1樓：阿蘭那行
DMRG本身已經算老方法了，對於這個數值方法methodology加上一些general計算已經不足以支撐起哪怕乙個碩士課題了。在DMRG這塊建議還是拿到乙個問題和系統去用DMRG計算而不是發展研究方法本身。
當然二維的拓展，比如各種張量網路方法，現在靠譜程度還不夠令人滿意，可以考慮去參與發展完善相關方法。凝聚態，強關聯的數值方法還有很多的，各種蒙卡就不說了，DMRG相關的就有比如DMRG（MPS）和動力學平均場方法結合的，發展一下虛時實時演化，算一些原本不好算的系統，都還是可以考慮的。
2樓：計算中的海豹
這要看你說的是個人的前景，還是學科的前景。
論學科的前景：這個兩個方法在一維系統裡都很好用，已經談不上」前景「可言了，都是成型的工業化套路。往二維系統推廣時，DMRG（以及PEPS等）本質上就是張量網路，具體實現起來依舊困難重重，但不斷有進展，前景應該說還是不錯的；玻色化這一套基本沒希望。
論個人的前景：做研究最好以問題為導向，而不是以方法為導向。就算從實用的角度說，好的雜誌也往往要求你做出好的問題、或者拓展新方法，而這就往往要求你了解多種方法，而不是抱著傳統套路做習題。
最後我想多提一句，凝聚態物理的數值方法非常多，傳統DMRG只是冰山一角。題主還是要多了解一下比較好。
3樓：大黃貓
這兩個目前來說前景都一般，都是老方法了，能解決的問題差不多也就解決了，解決不了的就沒辦法了的。
數值的話可以考慮張量網路，畢竟足夠複雜，還可以結合機器學習啊什麼的，多好啊。
解析都半斤八兩，有興趣可以試試非阿貝爾版本的輔助粒子規範場論。這個還是很暴力和有趣的，而且和場論能結合一下，雖然描述具體物理並不那麼可靠，不過能有很多不一樣的東西。
隨機矩陣是什麼 在凝聚態物理中有什麼用
Raul Peng Random matrix theory RMT developed more than fifty years ago,is widely used in mesoscopic physics,such as problems in quantum transport and ...
現在凝聚態物理理論研究是以解析方法為主還是數值方法為主
sym cheng 不能一概而論。一方面，在偏應用的材料向領域，由於底層的理論已經發展得相對完善並且考慮到真實材料有著人腦難以勝任的非常複雜的細節。這一領域的研究方法往往是基於密度泛函理論，分子動力學這樣的單體數值計算。另一方面，在傳統的 硬骨頭 領域，比如高溫超導理論，理論發展的程度雖然極不完善，...
本人讀材料物理的，想考研，想問凝聚態物理和材料有什麼區別呢？發現凝聚態的很多研究方向都涉及材料呀
研究生看老師不看專業 就是說你具體在做什麼方向完全看老師的專長和心情。說不定導師腦子一抽，給了你個全新課題也不是沒可能的。言歸正傳，凝聚態大體分為理論和實驗。實驗那邊說白了，也是燒材料，水文章的時候就會套些理論上去，或者自己用軟體瞎幾把模擬一下，美其名曰印證。具體燒的材料不多，薄膜，多層，拓撲，發光...