1樓：Calibri
凝聚態、冷原子中，確實存在很多不需要程式設計的工作，比如一些分類的工作、問題提出階段解析的計算等等。但隨著對問題的深入，其他研究者往往需要至少一種嚴肅的數值方法研究這個系統（比如各類量子蒙卡演算法、精確對角化、DMRG等等），或者至少需要輕量級的程式來驗證自己的想法（輕量的數值積分、自洽計算、對角化等等）。發展到今天，如果乙個現代物理問題能夠被數值解決，那這個問題其實就已經被解決了，更多的時候是我們想算但算不動。
然後，吃早飯的時候和旁邊高能、量子計算的小夥伴們聊起了這個問題，也遠端向軟凝聚態理論方向的同學請教了。他們有部分工作幾乎不需要用到程式設計（比如散射幅解析的部分，量子演算法的複雜度分析等等），但也有中量級程式設計的工作（比如算散射幅還需要和數值的人合作，或者數值廣相等方向）。而軟凝聚態方向的理論幾乎必須在大規模數值計算的基礎上（ab-initio/AIMD/MD/MC）。
因此，理論物理方向即使自己不去程式設計，也需要懂主流數值方法的原理和他們各自適用的地方、侷限性。
2樓：Monsoon
具體看你做什麼工作了。這個跟物理關係不大，跟具體研究的問題關係很大。
比如做一些需要計算和實驗的，理論裡面偏唯象的，總還是需要會程式設計的（這裡包括Mathematica這種）。
但如果是研究框架理論和證明一些定理（比如彭羅斯，霍金），這些不需要關心實驗那邊的工作。不會程式設計就不會唄，反正計算機也搞不懂你是怎麼想的（相信做框架的同學還是深有體會，有時候機器是真的笨）。
3樓：xi洗具具
別說理論物理，只要帶物理兩字就得學程式設計。
理論，理論推公式推完了你得擬合實驗資料吧？你得帶具體的數值驗證吧？
實驗，實驗就更不用說了，你得要儀器吧？儀器怎麼控制？你得分析資料吧？也得擬合吧。
所以其實就是必須的，事實上程式設計只是一種工具而已，所有的學科都可以通過程式設計來或多或少的提高效率。只不過在物理領域現在已經是必備技能了，因為程式設計對物理研究效率提公升太多了。
4樓：藍黑求知者
經歷了一年多的理論物理科研訓練以後，可以很負責任的說：學習理論物理，程式設計是必須的。
從我身邊搞科研的同仁看，現在理論物理研究大概有兩種：數值模擬（計算）、解析計算。
數值模擬是指用程式設計的方式去模擬一定運動學方程下系統的物理性質，程式設計是必需的技能。解析計算是指用公式化的方式嚴格求解系統的物理性質，會用到的矩陣計算、積分、傅利葉變換等數學技巧，不用Mathematica幾乎是不可能的。（Mathematica也算程式設計，邏輯思路和寫程式差不多）
退一萬步講，學解析計算，即使對自己手算能力再有自信，寫note總一定會用到latex吧。
這裡的程式設計太廣義的，具體的理論物理學習面對的程式設計手段和難易程度不盡相同。其中我主要做的是Lattice QCD，C++、python、指令碼檔案、linux等都是必須要會的。最近在C++上折騰傳播子陣列的事，挺煩人的，同組一哥們做高圈計算，最近也在Mathematica上折騰主值積分化簡的程式。
這都是程式設計的苦……計算機技術的發展為物理帶來了變革，跟上這個潮流才能游得更快。
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