¿Un físico teórico necesita una computadora para la investigación?

“Un físico teórico” aquí, informando como se le preguntó: no necesariamente .
Pero, es muy … no, muy bueno tener uno.

Por mi parte, ninguna de mis investigaciones en física teórica (matemática) alguna vez necesitó análisis numérico, simulación por computadora, extracción de datos o cualquier otro tipo de método de cálculo numérico. Sin embargo, he estado usando programas de cálculo simbólico, en su mayor parte, para acelerar lo que posiblemente podría (*) hacer “con lápiz (cil) en papel”. El factor “acelerar” es a veces una mera conveniencia, pero puede también hacer factibles los proyectos inviables (tengo un tiempo de vida limitado 🙂).

Por otro lado, las computadoras se han vuelto literalmente _ indispensables _ en la comunicación de la investigación, que es la verdadera clave no solo para el progreso sino también para la naturaleza global (como en todo el mundo) del progreso. Con ese fin, recomiendo de todo corazón arXiv.com, un repositorio (a saber: archivo ) de investigación disponible gratuitamente en todo el mundo en forma de “preimpresiones”: la “publicación” en este archivo no es ni arbitrada ni homóloga. revisado, pero los autores contribuyentes pueden (y a menudo) proporcionan enlaces a publicaciones de revistas / libros eventualmente arbitradas, al igual que algunas entidades de terceros como inspirehep.net, ( gracias : CERN, DESY, Fermilab y SLAC). Sin estos recursos informáticos, investigar sería … bueno, entonces “siglo XIX”.

(*) De hecho, todavía existen (después de más de tres décadas) problemas computacionales simbólicos que un humano puede resolver cuando las computadoras están completamente perplejas, brindan respuestas imprácticamente largas u ocasionalmente brindan respuestas incorrectas. ¡Habiendo reportado errores y fallas, y estoy asombrado de lo bueno que se está convirtiendo la computación simbólica!

Sí, necesita escribir documentos y correos electrónicos 😀

Bromas aparte, realmente depende de qué investigación estés haciendo.

Como dijo Tristan Hubsch, algunas investigaciones no necesitan un análisis numérico.

No importa cuán teórico sea un investigador, generalmente llega un punto en el que las ecuaciones deben resolverse numéricamente para la comparación del mundo real de modelos con datos. A menudo, las personas que son buenos analistas no son buenas para programar. Los investigadores colaborarán para combinar habilidades para proyectos.