我知道有几个资源值得尝试；但是，在我看来，他们要么缺乏重点，要么没有所需的受众。

1. 子目录之一：/r/CompSci。虽然它主要用于计算机科学和应用程序，但它应该适合讨论计算科学主题。它非常受欢迎（234K 订阅者），但我怀疑在那里找到合适的人群很容易。
2. 其他主题子版块（/r/Chemistry、/r/Science、/r/Math、/r/Physics、/r/MachineLearning）也可能适用于专门讨论计算建模主题的特定讨论。那里还有一些较小的社区，其中一些社区比其他社区更活跃。
3. 尽管我不知道某个特定的 Facebook 计算建模/科学小组，但可以在 Facebook 上找到合理的社区。（例如，Facebook：数据科学）。
4. 也可以在 LinkedIn 上找到相关组。(高性能和超级计算, HPC ,计算电磁学)
5. 可以在ResearchGate上找到有关相关主题的类似论坛的讨论中的一些活动。

还有一个以科学为中心的俄语论坛的经典例子，它仍然非常活跃：

6. DXDy。

一般来说，社交媒体和 SE 时代“扼杀”了很多论坛。因此，目前典型论坛上的活动非常有限。

我认为有充分的理由，为什么某些领域的类似论坛的讨论现在不太常见。论坛（恕我直言）往往会失去讨论主题，成为激烈争吵的场所，并且通常会适得其反。这在某种程度上催生了具有更严格 QA 规则的 SE。

Julia 社区有很多人专注于科学计算的不同方面。它的大部分话语论坛都是关于数值问题、性能、模拟方法和科学计算包的讨论。还有很多其他相关的频道，比如 JuliaLang slack（这里是为了邀请）。微分方程频道从那里连接到DiffEq Gitter，每天讨论所有与微分方程相关的事情。有很多高度活跃的 Slack 频道，例如#gpu, #machine-learning, #parallel,#linalg等等，人们正在讨论算法及其实现。Julialang/julia Github 也非常活跃，虽然更多的是目标驱动，并且需要更多的先决知识才能加入。总而言之，如果您对所有与科学计算相关的事物感兴趣，它是一个很好的讨论社区。