申請化工領域的苦惱 - 留學

你好我目前在號稱高分子美國最好的學校但是我念的是這所學校化工系

從大二下開始就在化工模擬這個領域載浮載沉的我

現在還在做材料相關模擬的我應該可以說說自己的看法

如果你想申請我們學校高分子系歡迎加入我們學校fb社團詢問

首先我想先回應一下CS潮流的問題

不可否認 X領域+CS這類跨領域的東西真的是流行

去年我去了AIChE只要應用到ML, AI相關的跟化工有關研究的演講都是爆滿的

但我必須要說這跟你懂不懂分子模擬或者物理是兩回事

我想你必須要先搞清楚他們本質上的差異才能確定你真正的興趣在哪裡

你說你有修過ML課應該也大概理解



model本質上的差異

在化工,材料的模擬領域

出發的觀點都是物理

不管是熱力學模型, 分子動力學, 流體力學的模型

都是跟你課本上學習到的知識息息相關

也就是說是先有物理equation才有辦法產出之後的data

本質上是物理

但在CS領域data來源不一定是先有物理equation

很多時候反而是先有data才有後面的數學與統計

本質上是數學跟統計(我畢竟不是專家說錯請見諒)

在我參加的會議上當然也有很多然結合物理+ML模型

但我聽過無數個台下問題在爭論算出來的結果是真正物理上的差異

抑或是因為統計模型或者ML給出的誤差

必須要先知道你有興趣的是哪個方向才知道要往哪申請



申請系所

的確機械化工物理都有老師在做模擬的研究

但因為一般來說比較少專門的模擬系

請參考推文

所以這些老師都散落在各個系所並沒有一定

想做什麼想申請哪個請真的要認真查paper這個功夫不能省

一般來說化工跟機械都因為是工程領域

所以看問題的角度會跟物理系不太一樣

舉個例子

我在當研究助理的時候在跟我的PI討論問題分子模擬的問題的時候

跟他說到某個原子的半徑我設定為XX數值

我的PI直接反問說電子分布是機率密度函數讓我解釋為什麼我要設定那個數值

其實他主要是想考我的理解並不是真的要為難我

但工程領域的老師可能觀點就不一定會這樣

這個例子舉的不是很好但我想表達的是理學院的思考角度跟工學院有一些不一樣



化工申請現況

化工申請的確大部分都是委員會制

所以你就算先聯絡某個教授他也不一定能夠保證收你進來

如果你同過委員會審核順利來這裡念書

通常都是第一學期會有一個match process讓你跟各個當年度開缺的老師面談

然後再由系上分配PI給你

所以你必須要在第一學期展現企圖心課業上研究上讓老師選你

不確定性是比較大一點的

每個學校強的領域也都不太一樣請自己慢慢估狗老師跟paper

至於資格考現在很多學校都取消紙筆考試

只需要在第一年或者第二年報研究給committee

有點類似口試

好不好過就問一下學長姐就知道了



模擬的領域

材料比較相關的話大概就是分子模擬, 熱力學模型, 連續性方程

分子模擬是從微觀角度出發一般又分為量子力學跟分子動力學

時間空間尺度都是非常小的

通常可以拿來找一些activation barrier, 或者算一些property

也或者可以看在微觀尺度下的動力學分析

至於熱力學模型跟連續性方程模型

通常是為了要解決現實尺度問題

因此把一些atomic-informed資訊(例如 difusivity)放進例如連續性方程

藉此得到現實尺度下的一些空間時間分析結果

而在解連續性方程的同時

就會牽扯到BVP的問題可能會用到許多數學技巧例如傅立葉變換詳情請見工數課本

以上所說都是focus在物理化工領域完全沒有牽扯到ML

這就是一般你會在化工系傳統上看到的模擬

當然現在有很多模型結合了ML

但在物理的本質上偏離不了這些東西

至於別回文也有提到程序控制也是一個領域但一樣是現實時間空間尺度的問題

如果你的興趣不在此

而在偏向CS方向的話那建議你就往那邊申請會比較理想

畢竟如果你想做的是影像辨識或者NLP我並不覺得熱力學模型可以幫上你的忙



找工作的問題

這個相信是大家的煩惱我自己目前也還沒到這個時間

當然最重要是要先畢業

但不可否認如果不是走教職

你要在業界找到這麼相關的工作是有一定難度的

我的實驗室畢業學長姐找到的工作不是intel就是CS相關的工作(data相關)

現實面上的確是比較殘酷

所以在就學期間能除了研究自己的課題之外有多的興趣自學是件好事

如果是教職我倒覺得問題不大

因為做computational相關的教職是一直都有

系上這兩年新收的老師也都跟computational相關

可以給你作參考




你現在要做的

沒有做過之前你不會知道你是不是真的想要

在你說你對模擬有興趣的同時就請去加入你學校的模擬相關實驗室吧

真的做過玩過才會知道你想要的是什麼





每個人想念PhD理由都不一樣

經濟考量當然也是很重要的因素

現在的我回頭看自己當年出來念PhD的決定也有點草率

來了也沒有想到會發生疫情這麼嚴重的狀況

還有自己對之後是不是要留在這裡思考很多

本來一切就有很多不確定因素

你能做的只是盡量蒐集資訊然後做出當下你覺得最不讓你後悔的決定而已

因為沒有人知道最後的結果會是什麼

但是過程沒有後悔這趟就不算白走吧

有什麼問題歡迎私信我

Josh

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