My Blog

It’s that time of the year again. Today is my third working anniversary (actually I am exactly 1 week late). It’s hard to believe that it has been 3 years since I started working at IBM Quantum. But at the same time, the last 3 years felt like a lifetime, I guess it’s not just for me, but also most people in the world. When I started working in March 2020, COVID just started and no one could anticipate that it would evolve into a global pandemic....

Today is my first work anniversary at IBM Quantum. I figure it’s a good occasion to pause for a moment and reflect what I have done and learned in the past one year. Highlights I mind you that this blog post is very lengthy. So I want to start off with some highlights of the things I have done (in no particular order). 😱😱😱I have reached the peak of my life....

Qiskit Hackathon @ Singapore Participants & Organizers Last weekend (11–12 Oct), over 40 participants had great fun hacking in Singapore with IBM Qiskit coaches from Tokyo and New York. This was the first ever community-driven Qiskit hackathon, organised by Evon Tan (CQT), Anurag Saha Roy and myself with technical support from IBM Qiskit team. The event was held at the Centre for Quantum Technologies (CQT). If you want to read about the nitty-gritty of the hackathon, check this article written by Anurag....

Qiskit Camp 4am Club 在一个偶然的机会下，我受邀请参加IBM组织的第一届Qiskit Camp。这活动正好安排在March Meeting之前，所以我开会顺便就去参加了。 Qiskit的架构 Qiskit是IBM开发的基于Python的开源量子编程库。这个库包含好几个子库，名字都是拉丁语的元素，很有意思。Terra是土元素，有奠基的意思。Terra是Qiskit的基础，最基本的东西都在里头。Aer是气元素，用来模拟量子计算机。Aqua是水元素，包含很多量子算法，特别是量子化学。Ignis是火元素，用来模拟噪声和错误。官方介绍请点这。最近新开了一个专栏，打算专门写量子计算相关的文章。应该会写一两篇Qiskit的教程，虽然我也只懂些皮毛。 我大NUS的Logo竟然被放到最中间！ 这次活动一共有135人参加，来自19个国家，48个大学，9个研究所，5家量子初创公司。我拉着实验室同学一起去。这样一来，NUS就有六个人参加，估计是所有大学里人数最多的。（所以NUS的Logo放在最中间^_^）Qiskit Camp的第一天在纽约州Yorktown的IBM J. T. Watson Research Center举行。这天的主要目的是教会所有人怎么用Qiskit。参会的大部分人都没怎么用过Qiskit，而用过Qiskit的小部分人参加自发组织的Unconference，当场提出一些课题进行讨论。IBM官方活动总结请点这。 IBM Fellow名人堂 唯一可以拍照的稀释制冷机 稀释制冷机不只是个摆设，下面似乎还装着芯片。可惜手机不给力，看不清芯片里是不是量子比特。 第一天的Workshop结束以后的当天晚上，IBM把我们载到300公里以外的佛蒙特州的深山雪林里的小黑屋（误）里，把所有人分成3到5人的小组，进行24小时的Hackathon。我和两个科罗拉多大学的本科生组队，在一个IBM资深程序员的带领下，搞了一个量子版的“经典”游戏《乓》：QPong。 佛蒙特州是滑雪胜地，到处都是雪。 QPong游戏界面 QPong通过量子电路来控制挡板位置来把小球反弹回去。目前的版本有三个量子比特，有八种本征态，对应着挡板的八个位置。小球未到达挡板之前，挡板可能出现位置的概率用透明度表示。当小球到达挡板区域，量子电路实现的量子态被测量，得出的结果决定挡板最终位置。量子电路可以实现的量子门有X，Y，Z，Rx，Ry，Rz，Hadamard和CNOT。游戏是用Qiskit和Pygame实现的，源代码放在Github。运行之前需要安装Qiskit、Pygame和Matplotlib。推荐安装PyCharm来运行。如果你们感兴趣，可以一起开发这个游戏。目前游戏还是非常简陋。电脑玩家完全随机，非常地笨。未来还打算添加双人游戏、量子比特数量升级等等。也可以修改成量子打砖块，趣味性就更强了。

会场人来人往 刚参加完March Meeting回来，赶紧把所见所想写下来，不然再过几天就没有动力写了。写出来的流水账还请大家见谅。 这是我第一次参加March Meeting。今年的会议在波士顿举行。虽然事前知道这是物理学界最大的会议，但是那种庞大的震撼感只有参会才能体会到。会议一共五天，从早上8点开到下午5点半。一天三个session，每个session都有70个左右报告同时进行。普通报告12分钟，邀请报告36分钟，一天下来就有2000个报告。每个session之间只有15分钟休息时间，而从会场一头走到另一头就要10分钟。如果一直都有感兴趣的报告，那就连吃午饭的时间都没有。 今年的会议一共有11000人参加，我感觉似乎所有物理学家都在。在会上我见到了很多在论文上看到的大牛：Philip Kim, Allan MacDonald, Ashvin Vishwanath, Kin Fai Mak, Andrea Young, John Preskill, Jason Alicea等等。还见到一些邮件交流过但还没见过面的人：Joel I-Jan Wang和Yu Saito。有天上厕所时猛然发现站在我旁边的就是鼎鼎大名的阿笠博士：好蛋爷。好蛋爷爷人很低调，拿了诺贝尔奖还来做普通报告，10分钟报告，2分钟问问题，跟博士生一样。March Meeting对于很多人来说还是同学聚会。我实验室的同学们都能在March Meeting见到很多国内本科同学。然而像我在大NTU毕业的，是不可能遇到同学的。 好蛋爷爷与阿笠博士 March Meeting跟我以前参加过的会议不一样的地方不止是规模，还有各种活动的自发性和多样性。70个平行session，你可以任意组合。像我这样搞二维材料的学生，听得最多的却是量子计算机报告。还去听了一个气候变化的报告和几个讲无人驾驶和飞机的报告。你也可以选择不听报告，找人讨论。整个会场里，无时无刻不能看到很多人在讨论。真是一千个人就有一千个不同的March Meeting，每个人的参会体验都不一样。 Twistronics 今年最火的报告是去年曹原开的twistronics坑。现在发现，除了两张单层石墨烯扯一下可以超导，两张双层石墨烯、ABC三层石墨烯+氮化硼、硒化钨WSe2扯一扯也能超导。曹原这么一扯，就给二维材料续命至少5年。二维材料从石墨烯开始，搞了几年以后，发现其他二维材料MoS2和各种TMD、黑磷，续命好几年。单种材料搞得差不多以后发现可以把一种材料放到另一种材料上，排列组合层出不穷，又续命好几年。去年这么一扯，又增加了一个自由度。可以想象在不久将来，我们会看到五六层材料扯出不同角度，实现各种神奇现象。 目前来说，这些实验难度非常高，搞实验的组屈指可数，只有动手能力最强的几个组有这个能力：Pablo Jarillo-Herrero, Philip Kim, Andrea Young, Cory Dean, Feng Wang等等。搞理论的人倒是非常多。之前搞拓扑材料起家的人似乎都来高twisted系统了：傅亮、Ashvin Vishwanath, Andrei Bernevig等等。当然也有一些老牌的大牛：Allen MacDonald, Sanker Das Sarma, Francisco Guinea等等。今年早些时候在UCSB的KITP开了twisted的会议，而且都有录像，所以March Meeting我没有怎么听twisted的talk。大部分时间我都去听量子计算机的报告。 量子计算机 谷歌 Bristlecone的错误率分布 谷歌的72量子比特Bristlecone量子处理器进展缓慢。去年March Meeting放的卫星到现在都还没完成调试。今年的报告讲的主要是怎么系统性地做优化调试。Julian Kelly一月时来新加坡讲的就是这些，没有什么新的信息。谷歌愿意放长线钓大鱼，为以后更大的量子计算机慢慢打好基础的做法应该鼓励，只是公关部门提早放卫星导致现在大家心里落差很大。量子霸权估计还要好几年才能实现。 IBM 量子摩尔定律 很明显IBM被去年谷歌放卫星惹得坐不住，今年也来放卫星。首先今年早些时候发布槽点满满的全球第一台商用通用量子计算机System One。这量子计算机性能比手机还弱，价值上千万，唯一的亮点是好看。然后March Meeting期间在IBM博客上发表文章，宣称System One的量子体积（Quantum Volume，IBM提出的一个衡量量子计算机算力的标准）达到新高度。过去几年IBM的量子处理器的量子体积进步速符合摩尔定律，并由此提出“量子摩尔定律”。三个数据点就推出规律胆子真大。不过当年摩尔也是四个数据点就提出这个大胆的猜想。当然摩尔定律是一个人为的定律，一开始是猜想，后来变成了指导行业发展的方向标。摩尔定律神奇的地方不在于其准确性，而在于半导体行业能够长时间持续实现这个目标。IBM放的另一个卫星是500微秒的退相干时间，大概是之前的5倍。报告里只放了一个图，没有解释怎么能达到如此长的退相干时间。 Rigetti Rigetti的报告刚好都和其他我感兴趣的报告冲突了，没有去听。但听说今年很风光，全方面提高了量子比特的退相干时间，达到100微秒级别，两量子比特门的保真度达到99%。Rigetti去年放卫星说要造128量子比特的量子处理器，真是水平越低吹的牛越大。不过作为初创公司能跟谷歌、IBM这样的大公司对着干，实在不得不佩服。 英特尔 低温高速自动测量系统 英特尔在今年的March Meeting展示了它的工业实力。它认为量子计算机的两大瓶颈在于：实验反馈回路太慢和量子比特的接线太多。英特尔认为没有必要在乎100个量子比特的问题，只在乎100万个量子比特的问题。当然这是因为它远远落后于谷歌和IBM，不得不另辟曲径。在英特尔眼里，量子比特就是晶体管（英特尔主打硅自旋量子比特）。他们打算用造晶体管的那套方法来造量子比特。一方面建立常温测量和低温测量的相关性，通过常温测量高速大量筛选优良器件进行低温测量，从而大大提高开发的速度。另一方面，它和Bluefors、Afore合作开发低温高速自动测量系统，提高低温测量的速度。接线方面，他们在门电路、芯片、整个系统三个层次进行优化，减少接线。...

今天在微信上知道张首晟去世的噩耗，非常震惊。两天前我才在专栏里回忆了一下读博士这前两年做了些什么，学了些什么。里面提到我参加过的会议，其中有三个，张首晟都去了。我跟张首晟不熟，他不认识我，我也没跟他说过几句话。我仰慕他，为他做出的物理贡献感到骄傲，但同时我又对他后期分心搞风投感到不满。在这里我想写的是，在这三次会议里张首晟说过的一些东西，一般报道不会提到的一些小事情，以作纪念。 这三次会议，分别是新加坡的QM90、西班牙的Majonext2017和清华举办的OCPA9，都在2017年。这三次会议，张首晟的报告几乎是一样的，讲的都是17年7月发在Science上的工作：在QAHI+SC结构里实现拓扑超导，并且探测到会移动的手性马约拉纳费米子。不过，在这三次报告里，可以看到这个实验的演进，后来补充的几个实验结果让论文更有说服力。不过，这个工作发表以后还是引起了很多争议，包括文小刚写了篇PRL直接打脸，详情可以看看JCCM的评论。 Interactive Session with Prof Zhang Shoucheng Interactive Session with Prof Zhang Shoucheng at NTU，在IAS网站上盗了这张图 第一次听说张首晟，是2013年。当时我还是懵懂的材料本科生。我收到张首晟来NTU作报告的邮件。搜了一下，看到Google Scholar引用两万多！这个人真牛逼！但是看一下他研究的东西：拓扑绝缘体？量子自旋霍尔效应？量子反常霍尔效应？这些名词完全没看懂，甚至连听都没听过，于是没有去听……后来阴差阳错地转到了物理，做的研究还跟拓扑绝缘体、拓扑超导体息息相关。看的文章越多，就越后悔当初没去听张首晟的报告。 QM90 张首晟在QM90会议上提到，他的QSHE工作的eureka moment，发生在11年前的这个讲堂里！ 错过13年的报告，终于见到张首晟时，已是四年后。那是NTU-IAS举办的纪念量子力学奠基90周年的QM90会议。报告的内容上面已经说过了。这里想说的是他跟NTU-IAS的关系。在会上他表达了NTU-IAS的感激，因为他这一生最重要的工作：量子自旋霍尔效应（QSHE），要归功于06年IAS组织的Workshop on Spintronics。当时他看到Molenkamp展示出来的半导体带隙图（下图），发现HgTe的带隙居然是负值！在跟Molenkamp详细讨论以后，得到了CdTe-HgTe-CdTe量子阱的想法（Bernevig-Hughes-Zhang模型）来实现QSHE。接着跟Molenkamp合作，实验很顺利地做进行，一年后就发表出来了。当时我听到这个故事，顿时感觉热血沸腾。没想到我的母校能跟QSHE扯上这么大的关系！瞬间自信爆棚，觉得自己也能够做出同样等级的研究（才怪）。 Majornext2017 最让我感到遗憾的是，即使一年内三次见到张首晟，我也没有鼓起勇气在会间跟他搭话。我跟他唯一的对话，是在他的报告之后问过一个问题：怎么在QAHI+SC这个拓扑超导体结构里做量子计算。他的回答很敷衍、很标准化、很不靠谱：加个磁场打开漩涡，然后用STM来操控。今年早些时候他在PNAS上发了一篇文章，讲的正是我问的问题。这篇论文很靠谱，并没有用到漩涡，跟他的回答完全不沾边。这篇文章中他的贡献有多少不可得知。可能这主要是祁晓亮带着学生做的。 听说这几年张首晟的心思都放在风投，而不是科研。这一点在Majonext2017的时候表现得特别明显。报告讲完后，Jarillo-Herrero问了张首晟好几个问题。那是些什么问题我已记不清，只记得是蛮technical的问题。正常情况下，如果问题回答不上，一般人会说“This is a good questions”或者直说“I can’t give you an answer”。可是，张首晟回避不答，硬是扯到其他不相关的东西。可见他心虚，心思的确不在科研。 OCPA9 跟张首晟最后一次见面，是17年7月在清华举办的OCPA9会议。OCPA是由北美华人物理学家发起的全球华人物理学会，每两三年开一次。对于张首晟来说，OCPA有特殊的意义。1992年，成立不久的OCPA决定要办一个奖颁给优秀年轻华人物理学家，而第一个得奖的正是张首晟。当时的张首晟，只有29岁， 这个奖在物理学界的知名度似乎不是很高，但其实含金量很高。只要看看颁奖委员会成员和获奖名单就知道： 颁奖委员会成员名单：杨振宁、李政道、崔琦、朱经武、沈元壤、李雅达（Partrick Lee）、沈呂九等等 获奖名单：张首晟、沈志勋、文小刚、杜瑞瑞、叶乃裳、许岑珂、祁晓亮、陈宇林、傅亮、麦建辉（Kin-Fai Mak）等等 在OCPA9上，张首晟分享当年获奖的照片，并以此鼓励年轻人努力做科研。 OCPA9会上，他分享当年拿到的OCPA OYRA奖时的照片，鼓励年轻人努力做科研。（言下之意：如果你能拿到这个奖，就说明你跟我一样牛逼^_^） 结语 网上流传着这么一个故事：张首晟在柏林自由大学本科毕业以后，对未来感到非常迷茫。去哥廷根造访的时候，他到了一片墓地，那里躺着高斯、希尔伯特、海森堡、波恩等著名数学家和物理学家。每个人的墓碑上没有墓志铭，只有一道公式。这几个墓碑让年轻的张首晟感到非常震撼。人活一辈子到底为了什么？要为这个世界做出什么贡献？留下什么东西？或许一道公式就够了。张首晟走了，可能没有留下一道公式，但他完成了一个拼图： Quantum Hall Trio

很久没在知乎上写东西了。不只是在这个专栏，这两三年甚至连答案都没写过几个。这个专栏有上百个人关注，却一直都没有更新，承蒙大家错爱。上一篇讲的还是我刚拿到博士录取通知的事，现在我都快要博士中期考核了。 正是因为在写中期考核报告，我回顾了一下博士前两年的经历，学到的东西，感觉差强人意，还过得去。虽然还没发表任何论文，但是学到了不少知识。我想在这个专栏里也写个类似于中期考核报告的文章。在这里挖些坑，写下我要写的文章，这样我就不会一直拖着。 参加会议的经历 Majonext2017 Majonext2017大合照 尽管还没有论文，我仍然很幸运地在新加坡之外参加了两次学术会议。第一个是17年5月在西班牙马略卡岛举行的Majonext2017会议，另一个是下面会提到的OCPA9。Majonext2017会议大概是第一个以马约拉纳费米子为主题的诡异。会上大牛云集，Kouwenhoven、Marcus、Molenkamp、Jarillo-Herrero、张首晟都在。在会上也认识了不少学生辈的大牛，特别是邓明堂和李川。这两个人现在都当上教授了。这是我第一次正式参加的学术会议，而且学到了很多东西，虽然过了那么久当时受到的震撼和感想都忘得差不多了，但是我一定要认真写下来。 OCPA9 OCPA9大合照 如果你有关注这个专栏的话，你大概知道我的物理征程起源于在新加坡举行的OCPA8（第八届全球华人物理学家大会）。三年以后（17年7月）OCPA9在清华举办，虽然我参加完Majonext，但是导师还是非常接近人情地让我去北京参加对我意义重大的OCPA9。（当然，那是因为我帮他申请到了三百万新币的科研经费。）会议组织方面，OCPA9比OCPA8要差太多了。小报告在普通教室里进行，有些报告听的人多，课室里连站的地方都没有。吃饭要走大老远到饭堂吃，吃完又得赶紧往回走，很多老教授走不过来要错过下午第一场报告。不过OCPA会上报告的广度和深度是很多会议都比不上的。虽然我做的是凝聚态，但是我听得最多的是高能。能够从项目主持人口里听到关于环形正负电子对撞机、天琴计划、锦屏暗物质探测实验室的进展，是非常难得的经历。关于OCPA9的文章其实我已经写了两千字了，但是最后没有发表出来。回头修改一下就发表。 QM90、Workshop on Topological Phase Transitions and New Developments和Feynman100 南洋理工大学有个高等研究院（IAS），不怎么做研究，但是常常组织非常高规格的学术会议。这些会议大多是纪念性质的，所以报告的内容不会太枯燥难懂，一般我去都是为了听大牛讲故事。本科的时候我就去过不少。我的Google Drive里有张记录我见过的诺奖得主名单。这几年来参加IAS的各种会议，见过的诺奖得主居然接近50个！！！我的目标是Gotta Catch ‘Em All。O(∩_∩)O~ QM90大合照 2017年是量子力学奠基90周年，IAS搞了一个纪念量子力学的会议。单诺奖得主就有六个：David Gross、Anthony Leggett、Gerard ’t Hooft、Arieh Warshel、​Rudy Marcus、杨振宁。像张首晟、薛其坤、叶军、大野英男、Stuart Parkin、Peter Zoller这级别的大牛都只能算是小字辈。 Duncan Haldane，邓肯·好蛋，江湖人称‘’阿笠博士‘’ 2016年，拓扑物理拿了诺贝尔奖。没过几个月，IAS就把Haldane和Kosterlitz请来，搞了一个会议。人称“阿笠博士”的Haldane还把诺奖金牌拿出来任人摸玩，可惜我没摸到T_T。 费曼100周年纪念会大合照 今年是费曼诞辰100周年，IAS在10月底搞了一个纪念费曼的会议。据会议的组织者私下跟我透露的信息，本来Caltech都没打算纪念费曼，但是IAS执意要搞，所以Caltech也得自己搞一个。一个跟费曼无亲无故的太平洋小岛国要搞隆重的纪念活动，而费曼长期工作的Caltech总不能无动于衷吧？那得多丢人现眼啊？但是规格还是差太远了。Caltech的纪念会议只搞了一晚加一天，IAS的纪念会议搞了整整三天，还在新加坡的艺术科学博物馆搞一个半年的费曼展。这个会议安排的很有意思，一天只有4个人讲，讲60分钟，讨论45分钟。本来我特别担心讨论那么长时间会冷场，没想到那么长的讨论时间都不够用，大家都踊跃发言，互动感特别地强。虽然作报告的只有20个人，但是台下还有很多不做报告的大牛。财大气粗的IAS从美国大老远的把费曼的家人、同事、朋友都请了过来！在讨论的时间里，这些熟悉费曼的人讲了很多关于费曼的故事。这次会议对我的影响也是非常深远。我应该趁热打铁把文章写出来，记录一下。 这些会议规格都很高但是规模都很小，一般只有一两百人参加，所以这些诺奖得主、大牛不只可以远观，还可以“亵玩“。有什么问题可以随便发问，吃饭、吃茶点的时候还可以去找他们搭话。QM90的时候我跟‘t Hooft讨论了一些真空和黑洞的问题。Feynman100的时候我问了Wilczek好多关于拓扑超导的问题和他对量子计算的看法。但是让我印象最深刻的是Peter Zoller。我问他，现在量子计算机有那么多种硬件实现方式，包括超导、离子阱和最新的拓扑超导，到底哪一种才是“晶体管“？他说，“我以为做量子计算就像登山。尽管你登的这座山未必是最高的珠穆朗玛峰，无论是乞力马扎罗山还是阿尔卑斯山，在登山过程中也都能看到独特的风景。登山的乐趣不在于登顶，而在于欣赏途中的风景。做量子计算也一样，让我们多爬几座山，欣赏不一样的风景。 理论知识 读博士两年了，物理基础知识仍然不是很扎实。在实验室里，基础物理知识最差的是我，研究课题最难的却也是我。我理解得不算很深入，但是我希望能把学到的知识写在这个专栏里。至少可以梳理一下知识，也希望知乎的大牛指点一下。 我想写的理论知识有：二维超导、拓扑超导、拓扑量子计算、非局域自旋阀、自旋输运、自旋弛豫。 实验仪器知识 做实验物理还学到很多在论文里比较少提到的实验仪器工作原理和使用技巧。上面提到的理论知识只要能看懂英文，就能找到很多相关文献。但是关于实验仪器的文献就比较少了，所以写下来大概更有价值，也更符合我这个专栏的名字。 我想写的实验仪器知识有：脉管循环制冷机工作原理、稀释制冷机工作原理、低温过滤器种类和工作原理、测量仪器远程控制和软件、锁相放大器、范德华异质结转移技术。 实验数据分析 做实验除了做样品和测量，更重要的是数据分析。如果数据不是很庞大，分析不是很复杂，一般来说Origin是够用了。Origin也可以编程，不过LabTalk编程语言非常不友好，指令和函数的名字更像汇编。Origin还可以用一个类似C语言的Origin-C编程。但是尝试过LabTalk以后我决定放弃用Origin做数据分析。但是还在测量的时候一边测一边快速画图还是没有什么软件能比得上Origin。后期数据分析我用Matlab和Jupyter Notebook。这一部分我想写一篇文章详细讲一讲。虽然我懂的不多，免不了献丑，但是希望能够抛砖引玉，得到大牛的指点。 我还想写一些具体的例子。我发现一些非常浅显的数据分析，在没有前人指导的情况下，很难自学。真是因为都太简单了，论文里一般都是一笔带过，而我看完以后都是一脸懵逼，完全不知道如何下手。比如说：Aslamazov-Larkin formula长什么样子？很多文章都说超导转变温度可以用这个公式来拟合，然后引用原文。而原文是50年前写出来的，讨论了两个形式，而且我也不清楚50年过去这个公式是不是有个更好的形式，或者更精准的常数等等。这么简单的一个公式我也花了好几天才搞清楚。类似的情况有 如何从Hc-T数据中算出金兹堡-朗道相干长度 如何用Halperin-Nelson公式拟合得到BKT相变温度 为什么BKT相变温度可以在VI测量里得到？为什么BKT相变发生在 [公式] ? 如何用三维金兹堡-朗道模型和二维Tinkham模型拟合Hc2的各向异性 如何用BTK模型拟合隧道谱 坑挖了那么多，感觉一年也写不完。暂且把目标定为博士毕业前写完吧！

这个学期选了一门量子信息课，算是弥补了我不能到隔壁CQT读量子信息博士的遗憾。这门课的老师蛮有意思的。虽然他的英语口音很重，讲话还经常停顿，但是他的课听起来还是蛮有趣的。他好像很喜欢吃巧克力。至少，我可以确定的是，他很喜欢用巧克力来奖励学生。讲习题的时候，如果你在白板上写下正确答案，他就会奖你一根巧克力。我的物理和线性代数基础不好，所以我还没有在习题课上写过答案。但是，上周他奖了我一根巧克力。那不是因为我写下了正确答案，而是因为我猜中了引力波会拿到今年的诺贝尔奖。把巧克力递给我的时候，他说，“这是属于你的诺贝尔奖。” 这是我这辈子选的第一门物理系课程，也很可能是最后一门。我很喜欢物理课，因为每个结论都是一步一步有根有据地推导出来的，而不是因为某某伟人说这个是对的，所以我们就得相信这个就是对的。材料工程本科的四年，让我的脑袋变得十分懒惰。老师从来不鼓励学生去思考。大部分课程都很简单，只要死记硬背就能考到好成绩。即使是半导体物理课和热力学课，本应有很多公式推导，也因为学生的抱怨而简化，直接给出结论。很多应该覆盖的内容因为学生水平太低教不了，也就跳过去了。一方面我对这样的教学风格感到不屑，另一方面我自己也没有能力去自学。久而久之，我把数学和物理都丢了，成绩也不见得很好。更糟糕的是，我养成了死记硬背而不是努力思考的学习习惯。我忘记了“知道一个概念的名字并不等于就搞懂了这个概念”。很多东西我都听说过，但是没有几样东西我真的搞懂。前两周准备期中考试，累了的时候看了一部费恩曼的纪录片。其中有一段他提到关于“names don’t constitute knowledge”： One Sunday all the kids were walking in little parties with their fathers in the woods. The next Monday we were playing in a field, and a kid said to me “ What’s that bird? Do you know the name of that bird?” I said “I haven’t the slightest idea!” He said, “Well, it is a brown-throated thrush.” He said, “Your father didn’t teach you anything!...

在我写下这句话的时候，2016年10月13日刚刚结束。这注定是要被历史铭记的一天。泰国国王去世了。Bob Dylan拿了诺贝尔文学奖。然而于我，更重要的是，博士申请通过了！明年1月开始在新加坡国立大学读博士，研究课题是Spin transport in 2D materials. 这个专栏一年半载才更新一次。其实半年前我就想写一篇文章，然而终究没有完成，搁置到今天。虽然最终我申请到的博士，并不是理论物理，而是实验物理，但是仍然值得庆贺！没想到从材料转到物理，从思想萌芽到目标达成，居然用了两年多的时间。 看过专栏第一篇文章的人大概知道，这一切都起源于两年多以前在南洋理工举行的全球华人物理学会（OCPA8）。在那之后，我决定要转到物理研究方向。我先是自学量子力学，然后找了一个在材料学院里研究物理的教授做毕业设计。第一次申请博士的时候找了一个量子信息的大牛。本来我也不信自己能攀上这个大牛，然而大牛没有嫌弃，跟我说没问题。结果最后申请还是被学院拒了。那是我唯一的博士申请。我居然都没有想过plan B！不但没有申请其他博士，而且还没有找工作，而那时候都快毕业了。情急之下我在学校找到了一个研究助手的职位，研究最近最火的钙钛矿太阳能电池。 这个钙钛矿太阳能电池因为新，真的人容易搞出点文章。才做了三个月我有了可以发表的结果。这让我对转行物理产生了动摇：或许还是搞材料比较适合我。而且那个时候我还想着转理论物理，这个难度太大了，我有很多物理知识需要恶补。时间过得越久，我就越觉得转行是不可能的。然而炒菜式的材料研究始终喜欢不上，我竟然生起了放弃科研的想法。 今年一月份的时候，我参加了一个为期两周的量子信息培训班。那是我想，这是我给物理的最后一次机会了。两年前参加OCPA8那热血沸腾的感觉又来了！才听了两天，我就发现自己对物理的热爱真的是发自内心的。“我很想搞懂这些东西”“我很想跟这些牛逼的人一起探讨问题”。我鼓起勇气，找了一个之前联系过的教授，决定要认真准备申请物理博士。 这个教授对我非常非常好。他愿意找我这个没有任何物理背景的人做博士。然而要是我直接申请的话，后果只会跟前一年一样被拒绝，所以他安排了一个学生，指导我做一个比较容易上手的模拟：量子随机漫步。经过我无数个晚上的投入，两三个月后，总算也是搞出了点可以发表的东西。然而在这个过程中，我发现自己并不是一个耐得住寂寞的人。大概是学工程出身的缘故吧，这种纯粹抽象的理论研究跟我不来电。再加上，我本科奖学金有bond，搞理论的教授很少能掏钱请人工作读part time PhD。认真思考过一番后，我觉得还是做实验物理比较靠谱。一是上手比较容易，理论知识可以慢慢补上。二是跟“现实”比较接近，比较真实，更容易让我找到兴奋点。三是搞实验的教授一般比较有钱，可能找到做part time PhD的机会。 经过一番努力，无数次碰壁，机缘巧合之下，我找到了现在这个教授。这个教授是graphene spintronics的大牛。我发邮件的时候也没抱任何希望，更没想到居然教授还主动提出请我做研究助手，可以读part time PhD！这简直是天上掉下来的馅饼，让人难以置信。那还是5月份的事。之后准备申请PhD，然后申请研究助手职位，一切似乎都进行得相当顺利的时候，老天爷还是给我开了一个玩笑：新加坡人力资源部不给我签证。这简直太不像话了。我在新加坡读了个本科，而且还必须要在这边工作六年，凭什么你要拒绝我的工作签证？！本来以为会很顺利所以提前辞掉了前一份工作，结果我签证到期被迫回国了。这又一次把我打回原点，让我不得不重新规划我的人生，思考这个问题：我，到底还要不要做科研？还要不要转到物理？ 幸好玩笑终究只是玩笑，回国才一个星期，我便收到了好消息：工作签证通过了！这时间真巧，正好让我回家放了个中秋假。然后，就是今天，终于收到博士申请通过的邮件。至此，历时两年四个月，我终于成功地转到了物理方向，虽然并不是一开始所想的理论物理。 谨此以这篇流水账纪念一下两年多以来的奋斗。然而这只是万里长征的第一步，接下来还有很长的路要走。继续努力！

这个专栏很久没有更新了。辗转又过了半年，我还没有放弃学术这条路。我在学校临时找了一份研究助手的工作，在研究最近很火的钙钛矿太阳能电池（perovskite solar cell）。 一开始找到这份工作的时候，没有想得太多，拿到offer就接受了。当时去NUS物理系读博士的申请被拒，心情低落。同时，大概是想逃避申请被拒这个现实，想着放弃学术道路，突然想着创业，打算搞一个科研众筹的网站。刚开始还是蛮认真的，做了一些调研，还访问过一个博士后。后来渐渐发现，我对科研资金还没有足够深入的了解，还不够痛恨现存的资金分配方式，感觉创业的动力不足。另一方面，我又没有编程和网页设计的能力，也不知道能不能找到一个具有这种能力，又志同道合，想跟我一起创业的人。要是第一点，创业动力没有问题的话，后面两点应该是可以克服的。可是三点都不具备的话，估计没有多久就会遇到巨大的困难而放弃。于是，这份研究助手的工作正好可以给我提供一些时间和机会，慢慢想清楚我到底要不要读博士，如果要读博士的话，要读哪个方面；如果想创业，想在哪个领域什么方面创业；如果还是想搞科研众筹，这个研究助手的工作还是能给我提供一些渠道更深入地了解科研资金的问题。 毕业以后，我放了一个非常长的假期，直到9月才开始工作。放假的时候也想了很多关于科研和创业的问题，始终没有什么突破性的进展。我觉得做实验要做很多机械重复低级的劳动，而做理论，我又缺乏扎实的基础，要找到一个愿意接受我的教授也不容易。而创业的话，如果是IT方面的创业，我缺乏重要的技能——编程。而我又不具备非常强大的领导能力，或者人力资源。如果是材料方面的创业，那更需要长时间的专研，所以大概还是要读个博士。9月工作以来，想得就更多了，慢慢觉得做实验也没有想象中得那么糟糕。做着做着，我就想起了当初选择材料工程专业的原因，也想清楚我想转去物理专业的理由。 当初填报NTU专业志愿的时候，我填的是材料工程、计算机科学和计算机工程。计算机自然有其让人着迷之处，可是材料专业更令我着迷。因为学好了材料专业，你就能搞懂为什么钢比铁坚硬，为什么金属导电而（大部分）塑料不导电，为什么磁铁能够吸引铁而不能吸引铝。学好材料工程，你还可以创造各种各样的新型材料：形状记忆合金、防弹衣、触摸屏上广泛应用的透明导体（ITO\IGZO）等等。还记得材料导论的第一课上，老师跟我们讲，人类历史是以我们能掌握的材料技术而命名的：石器时代、青铜时代、铁器时代……每一次材料技术的重大突破都会大大提高生产力，进而改变社会结构，推动社会发展。在这个高度来看，材料工程确实让人热血沸腾。 然而，材料工程专业本科的课程大多都是概念性的东西，还有不少需要死记硬背的东西，极少有深入理解，要进行计算的东西。在具体的科研方面，从我在日本和新加坡几年来断断续续的一些研究经历看来，大部分材料研究使用的研究办法都是相当原始的试错法（trial-and-error）和控制变量法。无论制造出这种材料使用的仪器、步骤和原理是多么的高大上，我们仍然只能靠猜，猜出某个变量可能是重要的，然后做一系列的实验，改变这个因素，然后用各种仪器去分析这些试样，试图得出一些结论。这种原始的研究方法，需要耗费大量人力物力。因为变量不是那么好控制的，同一批试样之间的区别，往往不只是你想要研究的那个变量之间的区别，还有各种各样因为实验步骤繁多、实验不够小心而引入的变量，使得最终的数据缺乏说服力。在我看来，好的科学家跟差得科学家的主要区别在于他们『抓住关键变量』和『控制好其他变量』的能力。『抓住关键变量』的能力大概来自于理论知识和研究经验，而『控制好其他变量』的能力来自于实操的经验。可是，难道除了试错和控制变量法意外，就没有其他做实验的办法吗？难道这世界上每个做实验的人都只能靠着不靠谱的know-how来进步吗？这是我很想搞懂的问题，或许这就是读博士需要搞懂的问题吧。 当初想转理论物理专业，就是希望自己能学到更扎实的理论知识，来指导自己做实验。隐约记得钱学森在交通大学学完机械工程以后，到美国进修时，也是选择了偏理论的空气动力学。那时候他父亲得知他选报理论而不是工程，写信骂他：『空谈误国，实干兴邦。学好工程回国做贡献才是正道，学理论一点用处都没有。』（大意如此）钱学森回复说：『学理论是为了更好地做工程，回国才能做出更大的贡献。』不过，去年报考NUS物理系的时候越想越远了，觉得实验一毛不值，最终选了一个做量子计算的教授，跟材料差了十万八千里。现在想来，我最想学的，是凝聚态物理和相关的计算机模拟方法（Density Functional Theory之类的）。所以我目前的想法是一边做实验，一边学理论。如果能够找到一个愿意接收我的凝聚态物理教授的话就最好了，不然我就跟目前做研究助手的导师商量，看看能不能跟他做实验和理论计算结合的PhD。辗转一番，我还没有放弃理论物理，或许我不会完全做理论，但至少我会努力学习理论来指导我的实验。正所谓『条条大道通罗马』，想搞理论物理也有很多种途径，用自己喜欢的方式去做就好。