计算化学公社
标题: 量化未来十年二十年的前景如何 [打印本页]
作者Author: 笙歌落 时间: 2020-8-14 16:26
标题: 量化未来十年二十年的前景如何
声明：我是二本学生，经历也比较特殊，高中是文科，高考考了专科，想学技术，就学了化验，这个专业文理兼收，但是实际上已经成了理科生，专科是在一所二本师范学院读的，专科大三考了省教育厅组织的全日制统招专升本，专升本可以换专业，但已经入坑了，而且专科老师说了，不学结构化学的化学专业人，不是完整的，所以专升本继续考的化学，最后专升本去了一所二本师范学院（好巧，可能和师范有缘吧），今年刚刚专升本本科毕业。
至少我弄量化，一方面是实验手残，打碎了不少实验玻璃仪器（可能和文科生的出身有关，毕竟高中没做实验，就学了必修，但也因如此，我文科和理科都接触了），浪费了药品，我老师说药品很贵，想掐死我的心都有（可能学校不太好，缺钱，缺仪器吧，其实老师挺好，就是对待科研很着迷，7年时间从普通青椒做到了化学院正院长，职称从讲师可能是到了正教授吧）。 另一方面，我室友还说做计算化学的人不踏实，他认为纯实验才是王道，才是正途。我是不服气的，但是也没办法，结构化学所有人都说听不懂，老师也少讲，整个化学院懂这个的，超不过五个人，感觉很排斥理论。至少我学校是这样。而专科接触了两个量化老师的确不太踏实，有个老师就像公知一般，上课就和我们讲美国多好，资本主义如何发达，本科的量化老师就是我的毕业论文指导老师，这个老师说话直接，我们都怕他。
第三，而且我看到好几个可以接代算的公司以及他们的公众号，除了名字不同以外，讲课的老师和相关的PPT基本一模一样，感觉量化的商业市场很乱，很多不管懂不懂的都想掺一脚。
本人还没正式步入量化，在考研二战中，本科毕业论文做的是量化，找了很多公众号，发现大同小异，没什么营养，把量化说的很高大上，偶然间搜到了这个论坛，找到了Sobereva老师的一些博文，然后才逐渐完成了本科毕业论文。
也因此对这个有点兴趣了，也问过吉大理化所做高分子模拟统计的研究生学长，他说量化要想火起来还得十年二十年。
不知道那时的科研培训市场，做XPS和XRD等的分析测试表征市场以及量化计算市场，会不会比现在好些？
我不知道，只是我室友的那些话，我的确无法反驳。有机化学专业的研究生学长也说量化出成果比较慢，而像有机化学或者纯实验的论文能比较快的出成果，所以这个社会风气有点浮躁吧。
不迷茫是假的，身边的人都是做纯实验的，就我一个想弄量化的，可能自觉不自觉地产生了孤独感和疏离感，甚至有学姐学长问我不想做实验，为什么考化学？其实很想告诉他们，量化也是有实验的，就是理论实验，实验仪器就是量化软件，比如高斯，比如VASP，但感觉他们没人听，也没人信，也就不想说什么了。
我还没入门，不知深浅，不知所谓。也只能在这里灌灌水，吐槽一下。
作者Author: Penson 时间: 2020-8-15 00:25
本帖最后由 Penson 于 2020-8-16 10:56 编辑
量化计算，第一性原理计算包括分子动力学模拟计算，都很重要，可以对实验结果进行补充，对未来开展实验进行一定指引和预测，应该在5-10年国内会引起较高重视。另，商业化市场确实很乱，好好跟紧社长的公社，一起加油就好！
作者Author: 笙歌落 时间: 2020-8-15 00:36
应该也不仅仅只是实验的附庸吧，还可以发展新理论和新方法。嗯嗯，跟着Sob老师。不知道您在哪个学校呢？如果是未来5年，机会就在眼前啊。
作者Author: Penson 时间: 2020-8-16 11:46
是的，肯定不是附庸，而是相对独立但有又有极大帮助作用的一块非常重要的领域
作者Author: 笙歌落 时间: 2020-8-16 12:23
不过目前国内正视计算化学的人很少，不然我室友不至于说这种话，我希望可以为国内计算化学做点贡献。
不知道考研学校您有推荐吗？在纠结双非和985
作者Author: hebrewsnabla 时间: 2020-8-16 16:00
本帖最后由 hebrewsnabla 于 2020-8-16 16:12 编辑
你说的很多问题，诸如‘认为纯实验才是王道’，‘结构化学所有人都说听不懂’，‘老师也不懂结构化学’，‘觉他们没人听，也没人信’，在比较好的学校基本都不存在。所以以你的视角来判断的量子化学前景，可能并不准确。如果你要摆脱这种状态，应该尽可能选择层次高的学校（尽管我怀疑你基础知识可能不够）。
另外，可以考虑去心仪的学校做一段时间科研助理，这是一举多得的，既可以了解意向导师及其研究方向，也可以在备考方面获得一些帮助。
作者Author: 笙歌落 时间: 2020-8-16 16:52
我的学校的情况是这样。
科研助理应该不会要二本出来的吧。
作者Author: thanhtam 时间: 2020-8-16 20:01
导师愿意收就可以，和二本没关系。
作者Author: 笙歌落 时间: 2020-8-16 22:14
好，我看看吧，谢谢你
作者Author: Penson 时间: 2020-8-17 19:00
赞同楼上的说法，可以争取去好一些的地方。
作者Author: 笙歌落 时间: 2020-8-17 19:58
害，想了很多，这条路似乎对于我来说不太现实，就考研考个学校跳出去就行了，考不上了，以后考在职的
作者Author: Penson 时间: 2020-8-18 00:58
加油，梦想还是要有的
作者Author: 喵星大佬 时间: 2020-8-18 01:34
当然是先脱坑了。。。。还往坑里跳嘛
作者Author: 笙歌落 时间: 2020-8-18 17:01
嗯，将来研究生毕业的话，去找个科研助理啥的，还是想去实验室
作者Author: 笙歌落 时间: 2020-8-18 17:04
生化环材，进坑了，难出来。如果有机会进了计算化学，转行CS吧，反正计算化学想做大学老师或者做科研，必须会编程
作者Author: 喵星大佬 时间: 2020-8-18 17:12
很多做应用性计算化学的也不会编程，会编程的熟悉的也多半是Fortran/C这些，出去了跟需求还是不太搭，当然学啥都可以leetcode走起的，反正背背框架也能整，跟你搞不搞计算关系不大。
作者Author: 笙歌落 时间: 2020-8-18 18:51
我对Python和Java挺感兴趣的，不知道找工作有用不？学姐说要会写code，这个code，是指的C语言吗？
作者Author: 喵星大佬 时间: 2020-8-18 19:15
都可以，java和py能把leetcode上的题刷通基本就可以脱坑了
作者Author: 笙歌落 时间: 2020-8-19 09:23
好的，谢谢你
作者Author: Penson 时间: 2020-8-19 16:21
趁年轻，有梦就去追
作者Author: 笙歌落 时间: 2020-8-19 19:07
我有机会一定会把握的
作者Author: songxiangan 时间: 2020-8-19 20:54
感觉如果不是特别对量化感兴趣的人不要专门去搞这个了，太痛苦了，我只是实验之外需要一点额外的量化计算就搞得我焦头烂额了
作者Author: 笙歌落 时间: 2020-8-19 23:12
我是不太擅长纯实验，毕竟文科出身，但是还入坑了，虽然基础不好，知识体系得自己构建，毕竟本科只有两年。其实，你既会做实验，又会量化，很吃香的。国内经常用量化的目前是有机化学，有Houk的弟子回国了以后，在郑州大学，重庆大学和南方科技大学做理论有机化学。说实在的，依然前途惨淡，这些人只是少数，大多数人就是搬砖罢了，研究生毕业很多就转行了。不过虽然我是文科出身，但是好歹学了五年了，曾经见过一个经济专业的人讲化学实验，有很多错误。
作者Author: wzkchem5 时间: 2020-8-20 09:57
如果希望以后转CS方便的话，可以考虑做跟神经网络相关的内容，比如训练神经网络预测某类反应的活化能之类的，这样以后找AI方面的工作可能容易些
作者Author: 笙歌落 时间: 2020-8-20 11:01
这方面也有兴趣，不知道您有推荐吗?
作者Author: wzkchem5 时间: 2020-8-20 11:56
我不是特别了解这个方向，不知道哪个组比较好，不过国内做这个方向的非常多，随便一搜就一大把（所谓万物皆可神经网络，不管什么东西都能拿神经网络拟合一下，特别适合水文章，所以大家都在做），可以先自己了解一下看看
作者Author: 笙歌落 时间: 2020-8-20 12:35
感觉和石墨烯掺杂，电池一样啊
作者Author: wxhwbh 时间: 2020-8-20 13:48
复旦大学的徐昕老师有做过利用神经网络校正密度泛函计算的热力学量的工作，比较有名。
作者Author: wzkchem5 时间: 2020-8-20 15:59
不过他们近几年好像主要精力集中在发展双杂化泛函上了，神经网络这一块似乎没什么后续工作了
作者Author: 笙歌落 时间: 2020-8-20 16:51
那我邮件问问徐老师在别的单位兼职不，这是个大佬老师，谢谢您
作者Author: wxhwbh 时间: 2020-8-20 19:50
本帖最后由 wxhwbh 于 2020-8-20 19:51 编辑
确实。不过他们本来就是开发泛函的，神经网络好像主要是吴剑鸣老师做。
现在徐老师的学生张颖（也在复旦）还利用机器学习结合电子结构方法，做得很出色。前年我还见过两位老师，感觉他们组真的很好。
作者Author: wzkchem5 时间: 2020-8-21 20:54
嗯，我也见过他们，感觉张颖老师的基于RPA的双杂化泛函挺有意思的
作者Author: 笙歌落 时间: 2020-8-27 10:06
厉害，见过这些个大佬
作者Author: DoubeeTwT 时间: 2020-9-24 11:01
我们实验室新来的硕士学妹就不是很好的学校，而且对计算机，编程，量化，模拟什么都不知道
也就一年磕磕绊绊，虽说对原理的升入理解肯定不够
但是使用，干活已经是个熟手了
所以很多情况下，你学一个新的技能，如果不求甚解只是使用，是非常好入门的。但是多问一个为什么就会变得非常难~
不要有太大的压力，人多学一下总是好的
作者Author: 笙歌落 时间: 2020-9-24 15:02
多谢您的鼓励，不过上海交大不敢考啊，这两天进行研招网在线咨询，因为自己专升本的学历，其实还是很头疼，有的学校不回复，有的学校我以为自己可以考，但其实学校还是拿专升本作为专科，要求必须有一篇论文才可以报考，所以，那些不回复的学校，我也没有胆子考了，记得17年前，我有个专升本的老师也是考研一战985上岸，但17年了，早就不是那个时候了，就连我老师的学校都不要专升本考生了。而且这两年考研的人越来越多，保研的人越来越多，高校可以选择的优质生源越来越多，今年应该还可以选留学生吧。越来越难了。不过可以和您有机会交流下。
| 欢迎光临 计算化学公社 (http://bbs.keinsci.com/) |
Powered by Discuz! X3.3 |