作為即將成為天體物理的研究生的大四狗，如何準備未來的研究？

計算方面的演算法應該要掌握吧，SPH，ARM等，還有哪些基礎的。
模擬的話流行什麼語言編寫邏輯，用什麼展示模擬的結果，openGL還是其他？

看來這位是想做模擬的。

除了 SPH 之外，模擬的 code 有很多。無所謂也沒必要掌握：若非從事開發或者二次開發，你不可能像所謂掌握一門語言一樣，真正掌握它們中的任何一個，因為它們都實在太大了——我定義「掌握」為能夠自如進行中等規模的二次開發。

在你老闆讓你用某一個之前，你大概沒有必要花費太多精力在「掌握」上。比如，假如你們組和 Jim Stone 組有競爭，你卻學了半年的 Athena++，這難道不是自找悲劇么……

提一下 Enzo：在它上頭搞了一年半的二次開發，簡直是讓我無語透頂——當大小聰明的教授博後和學生們遇上無政府主義的工程，便會拋棄一切眼光和節制，誕出一個龐大而醜陋的怪物：有好幾次，我給它抓蟲，抓得我摔了鍵盤滑鼠。

以及，如果你堅定了決心，想做一個 Data visualization specialist，好好學 OpenGL 才是有前途的；否則，若你還想多做些物理，則不要動它：絕大部分成熟的 code 都有相應的數據分析軟體包。我目前在用（號稱 Enzo、Athena、SPH 通吃的）基於 Python 的 YT——這是一幫聰明而不顧別人感受的工程師弄出來的東西，經常在小升級後更換了幾個不痛不癢的關鍵詞，導致你的幾乎所有代碼都失效；遑論大升級，如 YT-3.0——這本就是所謂「屠宰式升級」的典範。

那麼多廢話，其實就一個意思：與其將自己過早地綁定在一門具體的技術上，不如做一些更通用的事情。比如，學好 Python 和 C/C++/Fortran 是絕對有必要的。如果可能，也看一看 IDL，但我不看好這門語言本身及其未來發展。在不久的將來，GPU 將擔負起更大的模擬任務，所以好好學一下 GPU 編程可能會有幫助。以及，好好研究一下有限體積方法，最好還能看一下偏微分方程教材（比如 Taylor 的那三本 Springer 黃皮），以豐富知識儲備。

當然，最應該做的，是好好學物理——你只要看一下天文里某些特定領域的人們處理問題的方法，就會發現，其實他們早就跟物理前沿脫節太遠了……

另外，騷年，乃確定乃真的喜歡做模擬，而不只是被 fancy 的動畫所吸引了么？