轉專業申請橫掃路：MIT+MIT+Harvard+Berkeley+Caltech+Oxford

背景介紹

本科背景:

北京大學化學與分子工程學院本科、物理學雙學位，GPA 3.89/4.00（學院排名 1/125）

UCLA一學期交換經歷，GPA 4.00/4.00

科研經歷和論文發表:

本校科研（路徑積分分子動力學）

UCB 寒假科研（先進力場）

MIT 暑假科研（粗粒化分子動力學）

在 Journal of Chemical Theory and Computation（影響因子 5.313）上發表過一作文章

標準化考試:

TOEFL：112（口語26）

GRE：V159，Q170，AW4.0

GRE 化學：未參加

選校和申請結果:

化學博士：MIT、Caltech、UCB、Cambridge、Oxford 錄取，Stanford、Princeton 拒絕

計算科學與工程碩士：MIT、Harvard、ETH 錄取

推薦信的構成是 UCLA 量子化學課程老師、UCB 科研導師、MIT 科研導師，計算科學的項目還額外加了一封北大數據結構與算法課程老師的推薦信。

感謝世畢盟在我申請過程中的支持，我大二開學初就加入了世畢盟，每學期選課都會跟 mentor 交流，以及在寒假科研、暑假科研的項目選擇方面，mentor 都提供了專業的建議。培訓師姐姐幫助申請過程的整體時間規劃，讓整個申請過程做到有條不紊、有備而戰。另外也感謝世畢盟申請結束後對我主講的兩場講座進行的非常細緻的錄音稿整理。本文由兩場講座的錄音稿整合而成，總字數約一萬字，預計閱讀時間半小時。

理科篇：本科生科研的方法論集錦

關於化學博士的申請，我沒有什麼特別特殊的經驗分享。我覺得我的申請材料裡面比較突出的一個是我的 GPA，另一個是我的科研經歷以及相應的推薦信。當然 GPA 其實就沒什麼好說的，我們找到適合自己的學習方法去學就好了。所以我主要想分享一下我對本科生的科研的看法：因爲科研這個東西不像是課程的學習，每個人的做事方法、學術追求以及對學術內容的興趣可能都不太一樣。

一、本科生科研的整體理解

我本科階段研究方向主要是理論與計算化學。我有兩段比較拿得出手的在海外做科研實習的經歷，一段是在 UCB，另一段是在 MIT（當然是線上的）。此外我還有在 UCLA 交換的經歷，當時跟着一位老師上他的研究生課，也學習了一些東西，但沒有做什麼重要的科研。那麼這三個老師，就構成了我的三封推薦信。

這三段經歷加上我在本校的科研，就是四個互相關聯而又不太一樣的項目經歷：互相關聯指的是它們都屬於理論與計算化學這個範疇，但是它們的內容又沒什麼太大的重合。這樣的話，到最後申請材料展示的時候，我能夠通過多個不同的故事來說明我的科研潛力以及一些綜合性的能力。

當然了，肯定有同學會批評我說一個本科生怎麼可能在這麼多的領域都做到比較精通，肯定是划水或者摸魚，就是發一篇水論文那種感覺。當然這個批評我得承認，的確如果這樣去做的話，必然是不及那些在一個課題上比較紮實地去做了兩年或者更長時間的同學。

但是這樣做也有好的一方面，我認爲如果我們本科階段不僅掌握知識的基礎，還對研究領域有一個綜合性的理解，可能會比較有利。比如說我做理論計算化學，我可能會對下面的三個小方向（電子結構、統計力學以及反應動力學）都有一定的理解，這樣的話，可能會對我研究生階段去選擇一個更具體的課題能夠提供一個比較好的背景，而不是說我們本科去做了一個題目，然後研究生也是選擇跟這個非常相近的一個去做，這反而會不太利於我們視野的開闊。

所以我建議大家如果是有條件的話，可以去嘗試多個不同的課題組，多做幾個題目；不一定每個都做得特別好，發幾篇論文，這個可能是有點困難。但是如果我們不要有太大壓力，把它當成一個體驗，當成一個有趣的在知識海洋中遨遊的體驗，那我覺得還是可以做一做的。

而且我們也不要怕換方向會不會走彎路，因爲彎路這個概念，它是相當於一個固定的目標而言的，但是實際上我們作爲搞學術的，沒有人給我們規定一個固定的目標。我們是自己感興趣做什麼，那就做什麼。所以有的時候我們表面上換了一個課題組，好像是走彎路；但實際上，我們可能還是節省時間，因爲我們對這個領域的理解加深了，我們以後的選題可能會更加的有利，我們更加地能選出更好的題目。這就是我對本科生科研的整體的理解。

二、課題組和科研項目的選擇

那麼下一個話題我想談一下我們在有一定的知識基礎之後，如何去選擇合適的科研項目。

我在 UCB 做的實習是跟着一個學術聲望較高，就是比較大牛的教授做的。當然，我在實習的時候還不知道，但後來我在申請過程中被面試的時候，很多人都跟我說起「誒，你在她這兒做過一些實習，如此這般」，所以他們可能都互相認識。但是另一方面我在 MIT 的線上實習的導師是比較年輕的，他是助理教授，剛在 MIT 做了三四年。這是兩種不同的風格。

一般來說，必然是比較年輕的教授，或者說助理教授和副教授可能會比較有意願去招收暑研的學生，或者不光是暑研，也更願意招博士生；這是因爲他們可能比較需要人手來發展課題組的事業。另一方面如果是大牛教授，他們可能會不那麼願意招本科生做暑假或者寒假的實習，因爲他們已經有足夠多的博士生和博士後來做課題組的工作了。我個人建議是如果有機會可以都試一試，因爲不同教授的風格也會對我們讀研期間的工作狀態產生影響。比如說年輕教授可能會更多跟我們討論，ta 可能思路比較活躍，推導公式的時候馬上能跟上我們的思路，然後交流的比較多；而老教授可能雖然經驗比較多，但 ta 可能並不是那麼有時間跟我們交流，也並不是很容易能夠馬上跟上我們的思路，知道我們每天在幹什麼。

爲了能拿到海外科研實習的機會，我覺得首先我們要有一個比較直觀易懂、能夠凸顯我們的學術積累的個人簡歷，當然它不需要特別花哨，但是需要透露足夠多的信息。然後就是如何去寫一封郵件，讓老師能夠對我們之前的背景有比較詳細的認識，從而決定要不要給我們做實習的機會。網上有很多的模板可以用，我覺得大家可以隨便找一個改一改就可以了，主要是要表現出來自己之前學了什麼東西，有什麼積累，然後對於 ta 做的東西有什麼理解和準備，可以從哪個方向開始工作。當然了，這個不用寫得特別詳細，畢竟多少有點班門弄斧的嫌疑（畢竟 ta 纔是最懂的）。我們只需要簡要地寫一下，說明我們是有興趣的就可以了。

題外話，我去年一月份聯繫了 MIT 的那位老師，但是後來大家也知道去年三月份開始，從中國到美國的航線以及簽證就屬於非常難辦的狀態，所以後來我就轉線上了。這個情況大家今年可能也會遇到，這個時候大家也可以多考慮一下，能不能線上開展研究。當然對於我這樣的理論計算的方向，線上應該是比較容易的；如果大家做的本來不是計算方向的領域，也可以看看能不能做一些線上的，比如說做一些化學信息學的調研，以及其他可能不需要現場做就能取得比較好的效果的科研項目。

三、科研項目的開展

然後關於如何開展一個科研項目的話，這個我覺得就非常的仁者見仁智者見智了，我只是說一下我的大概的項目管理的思路。首先老師可能會給我們分派一個博士生或者是博士後來指導我們，這個我覺得還是非常有必要的，因爲課題組所具備的知識基礎是經過了一段時間的積累而數量繁多，所以在初期這些知識不可能都是由那個老師傳授給我們，那麼我們可以找這個博士生或者博士後來補一些基礎知識，然後也跟 ta 掌握一些基本的工作方法，比如說軟件的使用，或者是實驗方法的使用。

在這個基礎之上，我們可以跟這個博士生或者是博士後定期地討論，比如說我覺得一週討論一次就挺不錯的。這個時候我們可以跟 ta 定一個工作計劃，然後按照這個計劃去有序的開展工作。在每週討論中，我們可以總結一下上週遇到了什麼問題，然後有什麼方法可以解決，然後提出下週的計劃。這樣的話，如果有一些比較重大的進展的時候（當然，這裡的重大是相對於我們一週的工作而言的），比如說兩到四周，那我們就可以主動地去找老師去彙報一下近期學的東西、做了什麼東西和取得的效果，以及遇到了什麼問題。

這樣的話，老師會對我們做科研的過程有一個比較詳細的認識，比如說 ta 可能知道這個學生之前遇到了某個問題，但是後來用那個方法解決了。這樣就比我們只在最後的階段去給老師做一個展示要好一些，因爲 ta 知道這個學生是懂得如何去解決一個科學問題的。

四、有計劃地進行長期的知識積累，成爲專業人士

科研只是學術積累的一方面，我覺得作爲不那麼有針對性的，或者說不那麼功利地針對申請的在專業方面的學習，可以去自主地在我們選擇的領域方面多做一些探索，比如說我是理論與計算化學這個領域，可以看一些專門的著作以及組織一些有意思的小組討論之類的。我記得我大二的時候，感覺到選擇理論與計算化學在搭建知識體系方面需要很多自己的摸索（例如，需要補哪些數學和物理課），所以跟幾個同學一起建立了一個叫做「北大化院理論與計算化學本科生討論班」的組織。然後我們會比較廣泛地去討論這個方向所需要的基礎的課程，以及一些前沿科研動態的討論；另外我們這個小組裡面有很多人會去自己搭建技術博客之類的，用文章的形式總結自己的學習。

工科篇：轉專業申請的橫掃秘籍

上面是化學博士的申請經驗，但是我最後選擇了 MIT 的計算科學與工程碩士項目作爲我最終的去向。這個決定使我身邊的很多人感到意外，也花費了我大量的時間去和家人、朋友、同學、相關項目的在讀學長學姐等人討論研究。現在我想更多地分享一下申請的過程中我的一些思考，因爲大家如果只看這個文章的前半部分，只能看到最後的結果，但是沒有辦法瞭解做這個決定背後我是怎麼想的，然後做了哪些更加個人化的探索。

就計算科學與工程這個方向來說，我申請到的是 MIT、Harvard 和 ETH 的碩士，其中 MIT 的是一個全獎研究型碩士。那麼在開始討論這些項目之前，我想先回顧一下我之前做的研究內容，就是我在做計算化學的研究的時候，它是一個怎麼樣的工作。

五、對計算化學研究的深入反思

化學大家都很熟悉的，高中學過嘛。但是計算化學可能需要稍微有一點背景的鋪墊。計算化學，我認爲它是一條河流，這個河流它連接的一端是嚴謹的物理的理論，另一端是可以定量的預測和解釋化學反應和性質的能力。那麼，在這條河流中，我們可以認爲它分爲三個部分，可以理解爲一條河流的上游、中游和下游（當然，這上中下游沒有高低之分）。

上游是用物理的方法去根據已有的物理定律去建立一個有效的模型，這個模型裡面可能做了某些近似，那麼我們需要根據化學的直覺以及紮實的物理基礎來建立這些模型。中游叫做方法，也有人把它稱之爲算法，就是說建立一個模型之後，我們如何用一定的方法去求解這個模型，才能從這個模型中得出我們預測的結果。下游是做應用，也就是說我們有一個模型，我們也知道怎麼去求解它，那麼我們如何把它用到一個非常有化學價值的一個體系裡面，得到一些我們想要的對科學問題的回答。也就是說計算化學其實是一個比較模糊的概念。做這三種研究的都可以說自己是做計算化學的，但是他們實際上內部非常不一樣。

那麼這三個部分就也就決定了計算化學它要用到一些物理、應用數學以及計算機科學的知識。很顯然物理主要是在第一部分建模裡面用到的，而應用數學和計算機科學主要是在第二部分，關於我們怎麼求解模型裡面用到的。而第三部分應用則主要是需要我們的化學知識。（題外話：這就解釋了爲什麼很多時候如果沒有這些交叉學科的背景的話，純化學本科背景學生在讀計算化學研究生的時候一般做的是應用研究。）

我個人是有一個物理的雙學位，所以說我在本科的大二大三這個階段其實學到了比較多的物理，如統計力學、量子力學；也就是說側重於建模這方面。然後我大三主要做了一些科研項目，其實我當時不是在一個特定的課題組一直做，而是去了一些不同的課題組，然後做了一些表面上看起來很不同的項目。

這些項目我也可以簡單地介紹一下。計算化學內部根據我們研究的問題的時空尺度不同，又可以分成量子多體層次的，以及量子平均場層次的，然後還有半經典和經典層次的。這些我基本上都做過，具體內容就不展開講了。但是我既然已經在有這些研究經歷的情況下，爲什麼還會想到轉專業呢？這是我覺得今天最核心的一個問題。

六、轉專業申請的動機

這個原因是說因爲我做了很多研究的項目，我在做這個項目的時候發現一個共同點：我在做這個研究的時候，好像關注的不是它背後有多麼深刻的物理的原理，也沒有去觀察它能利用哪些化學直覺，然後做哪些化學的體系，而是更多的把精力放在了第二步，也就是說算法那一步。如何去有效的求解這些模型是我最關心的，也是任何一個項目最使我感到有意思的一部分。

在這種情況下，我就逐漸的意識到，其實我計算化學之所以能做出一定的研究成果，並不是因爲我對化學甚至物理有多大的興趣，而是說我比較喜歡研究這些計算方面的方法，而這個東西本質上和我用到哪個學科裡是沒有關係的。

那麼在完成剛纔這段討論之後，我們下面要看一個看起來非常玄學的問題，就是如何在實踐過程中逐漸找到真正適合自己的發展方向。對這個問題我這一年來做了很多思考，務虛的思考，就是說我們作爲一個人，我們總要爲自己做的事情尋找意義感，或者說尋找做事情的快樂。

那麼這個快樂究竟是怎樣的一種快樂呢？我當時在考慮是否轉專業的時候，在我遊移不定的狀態中，我的一個朋友給我推薦了一個 TED 的視頻演講（ https://www.ted.com/talks/daniel_kahneman_the_riddle_of_experience_vs_memory/transcript?language=zh-cn ），我接下來就簡單的複述一下它這裡面的大意。

這個演講說，我們在評判自己是否快樂，或者說做的事情是否有價值的時候，我們可能會有兩種不同的思維方式。第一種方式叫做記憶中的快樂，就是說我們做了一些事情，然後我們回頭過一段時間我去思考，根據我們的記憶去評價我們當時的心情如何，以及事情的意義是怎麼樣的。另一種快樂呢，叫經驗中的快樂。就是說，我們做這個事情，當時我們的心情是怎麼樣的，然後不去考慮這種感受要不要經過我們的思考去加工，它只是一個直接通過感受而得到的快樂。

這個演講的演講者最後得出的結論是說，如果我們想要追求真正的快樂，那麼我們應該警惕把更多的把注意力放在記憶上的這種傾向，因爲我們知道實際上記憶它是一種對於過去的抽象，而過度的抽象實際上是歪曲了「活在當下」的真實體驗，妨礙了我們去真正地認識自己的情感，認識自己的心靈的聲音。回到轉專業這個問題上，我們也是可以去思考在做研究做實習的過程中，我們在哪一刻感到快樂，使我們感到興奮的問題，使我們感到興奮的工作到底是什麼。比如說有些同學可能會記日記，那麼我們也可以把這部分東西放到日記裡面，去捕獲、捕捉我們在任何時候的關於我們當前的專業的工作的一些想法，這種想法我覺得是比我們過一段時間再來回顧我們的記憶的時候更加真實。

那麼我個人其實在寫代碼的時候是有一種比較獨特的情感，我會覺得這種解決工程問題的過程中它有一種非常有意思的動手實踐的感覺，它有一種及時的反饋；而我在思考一些更偏科學的問題的時候，我覺得我沒有這種愉悅感。所以說，這種記憶和經驗的區別是我在成長的過程中意識到的重要的一個心法，一種思考問題的方式。

七、轉專業申請的可行性

我在大三暑假到大四開學初逐漸想清楚了上面的這些內容，這是我的轉專業的動機。那麼下面我們要去分析它的可行性，就是說已經大四了，再轉專業可行嗎？這個當然每個人的情況都不一樣，但是我想講一點我觀察到的現象。

這個現象就是說，以申請碩士爲例（博士稍微專業性要求高一點兒），我關注到很多項目，比如說 Harvard 的數據科學碩士項目，其實有很多金融和經濟的背景的同學去申，然後其他的與計算有關的項目也有類似的背景的同學去申。那麼其實我們去思考金融或者經濟跟這些方向的關係大嗎？有，但其實也不是很大。

另一方面，對於本科階段學基礎學科，像物理、化學和數學這種，我覺得其實當我們具備基礎科學的訓練的時候，我們應該比其他偏應用方面的學科轉專業申請的把握應該更大一些，因爲基礎科學的知識和思維方式可遷移性更強。這樣對比起來，我觀察到很多基礎理工科的同學在轉專業申請的時候，其實是有一個不自覺的自我設限，對自己此前受到的訓練的適用範圍有一種不自覺的低估。我覺得這個可能是我們需要開闊思路的一點。

八、適合轉專業申請的跨學科優質項目

剛纔說的東西都比較虛，是我覺得我們在確定目標的時候所必須要進行的一種探索，這種探索可能是比較盲目的，沒有什麼方向，但是如果都試一試，也許就找到了我們真正的想法。那麼接下來，如果我們確定了是走這樣的方向的話，我想先討論一下有哪些比較適合轉專業申請的跨學科的優質的項目。

當然了，這個適合的意思是說這些項目比較適合物理化學或者是工程專業的學生的申請。現在很多人研究生階段「轉碼」，就是申請純 CS 的碩士，但是這個其實並不適合所有人。我之前總結了一些更「有意思」的項目列表，大家可以慢慢兒地自己研究。

> 第一檔：

> MIT CCSE（計算科學與工程中心），CSE 碩士/CSE 博士（碩士全獎且轉博容易，博士申請時需要選一個 host deparment）

> Stanford ICME（計算與數學工程研究所），CME 碩士/CME 博士（碩士可轉博，但有難度）

> Princeton PACM（應用與計算數學項目），應用數學博士

> Harvard IACS（應用計算科學研究所），CSE 碩士/DS 碩士（CSE 碩士半獎）

> 第二檔：

> GaTech CSE，ETH CSE，EPFLCSE，ICL CSE，UPenn SCMP

這個列表首先我分了第一檔和第二檔的項目，第一檔是六大級別的，然後第二檔是其他我覺得在計算方面比較強的學校。當然我主要關注第一檔這四個學校，剩下的我就沒有太多資料了。CSE 是計算科學與工程的簡寫，CME 是計算與數學工程的簡寫，DS 是數據科學的簡寫，下同。

第一個是 MIT 的計算科學與工程中心，這個項目也是我最後接的 offer，它有一個 CSE 的碩士項目，也有一個博士項目。這個碩士是一個非常獨特的項目，它獨特在於它是全獎，我們去了就可以進課題組，然後拿他們的研究助理獎學金（research assistantship），然後轉博也比較容易。另外如果直接申請這個博士項目，我們需要選擇一個主要培養院系（host department），比如說數學、機械工程、航空航天工程、化學工程這些系；我們申請的時候要先過那個院系的委員會批准才能申請這個，然後最終的博士學位也是計算科學與工程中心和主要培養院系共同授予的。但以我的背景，這些主要培養院系沒有跟我背景特別匹配的，所以就走了這個先碩士再轉博的曲線道路。

第二個是 Stanford 的計算與數學工程研究所，它也類似的提供了 CME 的碩士和 CME 的博士的選項，這個碩士也是可以轉博的，但是有一定的難度，另外這個碩士是沒有獎的。可惜，因爲 Stanford 只能申請一個項目，我最後並沒有申請 CME 碩士或博士。

第三個有意思的項目是 Princeton 的應用與計算數學項目，簡稱 PACM，這個項目當然就是它名義上是應用數學博士，但是它跟別的應數博士，比如說 Caltech、Berkeley 的還是有區別的。這個項目可能會稍微對申請者的理科或者工科背景寬容一些。

還有就是 Harvard 的應用計算科學研究所，簡稱 IACS，他提供 CSE 的碩士和 DS 的碩士。CSE 的碩士可以選擇做或者不做科研，不做科研的叫理學碩士軌（Master of Science track），做科研的叫工學碩士軌（Master of Engineering track），這倆的名字不要搞反了。其中工學碩士軌是半獎的，第一年我們要正常交學費，但是第二年加入課題組之後，就可以拿研究助理獎學金。對於 CSE 的工學碩士軌來說，本校轉博應該也是比較容易的，比如說轉博去 CS 或者應用數學系，但是當然 Harvard 這方面研究實力就相對來說比前面三個要差一些。另外這兩個碩士項目工作導向性也比較強，如果我們想繼續做一些研究的話，不是特別合適。

說到 Harvard IACS，我當時去參加了一個他們申請前的項目介紹，然後我發現申請這個項目的學生和錄取學生的背景十分多元化，跟我之前想象的完全不一樣。

這個是他們官方提供的錄取的學生的分佈，大家可以自行體會一下。

我當時看到了世畢盟給我另一個幾年前申到 Harvard CSE 的學員資料，他是科大搞物理的，然後我研究了一下覺得我的背景應該是比他強不少，然後我就在心理上把這個項目當成了保底。

九、轉專業的簡歷和文書寫作

然後我們選好了一些項目的話，我們接下來就要去找到自己和申請的項目之間的一些獨特的結合點。這個說起來很玄學，但是我想說，我們在做學術的過程中會發現學術並不像我們平時學科劃分的時候那麼嚴格，有的時候可以去看有沒有某一個特定的課題組跟我們之前的背景相近，而不是說整個系整個專業跟我們之間距離有多大。

而我在看 MIT 的時候就看到了他們有一個課題組叫做 Julia 實驗室，可能有同學聽過，是研發 Julia 語言的實驗室。因爲我在做計算化學研究的時候用了這個語言，並且我還覺得這個語言非常的優雅，我還寫了一些文檔來跟實驗室的其他人來同步，探討這個語言的一些最佳實踐之類的。我當時就發現這是一個很好的結合點，然後我把它寫到了文書裡面。後來我拿到並最終接受 MIT 的錄取之後，我也跟這個實驗室的老師聯繫，成爲了這個實驗室的一員，並且由他們的項目資金來支付我接下來兩年的學費和研究補助。不禁讓人感嘆緣分的奇妙！

當然這是巧合，但是就更廣泛的場景而言，我覺得我們在轉專業申請中，還是有很多的可以在簡歷和文書中去通過合理的揚長避短來增強我們的優勢的地方的。接下來我想分享一下我寫的文書。我十月份的時候我還不是特別確定要轉專業，所以是化學和計算科學與工程混申的，然後恰好我兩方面都申了 MIT（MIT 可以申多個項目）。我當時就寫了完全不一樣的文書和簡歷，最後 MIT 這倆項目都錄了，所以我覺得我其實在文書上可能也有一些值得參考的地方。

這兩個文書核心內容都是一樣的，都是那些計算化學的科研項目經歷，而且因爲我是化學和物理的雙學位，課程也並沒有很多跟計算科學相關的。但是我在不同的文書中，對於同一個項目側重不同的方面去描述，比如說我做一個計算化學方法來開發，我在化學的文書裡面可能就着重強調說這是一個什麼樣的化學體系，而我在計算科學與工程的文書裡面就重點強調我用了什麼並行計算的手法去處理，以及我跟某某數學學院的老師合作、推導了哪些公式、用了哪些高深的數學知識等等。

另外我也爲計算科學的項目寫了一份不同的簡歷，裡面強調了我數學和計算機課程的成績（在我總平均成績已經很高的前提下，這些課成績甚至比我的總平均成績更高一些）。另外我在簡歷裡面也對於那些研究項目的標題做了一個重命名，用數學和計算科學的視角去重新闡釋它們的意義。

十、部分項目的面試經驗

我在二月初和二月中旬的時候分別參加了 MIT CSE 和 ETH CSE 的面試，而 Harvard CSE 是沒面試二月中旬直接給錄取。面試其實也比較簡單的，都是一個老師來跟我們聊一下我們的科研，我們可以一直主導面試過程，沒有像金融碩士面試那樣千奇百怪的行爲問題。

我當時面 MIT 比較有意思，它找了一個土木與環境工程的老師來面試我。（雖然在土木與環境工程系，他實際上做了一些用到計算化學中的分子動力學的東西。）也就是說對於跨學科的項目，它會找到適合的面試官來合理的評判我們之前的學術成果。所以對這種面試完全不需要擔心面試官會不會覺得我們的背景不夠匹配。ETH 那邊也是找的做物理化學的老師來面試。注意，我們也不用擔心這個面試官會不會影響我們錄取那個項目之後的研究方向選擇問題。對於碩士項目來說，面試官和錄取後的科研導師沒有任何關係，錄取之後選導師是隨便選的。

十一、計算科學與工程方向及研究內容

在結束之前，我還想給大家介紹我現在在做的計算科學與工程的專業方向以及研究內容。當然，因爲計算科學與工程是交叉學科，可能在不同的學校的側重點也不一樣。我這兒只能介紹 MIT 的情況。MIT 因爲工科背景比較強，所以計算科學與工程中心主要跟工科院系合作，做一些跨學科的研究。關於具體的情況，我們可以去他們的網站（ https://cse.mit.edu ）上去看他們的碩士生和博士生寫的學位論文的標題。

在我看來，這些研究主要分爲三個部分：第一部分是高性能計算方面的研究，我去的 Julia 實驗室雖然名義上是一個做語言的課題組，但跟 CS 系純做程序設計語言的課題組不一樣，它有很多關於在一定科學計算場景下探索高性能計算的技術的項目，比如說怎麼做高效的並行，怎麼用 CPU、GPU 的異構計算來實現一些計算上的改善，整體上是很工程的一個實驗室，跟業界的聯繫也比較緊密。

第二部分是在一定的科學工程問題背景下，研究應用數學的方法，特別是統計、運籌、機器學習方法。最近幾年機器學習比較火，很多人試圖把機器學習理論跟具體的學科聯繫起來，比如說如何在物理、化學以及其他理工科的背景之下，做有效的機器學習模型，這也是他們的學位論文經常出現的一個東西。

還有一部分就是更基礎的應用與計算數學研究，可能會和應用數學系的同學做的內容比較相似，比如說 PDE 的求解。但這一部分因爲我不是數學科班，瞭解不是很深入。

結束語

申請過程中，我認識了一位清華數學和工業工程本科、現在在 MIT 計算科學與工程中心做運籌與機器學習結合的研究的博士生學長，通過看他的主頁和知乎回答我獲取到了很多有用的信息。我非常喜歡他的一篇知乎回答中的一段話，它增強了我勇敢地追求自己想要的生活的魄力，也是我本科四年所有探索的最好註腳：

試着像個孩子一樣吧，忘掉那些功利、攀比和不安穩的情緒，拿出我們最天真的心，去走完這大學四年的時候，我們會發現：

我們在晨曦的時候面朝大海，我們光着腳丫子，就那麼隨便地兜兜轉轉。待當潮汐退去，日薄西山之時，我們的手裡已經撿滿了五顏六色好看的貝殼。而我們的身邊，也不知不覺聚集起了一幫縱情歡笑着的夥伴。他們有的對着自己做的沙堡吃吃地傻笑，有的則手拉手，唱着不知名的歌謠，也有的對着無盡的遠方歡呼雀躍：我們知道，今天終將過去，而我們已經準備好迎接明天了。

因爲縱使明日風雨如晦，雞鳴不已的時候，我們自是波瀾不驚，心如止水的了。

希望大家能通過自己的努力去做好自己喜歡的事，成爲自己想成爲的人；更重要地，在每一個當下真誠地關注自己的感受，度過開心快樂的每一天。也希望，我一年以來的探索濃縮成的這篇萬字長文能夠讓大家更好地理解自己的事業、理解自己的內心以及理解這個世界。