本科科研经历不仅对建立人脉、提升简历很重要，对发现兴趣、培养批判性思维能力也很重要。加入一个有可靠的导师和同行的合适的研究实验室，不仅可以帮助提高一个人的学术技能，还可以提供接触科学方法的机会，并帮助明确职业目标。本文仅叙说个人经历，从选择研究课题到制定研究方法，以及学习文献研究、编程和硬件等实用技能的重要性。作者还强调了在研究工作中追求科学兴趣和独立的重要性。
本科科研的那些事
本科阶段，以就业为目的的同学加入一个实验室其实是无所谓的，除非是需要倚重相关老师。其他无论是考/保研，还是出国留学的同学，选择并加入一个合适的实验室还是十分重要的。
一个好的实验室往往会有靠谱导师和若干师兄师姐。从建立人脉网络上来看，导师可能会在你部分专业课程上帮助你打出高分，在考/保研阶段能够帮你推荐导师。师兄师姐也有庞大的校友资源，所以起码在信息资源上就比其他人更领先一筹。再退一步来说，进入实验室也可以为本科阶段的简历添上一笔。亦或是，为迷茫的同学更进一步了解读研的工作生活，了解清楚科研到底是什么，如何进行科研，所属专业内的学术圈子是如何如何的。
就我个人而言，大二下时加入了一个新成立且庞大的实验室。大概工作就是从零造一台医疗仪器，所以学生来源于各个专业，机械、电子、材料、计算机等。各自专业的分工也不同。我被分配的课题是"大规模系统响应矩阵的快速分解"，简单来说就是对矩阵进行分解，只不过现在这个矩阵规模很大，在分解的时候我们还要追求速度。
所以当一个问题抛出来时，在没有外界帮助的前提下，如何解决这个问题。我自己的思考与解决步骤如下：直接在知网中搜索这一长串名词，进行简单的文献阅读后，提取得到”矩阵分解“这一关键词。再分别用中英文对这一关键词进行搜索，再进行二次学习。最终要达到能够比较清楚的解释这是什么，目前的研究进展（简要了解），目前的研究方法（简要了解）等。这基本就属于论文中的
Introduce部分。
下一步，如何解决这个问题。就拿矩阵分解这一问题来说，搜索矩阵分解这一方法，很容易发现有很多方法，其中QR、LU、SVD是用的比较多。这时候就需要根据问题的具体需求（速度、准确度...）来选择合适的方法。选定方法后，就需要考虑是改进现有的方法（数学算法上）还是从其他角度入手。显然，在改进数学算法上难度还是摆在那里的。所以这里考虑一些其他方法，其他问题也可以以类似思路来解决。首先，这个问题我们是用计算机来解决的，那么显然可以想到两点，编程上进行加速、硬件上进行加速。硬件上加速简单来说就是用最好的硬件平台（计算资源），当然这样基本不具任何创新性。还可以使用诸如分布式计算这种方法来加速，这样问题就可以转换为如何将矩阵分解应用到分布式系统中，如何加速，这样问题就成功转换了。另一点，在程序上进行加速，这里就需要引入几个简单的名词：并发、并行、异步、流式计算。当然还有一些其他技巧就不展开了。这里我选用的是并行计算，那么新的问题就是如何进行矩阵分解的并行计算，是使用何种框架何种语言等等。这大概是我整个的一个思考思路，当然很多思路也可以从其他文献的阅读中进行获取。还有一个点就是，可以多种方法结合，比如这里可以做分布并行计算，当然这一点其实创新性其实也比较差，毕竟都是现有方法，除非有一些不同与这两个方法的点。
所以，不仅可以学到这种思考方式，还在其中可以学习到其他技巧，比如如何搜索并下载文献，如何阅读文献等。再说回自己，由于实验室历史沉淀不足，所以很多东西都需要从零开始并自己动手。所以需要从零选购计算机配件，组装，搭建环境，独立编程等。以上可能老师也没时间来指导，基本上也都是给一个大方向没有比较具体的解决方案。所以基本都是自己或跟小伙伴一起完成。从中收获到的自然是学习到了独当一面的能力，自己动手能力又提高了；但缺点也很明显，学习时间成本是巨大的，并且老师可能会让你跑腿做其他事情。所以在这里建议，这种实验室还是慎入，当然如果为了锻炼自己一下，也可以试试，毕竟最后成就感也是十足的。我自己最后大概就是将QR、LU、SVD这三种算法进行了一个复现，SVD是用CUDA完成的。链接。基于种种原因，后续并没有进行下去，即没有成果的产出，不过学到了东西才是最重要的（23333）。
再谈本学院科研训练，基本也是类似于加入一个实验室这种。这里不同于上面的点在于，老师在这里基本会给出一个比较成熟的方案给予复现，所谓材料约等于搬砖（炒菜同理）。相反在这里学习到的东西其实并不算多，只是实验（非计算机）的操作步骤，仪器的使用，说白了技术性真的不算高。但主要还是方案的提出与方法的改进这种。最后的成果也是一篇SCI，其余倒真的没什么好说。
就像文章中一开始说的那样，提前进入实验室能够让我认清自己是否能够做科研工作，是否喜欢。就拿科研训练这个来说，通过这个基本也认清了学科的特性，确实也没啥意思，所以算是自主劝退了。关于材料学科的特性以及各种劝退文，我在这不是很想介绍，具体可见知乎。个人还是秉持着理性劝退的态度，认清自己的追求再做决定。再谈那个实验室，就工作内容而言还是可以接受的，但是由于缺乏一定的动力（比如各种都需要自己独立完成，方向上不是自己将来想做的，老师指导时间少），故也选择了退出。不过总的来说，这两次经历确实收获颇多，着实为之后的很多工作打好了一个良好的基础，自己的思考角度也更加全面与丰富了（因人而异）。同时也认清一点就是，很多看似对自己无用的东西，其实后续都有很大的帮助。比如写博客这件小事，无形中对我论文写作提供了一个基础（能够有逻辑、清晰的阐述某件事）；再比如大一时被强制学习的
LaTex，也十分有效（当然本来用word也行）；再比如SVD矩阵分解，可能当时没有想到一年后的自己还会继续做这个相关内容（本文写作于2019年9月）等。在大部分事情上，还是不要太功利，以兴趣为导向，说不定将来某一天会给予你巨大的帮助。