在基因那本書裡時常可以看到某些科學家們意外發現了新現象，在昨天(2019/8/27)我也小小的感同身受了一下，歷時大約兩個月的工作我終於在我的模型上找到了第一組解，找到的當下真是既開心又意外，我用的方法是之前我用了無數次的方法，要不是下午跟教授討論了一下，我根本就不太會再去用那個方法(我寫了好幾個程式碼，那是最簡單的方法---迭代法)，因為用迭代法老是會迭代出一對凌亂的數字讓我認為那根本很難得到解(我最高迭代到快10000圈)。

我來講一下我的模型好了，它是把在研究超導體中很有名的t-j model套用在Lieb lattice的二維晶格，我找到的第一組解是去解一個含有7x7的primitive cell的晶格，我是用均場理論(renormalized mean field theory)去解，共有1022個未知數和1022個self-consistence方程式(每個site的電子密度、超導pairing、chemical potential、等一些其它的未知數共1022個)，本來最後想用matlab的fsolve去解(我認為fsolve很powerful，而在此之前迭代法又失敗了那麼多次)，但是用fsolve解3x3的晶格(簡化後118個未知數)就很吃力了7x7幾乎不可能(電腦會跑非常的久)，發現這一點使我幾乎對這個問題絕望(我對fsolve寄與厚望，雖然腦中還有兩個想法，但都要經過一些麻煩的計算，而且我並不認為有哪一個想法絕對可以找得到解)。

就在昨天下午我決定實行其中一個想法(在y方向上加上週期性邊界條件，這樣等價於處理一條chain，大大的減少了我的未知數數目)，我才剛執行這個想法，沒想到教授就傳Line來關心我找到解了沒(他平常不怎麼理學生，我已經有兩個禮拜沒跟他接觸了)，我告訴他這個想法，他卻把這個想法弄得更複雜(他說應該把週期性邊界條件加在x=-y方向，這樣在那個方向就可以做傅立葉變換)，之後我就到他的辦公室跟他討論，當他發現我在解3x3的晶格時馬上就說我應該解大一點的晶格(以uniform的初始條件跑迭代，在大一點的晶格會比較穩定)，果不其然跑大一點的晶格後在晚上大約八點時我在清大的夜讀區找到了第一組解(中間都在調整電子密度，我發現當電子密度有點大時，迭代法都會發散，所以在走路去吃飯的途中就想說等下回去把doping調大一點，結果就找到解了，相比於我想像中的情況，這樣就得到解，好像有點太過簡單了)。

也許科學的發現並不需要過人的智力(或fancy的方法)，但的確需要絕不放棄的毅力。