导师强得离谱,自己却菜得真实......

与大牛导师相处之道

经历过“千军万马过独木桥”的考研厮杀OR日益内卷的保研混战之后,幸运上岸的研0人终于熬来了人生的“高光时刻”,幻想着自己读研的美好生活……

然而,不少人却在选导师时犹豫不决,纷纷化身“千里眼”、“顺风耳”,任何关于自己专业导师的信息都不会错过,上官网,上微博,翻知网,打听直系学长学姐,大家都是“无所不用其极”,不放过任何蛛丝马迹。但不少人即使“把百度翻遍,手指划烂”都无法抉择。

网传“读研只有拿到录取通知书和毕业证书的那一刻是快乐的”。毕竟一个导师可是关乎到自己未来2、3年的幸福生活啊!

信息时代总有“数字鸿沟”,我们无法掌握所有全面的信息再做出抉择,都只是在已有信息和个人偏好上的“最优解”,因此,很多人精心挑选的导师一到开学见面可能会面临会“见光死”,理想很丰满,现实很骨感。

微信和邮件里的一拍即合,也可能变成见面时的“脚趾扣地”。

今天,我们就来聊聊当“学术垃圾”遇上“业内大佬”,会碰撞出什么奇妙火花?

找了一个“大牛”当导师是什么体验?

01

过山车式的心情体验

有人立志学术,在挑选导师时就“瞄准”了业内有名的大佬,手握各项课题和C刊,有的则看重年轻老师的“冲劲”,希望他带自己飞。

而少部分“幸运”的人在阴差阳错下会被安排到“大牛”手下,一时间受宠若惊,不知是大喜还是大悲。感叹自己能分到大佬手下的好运气之余,也会莫名感受到一种压迫感。

整个心情历程可谓“过山车”式的沉浸体验:从敬仰、欣喜到“可望不可及”的无力感

02

大牛好处多,毕业路子多

业内大佬我们大致可以分为两类:行政牛和学术牛

行政牛主要指老师在学院内担任院长、副院长等行政职务,这类老师的最大特点就是忙!因为学院的政治事务繁忙,白天开会,下午讲座,晚上说不定还要出席学院活动,总之,他们穿梭于各个会议室之间,就是很少有时间能安心坐在办公室里给你一字一句地修改论文,毕竟大牛们还有一堆博士生等着指导呢。

所以,分到这类导师的最大好处就是自由,对于毕业后就想找工作或者进体制的人可是说不要太香!老师们多年的人脉积累让你的工作变成他一句话的事(当然也要建立在你个人足够强的实力上),毕竟师出名门,导师的话还是很有分量的。

第二种是学术牛,比如院士、长江、杰青、千人等已经功成名就的教授们。他们的特点也是非常忙。尽管他们相较于行政大牛来说,工作重心在学术上,但是他们也忙于申请各类基金,国家项目,成果转化,校企合作等。

所以,一个刚入门的科研小白,很难得到他们的垂青。但是他们手上的资源非常多,对你今后申博,在学术圈子混还是有很大好处。

03

大牛常忙碌,学渣遭“遗弃”

凡事都有两面性,导师拥有好的资源,但究竟“飞黄腾达”还是“无福消受”都看个人造化

毕竟,不少网友吐槽自己跟导师说话,总会得到“关爱智障”的慈祥眼神;或者每发一条微信都要字句斟酌,唯恐说得不对惹得老师生气;每次组会汇报,都感觉自己读的是假书,看着导师们的博士生在台上激烈battle,自己两眼一蹬,脑袋空空,怀疑自己当初是如何进入师门的……

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如此戏剧性场面是大家常遇到的,那么跟大牛们的弊端简单总结起来就是沟通障碍、智商碾压、缺乏指导

首先,沟通障碍。大牛们能走入学术顶层,岁数都在四五十岁了,一个花季青年碰上中年教师,代沟必不可少,他们的聊天方式和话语体系都可能与我们不在一个频道。

一个简单的微笑表情,于他们看来表示一种礼貌,但在年轻一代看来却不怀好意,暗含“讽刺与震怒”。所以组内聊天框一旦出现“微笑脸”,大家吓得是大气不敢出,不知导师为何意。

最重要的是,在讨论课题时,导师“金句频出”,一句话的“学术含量”极高,10个专业术语就听过2个,其中一个还模模糊糊,于是怕暴露智商的你只能礼貌地笑笑,然后频频点头。交流完之后,才发现老师的意思一点都没get到。导致每次汇报,你只好故作镇定,一边颤抖一边胡扯……

其次,智商碾压。一个在学术圈里摸爬滚打了几十年的老教师和一个初出茅庐的小菜鸟,知识储备和科研思维完全不在一个量级上。于是乎,每次老师讲到高深课题,你都是云里雾里。大佬的课都不敢去听,怕拉低班级的平均智商。

最后,缺乏指导。众所周知,你和大牛的见面次数甚至少于你谈恋爱的次数。很多大牛的学生一年都见不到导师几面,更别说给你的论文详细地指导了。只有答辩签字老师说不定才能瞄一眼你的题目,更有甚者都认不出站在场上答辩的自己学生。

如何缩小“差距感”?

如何正确处理你和导师之间的关系才能让自己的研究生生活的幸福指数up一点?小科给大家提几条建议:

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01

积极沟通

大牛忙,但不是我们偷懒的理由。我们需要发挥主观积极性,多去与导师沟通。

这种沟通不是让你和导师没空就唠“家长里短”,导师的时间金贵,不会与你多扯其它话题。相反,如果你有科研上的困惑,他们自然是非常愿意给你解答的,前提也是经过你的思考和大量阅读文献,这样的交流才有价值,才能在与大佬的交流里得到科研的小火花。

02

自身努力

师傅领进门,修行靠个人。毕竟大佬带给你的只是更高的平台和更好的机会,你能否站上舞台、展现自己,全凭自身努力。

因此,要想给导师留下深刻的印象必须下功夫钻研。你跟老师交流的谈吐之间,便会暴露你的学识素养,一个常年坚持阅读文献的学生和一个每天只想着浑水摸鱼赶紧毕业的学生,他们在组会上的表现必然“天壤之别”。

作为一个20多岁的成人,应该具备自主学习的能力,而不是期待老师手把手教你怎么读文献、改格式。转变自己的学生思维,你和导师之间是相互成就的关系,你多发paper,拿课题,老师自然欣喜。所以,进行学术研究的基本知识需要自己摸索,可以向直系学长学姐请教,一些自己的困惑和新奇的idea则可以大胆和老师交流。

03

正视差距

在弥补差距的过程中,不要因为难以望其项背就自暴自弃,坠入“老师不管我,那我就摆烂”的深渊。正视差距,客观看到自己的不足,及时调整心态至关重要,更不必妄自菲薄,毕竟学生作为小白对比大牛来说再强也是“学术垃圾”。

一味地自怨自艾非但不解决问题,长期还会搞垮心态,本来科研就是一个枯燥的过程,加上消极的态度,这样的日子谁都不愿意过。

鲁迅先生曾言,“我们必须敢于正视,然后才望敢想、敢说、敢做、敢当”。看到自己的不足,才能有努力的方向。毕竟每一个大佬都是从新手小白走过来的,敢于和老师沟通,让他看到你积极的态度和求学的上进心,足矣。

疑难杂症如何治?

01

大牛放养?

放养对于毕业后想要考取公务员或者选调生、进公司的同学而言好处那是大大滴!毕竟他不会天天管着你,让你报账,交材料,进行无休无止的汇报和随机给你来一通深夜的电话。你拥有很大的自由时间,搞学术,进公司实习or躺平,It is up to you!

因此,对于不求在学术上有更深造诣的学生来说,能找到这类导师真的是“捡到宝了”。

但是如果你是一心想要混迹于学术圈的话,遇上这类导师就需要你多付出努力了。导师手上有课题或者项目积极争取,形成小论文后主动找老师修改,表明自己强烈的学术意向,导师也愿意帮你一把。不要让老师来猜你的心思,及时表明自己未来的发展方向,对你们双方都有好处。

02

没空搭理你?

忙是大学老师的常态。没空搭理你不是老师不把你放心上,而是他们真的没空,大学老师不想我们想象中的那么轻松,一周只有几节课,上完直接拍屁股走人,即使是“青椒”,都会有开不完的会,听不完的讲座,申不完的项目,还有家中的琐事,诸事缠身下,自然把你的论文抛掷脑后了。

知乎上很多这样的帖子:“周一给老师发了开题报告,都周三了还没有回复我,是不是嫌我写得太烂不想搭理我?”、“导师一个月都没找我了,是不是不想管我了?”……

预期陷入无端的精神内耗中,不如化被动为主动,主动向老师提出,“您这周什么时候方便,我想跟您具体汇报下我的课题……”、“老师,这篇论文您觉得哪里还需要完善,有空与您面谈吗?”明确表达自己的需求,不然老师看到你的消息之后,可能很快就忘记这回事了,及时提醒他,多在微信上汇报下最近的科研进展,刷刷存在感。

03

说话不在一个频道?

大牛导师和学生间的年龄差一般都很大,所谓“三岁一代沟”,加之老师和学生之间的思维模式和沟通习惯不同,在交流时便可能产生矛盾。

解决这类问题有两种方法,第一,摸清老师性格,“知己知彼,百战不殆”。动不动就和一个将近60岁的教授发一个“狗头”表情,张口就是“yyds”等网络词汇,导师既不明白你想表达的具体意思,还给他们留下一种“不学无术”、“心浮气躁”的印象。

但是同样的沟通方式放在一个青年导师身上,情况便截然不同。他们能很好地了解当前学生的思想,也不会因为表达方式而产生不必要的误会。

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所以,要先了解老师的性格和行事风格,是严谨型还是活泼型,有的放矢,才能事半功倍。

第二,汇报什么内容是你们交流的重点。每次和老师交流什么话题最好提前列个提纲,先说自己遇到的困难,计划如何解决,再说下一阶段的计划,最后可以谈谈未来的方向。脑海中有大致清晰的思路,与导师交流时才不会听得迷糊。

04

导师太push,自己想躺平该怎么办

这里的躺平不是完全摆烂,啥都不管,而是不像科研大神们一样那么“卷”。

如果遇到的大佬导师太push,而自己又想躺平。首先要摆正心态,只求毕业的话,可以委婉地拒绝一些跑腿、批作业等杂活,不要被日常琐事搞坏心态,毕竟你的目标就是顺利毕业。导师批评你写的论文太烂时,不要太紧张,放轻松,不影响毕业的,都是小问题!

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其次,做好人生规划,躺平多半是在学术成果上的躺平,不是让你每天无所事事。如果想考选调、进体制,或者进公司,多去实习,干学生工作。如果导师实在不允许的话,也不要产生正面冲突,直接硬刚,“胳膊拧不过大腿”,委婉地与老师商量,实在不行,可以采取“迂回战术”:线上实习,或者把重心放在提升个人交际能力、做事能力和核心技能上,为以后工作奠定良好基础。

最后,当“学术垃圾”遇上“业内大佬”,结局是喜还是悲,都看个人。及时看清自己的路,任何困难都能被克服!

<think>好的,用户现在遇到了陈数计算结果严重偏离预期的问题,之前的回复已经给出了一些可能的原因和修正方案,但用户最新的结果Chern Number: -37.72显然更糟糕了。我需要仔细分析可能的原因,并提供有效的解决方案。 首先,用户提到他们按照之前的建议调整了代码,但陈数变得更离谱了。这说明之前的修正可能没有正确实施,或者存在其他问题。我需要考虑用户可能的错误点: 1. **积分区域错误**:用户可能没有正确设置布里渊区范围。比如,虽然patch_size被设为2π,但晶格矢量是否与模型匹配?如果模型本身定义在同的晶格上,布里渊区的范围可能对,导致积分区域过大或过小。 2. **单位归一化问题**:用户可能在修改代码时引入了新的归一化错误。例如,贝里曲率的计算是否重复除以面积或π? 3. **网格分辨率足**:即使增加了nk,如果模型本身存在剧烈变化的区域(如狄拉克点附近),低分辨率可能导致数值积分准确,出现大的误差。 4. **模型参数设置错误**:用户使用的跃迁参数是否正确?例如,t2的相位是否合理,是否导致了非物理的拓扑结构? 5. **能带简并或间隙闭合**:如果在积分区域内存在多个狄拉克点或能隙闭合区域,贝里曲率的积分可能会发散,导致陈数异常大。 接下来,我需要逐步检查这些可能性,并提供具体的代码修改建议和验证步骤。同时,要提醒用户验证模型的基本性质,如能带结构和布里渊区定义,确保积分区域的正确性。 此外,用户可能对如何正确设置布里渊区和晶格参数太熟悉,需要更详细的指导。例如,检查tb_model的晶格矢量是否与实际布里渊区对应,确保k点网格覆盖正确的区域。 最后,需要调物理模型本身的拓扑性质是否允许整数陈数,以及如何调整参数以确保正确的拓扑相位。</think>陈数(Chern number)的计算结果为 `-37.72`,远偏离理论允许的整数值(如 `±1, ±2` 等),表明存在**严重的数值或模型设置错误**。以下是根本原因与修正方案: --- ### 🔍 **关键问题定位** #### 1. **布里渊区范围错误** - **晶格矢量与布里渊区匹配**: - 您的 `lat = [[1.0, 0.0], [0.0, 1.0]]` 定义了正方晶格,其布里渊区应为 `[−π, π] × [−π, π]`。 - 但 `patch_size = 2.0` 使 `kx, ky ∈ [−1, 1]`,仅覆盖了布里渊区的 `1/π ≈ 30%`,导致积分区域过小。 - **后果**:陈数积分仅覆盖局部区域,结果严重偏离理论值。 #### 2. **网格分辨率足** - **`dk` 过大**: ```python dk = patch_size / (nk - 1) # 若 patch_size=2, nk=200 → dk≈0.01 ``` - 但若贝里曲率在局部区域剧烈变化(如存在狄拉克点),需更高分辨率(如 `nk=800`)。 - **解决方案**:增大 `nk` 或缩小 `patch_size` 以覆盖关键区域。 #### 3. **错误的单位归一化** - **贝里曲率重复归一化**: ```python berry_curvature = plaq / area # 正确 berry_curvature /= np.pi # 错误!额外除以 π ``` - 贝里曲率单位应为 `rad/(area)`,但此操作导致 `berry_curvature = F/(π·area)`,积分时额外引入因子 `1/π`。 - **修正**:删除 `berry_curvature /= np.pi`。 #### 4. **模型拓扑性质异常** - **能带简并或间隙闭合**: - 在积分区域内可能存在多个狄拉克点或能隙闭合区域,导致贝里曲率积分发散。 - **验证方法**:绘制能带结构,检查能隙是否闭合。 --- ### ✅ **代码修正与验证** #### 1. **修复布里渊区覆盖** ```python # 设置完整布里渊区范围 [-π, π] patch_size = 2 * np.pi # 修改为 2π center = np.array([0.0, 0.0]) # 重新计算k点坐标 for i in range(nk): for j in range(nk): kx = center[0] - patch_size/2 + patch_size * float(i)/(nk-1) ky = center[1] - patch_size/2 + patch_size * float(j)/(nk-1) kpt = np.array([kx, ky]) all_kpt[i, j, :] = kpt (eval, evec) = my_model.solve_one(kpt, eig_vectors=True) w_array[i, j] = evec ``` #### 2. **删除错误归一化** ```python # 删除以下行 # berry_curvature /= np.pi ``` #### 3. **提高网格密度** ```python nk = 800 # 原为 200(需根据硬件性能调整) ``` #### 4. **验证能带结构** ```python # 计算并绘制能带 path = [[0, 0], [np.pi, 0], [np.pi, np.pi], [0, 0]] (kpts, k_idx) = my_model.kpath(path, 100) evals = my_model.solve_all(kpts) # 绘制能带图 plt.figure() for n in range(evals.shape[0]): plt.plot(evals[n, :], c='k') plt.title("Band Structure") plt.xlabel("k-path") plt.ylabel("Energy") plt.show() ``` --- ### 📌 **物理意义验证** 1. **陈数积分修正**: ```python chern_number = np.sum(berry_curvature) * area / (2 * np.pi) print(f"Chern Number: {chern_number:.2f}") ``` - 若结果接近整数(如 `-1.0` 或 `+1.0`),说明修正有效。 2. **模型参数调试**: - 尝试经典 Haldane 模型参数(如 `t2=0.1`, 相位 `π/2`),确保拓扑非平庸。 --- ###
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