1樓：格利亞貓
講道理，做計算神經的，尤其是偏理論的，幾乎被學理論物理的統治了，不管是什麼方向什麼學校。
斯坦福的 Surya Ganguli （同校的 Bill Newsome 親口和我說是世界上最好的計算神經科學家不過你乙個同是斯坦福的起什麼哄）現在就在應用物理系，博士是伯克利的理論物理
MIT 的 Josh Tenenbaum，算是比較不主流的計算神經科學家，博士是耶魯的物理
哈佛的 Haim Sompolinsky 物理
哥大的 Kenneth Miller，Larry Abbott 都是學物理的
我以前的老師 Stephanie Palmer，牛津的物理
這種例子真的太多了。尤其是現在比較年長一些的計算神經科學家，真是清一色的理論物理出身。本來很多早期的計算神經科學的方法和模型都是從統計力學、熱力學裡面來的。
我現在唯一能想到的不是學物理的元老是斯坦福的 Jay McClelland，學心理出身的。
其實知道最近幾年才開始有不是物理系畢業的計算神經科學佼佼者，比如普林斯頓的 Jonanthan Pillow 和哥大的 Liam Paninski，都是NYU的 Neural Science 畢業的。
要想轉行的話，看你是想做什麼樣的計算神經科學了。有非常偏統計、機器學習的，這種我覺得物理專業的會有數學上的優勢，但也是要專門去學這些方法和模型的；有完全按照物理來的，研究神經網路 energy function 這種的，這個領域的人很多我都懷疑沒見過真的腦子，但是和理論物理很相似；或者就是和實驗資料結合特別緊密，做模型的，這種就要求比較高了，對神經科學和量化手段都有要求。
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