J*******3
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e********y
发帖数: 935 | 2 物理已死，请勿烧纸
【在 J*******3 的大作中提到】
: 弱弱的问： 搞DFT 计算有前途吗？
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g*********n
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w*********m
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C**R
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s******a
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e*****r
发帖数: 1229 | 7 理论计算里面前途最大的
【在 J*******3 的大作中提到】
: 弱弱的问： 搞DFT 计算有前途吗？
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h****y
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J*******3
发帖数: 1651 | 9 你所说的入门容易是指简单的作些计算，自己设计些可算的小东东。不能作到去优化某
个算法或拿出一些新的functionals？ |
m*****r
发帖数: 3822 | 10 这个东西现在算发展的比较成熟，除非针对一些特殊的体系。算法优化比如现在GPU
之类的专门有搞数学的来。你可以把DFT看成一个实验仪器，你就是它来‘测’一些
东西。当然从原理上掌握比较好，做出来的结果也更好更可靠。这个其实和做实验
是一样的，同样的仪器不同组做出来质量也不一样。DFT也是这样，基本就是那几个
祖师爷门派下面的比较靠谱。不过搞DFT比较杯具的是不像做实验比较容易转
industry，又不像理论的可以去搞quant，也就是说搞DFT出了门基本什么都不是。
【在 J*******3 的大作中提到】
: 你所说的入门容易是指简单的作些计算，自己设计些可算的小东东。不能作到去优化某
: 个算法或拿出一些新的functionals？
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J*******3
发帖数: 1651 | 11 如此说来，象我们没在那些大牛师爷手下干过，估计来发篇小打小闹的文章也是很难的
了？ |
L*******r
发帖数: 5448 | 12 aglee，DFT基本上是你算你的，管你算出啥东西来，做实验的真正care的很少
【在 m*****r 的大作中提到】
: 这个东西现在算发展的比较成熟，除非针对一些特殊的体系。算法优化比如现在GPU
: 之类的专门有搞数学的来。你可以把DFT看成一个实验仪器，你就是它来‘测’一些
: 东西。当然从原理上掌握比较好，做出来的结果也更好更可靠。这个其实和做实验
: 是一样的，同样的仪器不同组做出来质量也不一样。DFT也是这样，基本就是那几个
: 祖师爷门派下面的比较靠谱。不过搞DFT比较杯具的是不像做实验比较容易转
: industry，又不像理论的可以去搞quant，也就是说搞DFT出了门基本什么都不是。
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m*****r
发帖数: 3822 | 13 发文章还是相对做实验容易些，当然现在PRL不好混了，PRB/APL还可以。就像下面
这位兄弟说的，如果没有实验结合的工作基本没人care。
如果你是说用DFT做一些材料模拟，最近一个例子是graphane的，大概07年DFT predict
这个东西发在PRB上，后来别人做实验直接就是Science。但是DFT一般来说trash比较多
。。。
如果是搞方法发展的话水太深，基本和搞凝聚态理论差不多了，要跟大牛混。
【在 J*******3 的大作中提到】
: 如此说来，象我们没在那些大牛师爷手下干过，估计来发篇小打小闹的文章也是很难的
: 了？
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m*****r
发帖数: 3822 | 14 这年头网上到处是免费code，做实验的都拿来run一下，纯搞DFT不好混了。
感觉和程序员一样，以前会写个链表排个序就NB了，现在都有open source的标准
库。
【在 L*******r 的大作中提到】
: aglee，DFT基本上是你算你的，管你算出啥东西来，做实验的真正care的很少
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J*******3
发帖数: 1651 | 15 单纯的搞DFT 看来是没的好混的。如果纯粹理论预言，没试验backup。估计连篇小文章
也难发的。
那可咋办呢？ 本来是搞解析的，觉得解析局限性太大没什么出路。想暗暗学点DFT---
它似乎更powerful。
看来也是玩完耶。 |
k*********g
发帖数: 791 | 16 久闻大名鼎鼎的DFT。wiki了下，觉得，既然找了个functional然后lagrangian
multiplier数值求解，那么应该可以走其他的，至少2条路：
1 一个是直接的变种，用weighted residual做，
2 lattice boltzmann 做，这个就完全不一样的道路了。
【在 J*******3 的大作中提到】
: 单纯的搞DFT 看来是没的好混的。如果纯粹理论预言，没试验backup。估计连篇小文章
: 也难发的。
: 那可咋办呢？ 本来是搞解析的，觉得解析局限性太大没什么出路。想暗暗学点DFT---
: 它似乎更powerful。
: 看来也是玩完耶。
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k*********g
发帖数: 791 | 17 1 “计算材料科学”是大热门；
凝聚态物理实验成本低，但计算材料科学成本更低。
作坊式的、一个一个做实验的传统思想，是很落伍的；
计算材料科学 是理论、数学分析方法的 arm reach，对数值计算的不信任，也是对 数
学、理论的 不信任
2 做计算的 遵循的 方程，全是数学方程，这些方程的由来，做数值计算 都应该非常
清楚，知道他们的意义、局限性。
一个数学上很完美的东西，从数值角度看，很有可能是一堆 trash，因为数学是精确的
，不讲实现的效率的；数值是近似的，讲究效率、稳定性可靠性、flexibility的，这
个叫 ERF（efficiency、reliability、flexibility）；
最典型的例子是 lagrangian multiplier，这个强大的数学武器，在计算结构力学、计
算流体力学领域却是最臭名昭著的算法 |
J*******3
发帖数: 1651 | 18 what do you mean?
You think computation in material science is very promising or what else? |
