在不确定里追问，在交叉处生长

个人简介：

个人自述：    

追根究底：对计算化学兴趣的来源

　　我与化学的缘分始于年少之时。高中阶段，我便开始系统深入地学习化学知识，并踊跃参加了中国化学奥林匹克竞赛，最终荣获省级一等奖。彼时，我对有机化学尤为着迷。有机化学在课本中展现出严密的逻辑性，一旦掌握了反应规律，便仿佛手握一把钥匙，能够推演反应路径，进而构建出复杂的分子结构。这种可推导、可解释的特质，让我对化学这门学科满怀信心，笃信自己能够在这片知识的海洋中不断探索前行。

　　后来，我步入大学，真正踏入实验室，开启了对化学更深入、更直接的探索之旅。然而，这一阶段的经历却让我对化学的理解产生了深刻的变化。我发现，化学反应能否成功，并非仅仅取决于反应式本身，诸多细节因素都会对其产生重大影响。溶剂的选择、加料的先后顺序、温度的精准控制，甚至是实验者长期养成的操作习惯，都可能成为决定反应成败的关键因素。

　　更令我感到困扰的是，当实验结果不尽如人意时，那些经验丰富的研究者往往能够凭借多年的积累，迅速调整实验条件。然而，对于这些调整为何能使实验成功，或者原本的实验为何失败，背后的机理却并非总能被清晰透彻地解释清楚。也正是在这样的过程中，我逐渐意识到，自己内心所追求的，远不止是简单地将实验做成功。我渴望探寻到一种更具解释力、更具预测能力的方法，通过这种方法，能够减少对经验的过度依赖，更深入地揭示化学现象背后的本质规律。

科研起点：通过科研实践思考自己的不足

　　我的科研认知转折点，出现在大一的《战略前沿材料与智造工程导论》课程上。在这门课程中，我首次系统且深入地接触到了科研工作，也正是在此契机下，我有幸加入了孔宪老师的课题组。对于刚踏入科研领域的本科生而言，这段经历犹如一扇窗，为我打开了科研世界的真实大门。我亲眼见证了一个科研课题是如何从问题的提出开始，逐步筛选合适的研究方法，开展严谨的计算与分析，最终用可验证的结果来支撑研究结论。科研在我眼中不再是那个抽象、遥不可及的概念，而是可以切实落地为一系列具体且有序的工作。

　　然而，好景不长，大一下学期的项目结束后，我清晰地察觉到了自身存在的不足。我能够依照已有的流程和步骤，较为顺利地完成各项任务，但内心深处却缺乏一种笃定——我并不敢确信自己真正理解了这些流程背后的原理。拿一些具体问题来说，力场为何能够精准地描述分子之间的相互作用？机器学习模型中的损失函数，究竟是在衡量什么样的指标？对于这些问题，我都缺乏系统且深入的理解。那时我便意识到，倘若长期仅仅停留在复现他人成果、调用现成方法的阶段，那么在科研道路上，我将很难真正实现独立思考，更遑论取得具有创新性的研究成果。

　　恰巧在那段时间，程先生与22级本科生逐一进行了深入的交流谈话。那次交流对我来说犹如一场及时雨，让我更加明确地认识到：在科研领域，许多技能确实可以通过有针对性的训练在短时间内快速掌握，但真正决定一个人在科研道路上能够走多远、达到多高成就的，往往是扎实深厚的理论基础以及持续不断的思考能力。

　　基于这样的认识与反思，进入大二后，我将自己一整年的主要精力都投入到了物理与机器学习相关教材的学习中。我如同一位虔诚的探索者，从基本概念入手，逐步深入到推导过程，再到方法论的总结与归纳，一步一个脚印地补齐自己在知识结构上的短板。那段时间的学习，并非总是能立竿见影地看到成果，但我却能真切地感受到，自己对知识的理解正在逐渐变得系统而深入。我开始能够将实验现象、模型假设与数学表达紧密地联系起来，形成一个有机的整体；当看到那些复杂的公式时，我首先想到的不再是它们表面的符号，而是其背后所蕴含的物理含义以及适用的前提条件。这样的训练与积累，为我后来开展跨学科研究提供了更为稳定、坚实的支撑，让我在面对各种复杂的科研问题时，能够更加从容自信地应对。

走向交叉：分子表征研究的形成

　　步入大三，我选修了周嘉嘉老师讲授的《量子力学基础》这门课程。这门课犹如一把钥匙，为我打开了新的认知大门，让我更为深刻地领悟到，化学并非仅仅是经验的简单总结，它背后有着更为严谨、系统的理论体系作为坚实支撑。尤为重要的是，它让我对跨学科研究有了全新的认识——跨学科研究绝非是将不同领域的工具生硬地拼凑在一起，而是要将各个领域的概念与逻辑真正地融会贯通。

　　在与孔宪老师就研究的可行性进行了充分且深入的讨论之后，我将目光聚焦在了分子表征这一研究方向上。我试图构建一种具备可复用性的分子数值表示方法，期望这种表示能够广泛服务于不同性质的预测任务。我的核心目标在于，让这种分子数值表示更具化学层面的实际意义，同时，即便在数据量有限的情况下，也能维持较高的学习效率。

　　为了达成这一目标，我在模型训练过程中引入了原子电荷作为监督信号。原子电荷的分布情况能够直观反映电子在分子中的分配方式，而电子的分布状态又会显著影响分子之间的相互作用以及化学反应行为。引入电荷监督信号后，模型能够更加容易地捕捉到与化学本质紧密相关的结构信息。如此一来，即便样本数量较少，模型也能展现出更为可靠的性能表现，并且在迁移到新的预测任务时，能够保持更好的稳定性。

　　在这一研究工作稳步推进的过程中，我和团队成员对实验设计与论证逻辑进行了反复的打磨与优化。功夫不负有心人，最终我们的论文在2025年12月被MSDE期刊顺利接收。

　　科研之路，充满艰辛与挑战，其难点往往不仅仅在于得出研究结果，更在于让这些结果能够经得起严格的检验。在那段紧张而充实的日子里，我与孔宪老师针对实验方案和论文内容进行了持续不断的修改与完善。从研究问题与动机的精准表述，到对照实验设置的合理性与科学性，再到论文中每一句话的准确性和严谨性，我们都进行了多轮细致入微的推敲与斟酌。这个过程虽然艰辛，但却让我对科研的意义有了更为清晰、深刻的理解：科研不仅仅是提出新颖的想法并努力将其实现，更是一种对准确性和可验证性的执着坚持与不懈追求。

致谢：感恩在指导与支持中成长

　　回顾这段经历，我的成长离不开多位老师的指导与帮助。感谢孔宪老师引领我进入科研世界，让我有机会从一个初步想法出发，将其逐步发展为完整工作，并在过程中理解科研的目标与方法。同时，孔宪老师在学术理解与研究判断上的分享，也让我受益良多。感谢程先生对本科生成长的重视与投入，让我明确努力的方向。此外，也感谢周嘉嘉老师与张睿老师在课程内外对我诸多疑惑的耐心解答。在我申请博士的过程中，这几位老师同样给予我重要支持与帮助。

导师寄语：

孔宪教授： 

　　杨子霄给我最深的印象，是他对基础知识有一种少见的耐心和热情。在这个普遍追求短平快的时代，他愿意沉下心来研读 Bishop 的机器学习教材，也会主动自学英文版《伯克利物理学教程》。无论是在《统计热力学》《理论与计算化学》的课堂上，还是在组会和日常讨论中，他都不满足于会用一个方法，而是会继续追问概念背后的物理图像、数学逻辑和适用条件，努力把问题真正想明白。更难得的是，他不仅肯下功夫思考，也有很强的动手能力。在科研训练中，我往往先给出一些方向性的建议，他很快就能把想法落实成程序，得到结果，并在分析过程中提出自己的判断。作为一名本科生，他愿意进入一个当时课题组里还没有研究生在推进的新课题，这本身就说明他对科研有兴趣、有勇气，也不惧困难。最终，他用两年左右的时间，把一项有挑战的工作一步步做扎实，并完成了论文发表。这说明他不仅有热情，也有把热情转化为成果的能力。我一直认为，本科阶段最重要的，不只是尽快学会几项技术或技能，更重要的是打牢基础知识，养成扎实、独立、认真、能够长期投入的科研习惯。子霄在这方面给我留下了很深的印象，也让我对他的未来充满期待。

　　希望子霄始终保持这份对知识的好奇、对问题的追问、对基础的尊重。科研的道路未必总能很快看到结果，但肯沉下心来打基础、肯迎难而上、肯长期投入的人，往往能够走得更远。相信凭借他的热情、勤奋和执行力，今后一定能在求学和科研的道路上不断取得更好的成绩。