物理学研发机构研发工程师实习生实习报告

物理学研发机构研发工程师实习生实习报告一、摘要2023年6月5日至2023年8月23日，我在物理学研发机构担任研发工程师实习生。核心工作成果包括参与量子计算模拟算法开发，完成3套基准测试模型，使模型计算效率提升23%；协助搭建5套实验装置，记录并分析超导材料临界温度数据，误差控制在±0.005K以内。专业技能应用方面，运用Python进行数据处理，优化了数据处理流程，将处理时间缩短40%；通过MATLAB实现仿真模型迭代，验证了理论模型与实验数据的匹配度达98%。提炼出可复用的“模块化参数调优”方法论，通过建立参数库实现模型快速迭代，该方法已应用于后续2个项目中。二、实习内容及过程1实习目的想通过实习了解量子计算模拟领域的实际工作流程，把学校学的那些理论知识用上，看看自己到底喜不喜欢这个方向，顺便提升一下动手能力和解决问题的能力。2实习单位简介我实习的那个机构主要是做前沿物理研究的，特别是量子计算和超导材料这块，挺有挑战性的，里面好几个团队都在做挺牛的项目，但感觉管理上有点乱，培训也不系统。3实习内容与过程我是6月5号开始实习的，直接进了理论组的计算团队。第一天带我的老师给了我一个任务，要优化一个量子退火算法的模拟器，说现在跑起来太慢了。我花了两周时间读了几篇论文，发现别人用的是GPU加速，但我手头只有CPU，就想着能不能用并行计算优化一下。当时挺难的，Python的基础知识用得不够熟，调试了好几天，最后用multiprocessing库把效率提上来了，跑同一个测试案例从原来的1小时缩短到40分钟，虽然不算特别夸张，但那个老师挺满意的。后来又参与了超导材料参数拟合的项目，主要是处理实验数据，用MATLAB画拟合曲线，发现数据噪声挺大的，一开始直接用最小二乘法拟合误差就超过5%，后来问了问同事，才知道应该先做数据降噪处理，用了SavitzkyGolay滤波，误差立马降到1%以内。这段经历让我知道，做科研不能光埋头算，实验和理论得结合着看。还记得有一次要搭一个低温恒温器，但实验数据老是对不上理论值，温度波动特别大，差了能有0.02K，后来发现是真空层漏气，换了个新的真空泵就好了。这让我明白，细节真的挺重要的，有时候问题就出在某个小环节上。4实习成果与收获实习期间我贡献了3个算法的优化版本，其中2个被团队用了后续的项目。个人感觉最大的收获是学会了怎么把理论落地，以前在学校做项目总觉得离实际应用差得挺远，现在知道怎么从实验数据反推理论模型，而且动手能力确实强了，Python和MATLAB现在用起来都顺手多了。虽然才8周，但感觉自己的思维方式变化挺大的，以前喜欢钻牛角尖，现在更注重效率，毕竟实际工作不可能每个细节都完美。5问题与建议实习期间也发现一些问题。比如机构内部流程挺混乱的，有时候同一个项目几个人在用不同的工具，导致数据不兼容，最后还得返工。而且培训机制也不太行，我是纯新人，好多基础的东西都没人教，全靠自学，有点吃力。建议他们可以搞个新人培训手册，或者定期组织些技术分享会，至少能让新来的快速上手。另外我的岗位匹配度其实不算特别高，我更偏向于理论计算，但实际工作中实验和计算得结合得特别紧，有时候实验那边出了问题我得花大量时间调试代码，有点浪费我优势。如果可能的话，希望岗位能更细分一些，让我能更专注自己擅长的方向。三、总结与体会1实习价值闭环这8周，从2023年6月5号到8月23号，感觉像是把书本里的知识和实际工作场景缝合在了一起。刚开始去的时候，心里挺没底的，怕自己啥也干不了，但实际过程中，每一次把算法跑通，每一次让实验数据拟合得更好，都挺有成就感的。记得那个量子退火算法优化，最初跑一个测试案例要1小时，我花了两天研究并行计算，最后缩短到40分钟，虽然比例不算特别夸张，但对我个人来说，这就是一个挺明显的进步。后来参与超导材料参数拟合，用SavitzkyGolay滤波把误差从5%降到1%，这个过程让我真切体会到，理论模型怎么跟实验数据对上号，不是光靠公式推演就行，还得懂点实验细节。现在回头看，感觉自己确实学到了挺多，那些曾经觉得抽象的物理概念，现在有了具体的对应场景，感觉整个知识体系都串联起来了，形成了一个闭合的循环。2职业规划联结这次实习让我更清楚地认识到自己到底喜欢物理哪个方向。我发现自己对理论计算其实挺感兴趣的，尤其是算法优化这块，感觉挺有挑战性。之前在学校，我主要关注基础理论，但这次实习让我看到，光有理论是不够的，还得会动手解决实际问题，比如怎么把算法在计算机上高效实现，怎么处理实验数据中的各种噪声。这对我后续的职业规划挺重要的，我可能以后会朝着这个方向努力，继续深化这方面的技能。比如，我打算接下来报个相关的在线课程，把Python在科学计算这块再学深点，顺便看看能不能把MATLAB编程证书考了，感觉这些技能对以后找相关工作挺有帮助的。而且，实习期间我也意识到，做科研或者研发工作，责任感挺重要的，因为你的代码或者算法可能会被别人用，得保证质量，这跟在学校做项目是完全不同的心态。抗压能力也锻炼了，以前遇到问题就喜欢问老师，现在更多的是先自己查资料、尝试解决，感觉成熟了不少。3行业趋势展望在实习过程中，我也留意到一些行业趋势。比如量子计算模拟现在越来越火，但技术还不太成熟，很多算法跑起来还是慢，需要大量优化。超导材料这块，温度阈值好像也在慢慢提升，但离实用还差得挺远。我感觉未来几年，这个领域肯定会有更多机会，特别是算法和仿真这块，因为硬件还在发展，软件和算法优化是当前能做好的事情。我实习那个机构的团队，好像也在研究怎么用机器学习来加速量子模拟，感觉挺有前景的。我打算接下来多关注这方面的论文和资讯，希望能学到更多前沿的东西。虽然现在还只是个学生，但感觉这个行业变化挺快的，不持续学习真的会被淘汰，所以我会把实习中学到的东西当作一个起点，继续努力，希望能跟上这个行业的节奏。四、致谢1感谢机构提供了这次实习机会，让我接触到了真实的研发环境。2特别感谢我的导师，在实习期间