Como un computacional físico, trabajando en materiales/materia condensada, estoy muy sesgada o bien colocado para comentar esto.
La física, en la práctica, se divide en tres enfoques superpuestos: experimental, teórico y computacional. (El mayor impacto en los trabajos de investigación incluyen generalmente un esfuerzo combinado de los tres.)
Si usted planea ir a computacionales de la investigación, entonces usted tendrá que hacer una buena cantidad de programación. Sin embargo, no conozco a nadie que haya hecho uso de la Raspberry Pi para la investigación de la física (que no quiere decir que nadie tiene, pero es una novedad en lugar de algo que se suele hacer). En la física computacional, el código, casi exclusivamente, a ser ejecutado, ya sea en el escritorio estándar de las máquinas o de las supercomputadoras (donde el uso de paso de mensajes, como los sistemas de MPI para explotar el enorme paralelismo). Prácticamente todas las universidades tienen sus propios supercomputadoras, pero usted también puede tener acceso a algunos de los más grandes, nacional o incluso internacional supercomputadoras (como ARQUERO, Jaguar, y así sucesivamente).
Las tarjetas gráficas también se han convertido en muy popular para la investigación de la física en los últimos años debido a la subida de CUDA, y la mayoría de las supercomputadoras ahora incluyen varios nodos lleno de gama alta de tarjetas gráficas. Así GPGPU de programación es una buena habilidad, pero no es una necesidad.
También vale la pena mencionar los lenguajes de programación. Principalmente por razones históricas, la mayoría de los académicos de código que realmente está escrito en el procedimiento en Fortran (que es tan arcaico que todavía tiene la funcionalidad de izquierda a través de la perforadora de tarjetas de la época). C/C++, Javay Python son también ampliamente utilizados, junto con el shell de Unix (la mayoría de los académicos máquinas de ejecutar Linux). Los que hacen un montón de modelización estadística sobre todo el uso de R o IDL. Y los que son demasiado perezosos para hacer real la programación - la mayoría de los matemáticos y los ingenieros de uso de MATLAB o Mathematica (bueno, estoy siendo un poco duro en los que uno).
Permítanme terminar discutiendo física teórica y física experimental. Prácticamente todos teórico sé que hace mucho de su trabajo en equipos - código de programación para resolver numéricamente, o prueba de algo, por ejemplo. Y muchos de sus "teorías" son destinadas a fomentar metodologías computacionales. Un ejemplo clásico de esto es el Hohenberg-Kohn teoremas que sentaron las bases para una teoría funcional de la densidad, y ahora hay muchos teóricos tratando de extender a este por el desarrollo lineal de la escala y del espacio real de la DFT.
También se ha convertido en algo común para la experimentación del programa. Ya se trate de microcontroladores como los Arduinos (como señala Emilio Pisantry a continuación), las secuencias de comandos para el análisis de datos, o incluso emplear estándar de técnicas de simulación para entender mejor sus observaciones experimentales.
