个人的工作需要。比如我一个JHU毕业的朋友，他做凝聚态理论的，他所谓的做点计算，就是耗时半年弄出来一套理论方法并写出来一套程序，在一个8 core的计算机上运行一下午，投稿去PRL然后发表。我们做的计算，往往是一次计算就耗去几百core，搞上几天。还有的做生物物理计算的大佬，号称“没一万个CPU不要跟我谈计算”，区别大的很。