数学研究机构研究实习生实习报告

数学研究机构研究实习生实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在数学研究机构担任研究实习生，岗位名称为数据分析助理。核心工作成果包括完成10个实验数据集的清洗与整合，处理数据量达1.2TB，并构建了3个预测模型，准确率提升至87.5%。专业技能应用涵盖Python编程（Pandas、NumPy库）、MATLAB仿真（完成5次参数优化实验），以及LaTeX排版（撰写2篇会议论文初稿）。提炼出可复用的数据标准化流程：采用Zscore归一化处理异常值，使数据CV降低至0.08；建立模块化代码框架，复用率提升40%。二、实习内容及过程2023年7月1日入职那天起，我的主要任务是协助研究员处理高维数据集。机构主要是做计算流体力学方向的，用到不少数值模拟。刚开始我连算例都看不懂，导师让我先从最基础的实验数据整理下手。7月5号到10号，我花了五天时间把过去三年的风洞实验数据导入数据库，原始数据有2000多个CSV文件，里面全是乱码和缺失值。我用了Python的Pandas库，自己写了个脚本自动匹配时间戳和传感器编号，最后只花了两天就统一了格式，误差率控制在0.5%以内。7月15号参与了一个湍流模型验证项目。当时要对比我导师提出的改进模型和标准kε模型的计算结果，但我对网格生成完全没概念。导师给我找了篇他们2022年发的论文，里面用的都是非结构化网格，我头都大了。后来我泡在图书馆查了六天资料，学会了用ANSYSMeshing做简单算例，还用Matlab写了个可视化程序。8月1号我把处理好的数据集交给研究员，他看了直点头，说我的数据分布拟合度比他们预想的还准。8月5号有个挑战是优化并行计算效率。之前的代码跑一个工况要72小时，我试着用MPI调整参数，把节点数从8调到16，结果反而慢了。后来发现是内存分配出问题了，把局部变量改成了全局共享，再开32个进程，运行时间缩水到48小时。导师说这算是个小发现，以后写代码得注意这点。实习最后阶段，我负责整理会议论文，用LaTeX排了三版才过关。老实说，这八周过得特别快，有时候加班到十点才回宿舍，但真挺充实的。学到了不少东西，比如怎么用交叉验证防止过拟合，还有高斯过程回归在参数优化里的应用。最大的收获是认识了导师，他跟我说现在做研究得会点编程，还得懂点机器学习，不然以后很难混。期间也碰到过不少麻烦，比如机构的管理比较混乱，有时候需要找不同部门的人签字，等半天都不一定有人理你。还有培训机制挺薄弱的，没给新人发过操作手册，很多软件都得靠自己摸索。岗位匹配度上，我觉得我本科的数值分析知识用得挺多，但像流体力学那些专业背景就差了点。如果可以，我建议他们给实习生搞个岗前培训，至少把常用软件的操作教明白。另外，可以考虑给实习生分配个临时导师，这样沟通起来也方便。三、总结与体会这八周，从7月1号懵懵懂懂地走进机构，到8月31号离开时感觉自己像换了个人，变化挺大的。实习的价值在于，我把书本上学到的数学建模、数值方法，真真切切用到了实际问题上。比如7月15号那个湍流模型验证项目，我处理的数据集后来被研究员用在了他们的年度报告中，这让我挺有成就感的。记得当时为了对齐时间序列，我熬了两个通宵调试Python脚本，导师看我代码时说“思路对，但效率得再提”。这句话我一直记着，后来我专门去学了NumPy的广播机制，现在写代码确实快了不少。这种把问题解决后得到的踏实感，是上课做作业完全体会不到的。对我职业规划的影响也挺直接的。以前觉得做研究就是搞理论，现在明白计算力太重要了。8月最后一周，导师带我看了他们新上的GPU集群，处理一个机器学习预训练模型只要半天，而之前用CPU得花一周。他说现在计算数学和AI结合这么紧，以后没点编程能力根本没法搞研究。这让我下决心下学期要系统学学深度学习，还打算考个相关的专业证书。实习期间也发现，自己性格其实挺适合做研究，虽然一开始有点怕和人打交道，但后来主动找导师讨论问题，发现人家也挺愿意教的。这种从被动学习到主动承担的心态转变，可能是最大的收获。看着机构里那些研究员天天泡在计算里，有时候为了收敛一个迭代对参数调半天，我才明白什么叫真的热爱。这让我对行业趋势有了点看法。现在搞航空航天、能源这些的，没点CFD仿真、机器学习辅助设计根本没法竞争。我导师说明年他们打算用强化学习优化气动外形，这要是能参与进去，肯定能极大提升竞争力。虽然我目前能力还差得远，但实习这八周让我看清了方向。未来不管是继续深造还是找工作，肯定要把计算能力这块补上。说到底，实习就像给我打开了一扇窗，看到了自己想去的地方，剩下的就是努力爬进去。四、致谢感谢研究机构给我这个实习机会，让我能接触到实际的科研项目。特别感谢我的导师，在实习期间给予的悉心指导和耐心解答，那些关