到目前为止，我在建模、模拟和简单的实验室实验方面做了一些工作，我真的很喜欢这三种研究方法来解决一个研究问题。我可以根据理论、物理定律和实验数据编写棘手的（在实现方面）、无错误的代码来模拟我的顾问和我修补和修改的模型。我在实验室的实验技能几乎是初学者，即实验已经由我的顾问设置、设计和调试，我们中的一些人在实验室笔记本上运行实验并记下测量值，观察某些现象的展开在实验中。

话虽如此，这是我的问题：

我注意到我在数值分析领域没有做太多工作，我的实验室和它的 PI 也没有——而且我的 PI 经常在顶级期刊上发表。我们用来模拟模型的求解器是标准的，没有什么花哨的。我们的模型方程很简单，表现良好，而且不僵硬。对于 Navier-Stokes 的东西，我们使用了最近发表的现有求解器，例如，计算物理学杂志。

那么，我是一个什么样的研究员？

如果我喜欢我的工作类型——建模、理论、简单实验，或者换句话说“现象学”建模——我应该走哪条路，但我实际上并没有花时间编写花哨、详细的求解器？我所有的研究热情和动力都在于看到复杂的自然现象在实验室实验和模拟中展开，为我们提供了一个数学框架和对一些鲜为人知的系统的更深入理解。我的编码工作是相对“低技术”的，我更喜欢 - 并且认为如果我的研究有一个非常通用的方法，那么结果可以很容易地在未来的工作中扩展或推广。