Как научиться физике с нуля


ФИЗИКА с нуля – современный учебник

В настоящее время нет ни одной естественнонаучной или технической области, где в той или иной степени не использовались бы достижения физики. А потому, единственная возможность узнать, как связаны между собой различные области науки и техники, это изучение основ физики. В то же время это и уникальная возможность познакомиться с новыми достижениями физики и их влиянием на другие области науки и техники. Предлагаемый вашему вниманию курс «Физика для чайников» на образовательном ресурсе FIZI4KA.RU удачно преподносит основы физики с нуля, неизменно востребованные все новыми поколениями.

Курс «Физика для чайников » — это не просто учебник, а интерактивный самоучитель по физике для начинающих, который доступен каждому любознательному и трудолюбивому школьнику и тем более студенту. От большинства учебников по физике FIZI4KA выделяется по пяти аспектам:

  1. Полное и последовательное изложение всего курса физики с нуля.
  2. Легкий и свободный стиль изложения физики для начинающих.
  3. Нет сложной математики.
  4. Продуманный подбор иллюстраций, схем и графиков, способствующих лучшему пониманию основ физики.
  5. Использование большого числа примеров и решения задач по физике, имеющих реальное практическое значение в повседневной жизни.

Все эти неоспоримые достоинства делают курс «физика для чайников» незаменимым пособием для самообразования или дополнительного чтения.

Во всех случаях, когда это возможно, законы физики выводятся из основных принципов; таким образом, всюду подчеркивается различие между основными принципами и следствиями из них. В курсе прослеживаются взаимосвязи различных областей физики (а также науки и техники). Независимые на первый взгляд разделы воссоединяются друг с другом и образуют единую картину. При введении каждого нового «закона», например закона магнитном силы, действующей на движущийся заряд, или закона равнораспределения энергии, мы стремимся разъяснить, действительно ли это новый закон, или же его можно вывести, используя уже известным материал. В большинстве случаев, проделав простые действия, удается проследить логическую структуру и замечательное единство всего того, что в противном случае выглядело бы просто как энциклопедическое собрание разнообразных явлений и законов.

Некоторых читателей может смутить рассмотрение в этом курсе таких актуальных вопросов современной физики, как нейтронные звезды, черные дыры, энергия Ферми, сохранение четности, кварки, голография, замедление времени, которые слишком сложны для начинающих студентов. Но мы сочли нужным включить их курс «Физика для чайников«, поскольку все эти вопросы захватывают воображение студентов, узнающих о них из средств массовой информации; это означает, что читатели хотели бы ближе познакомиться с этими проблемами в курсе физики, тем более многие из вопросов современном физики легче усваиваются студентами, чем то, что кроется за третьим законом Ньютона.

Стоит также отметить, что в «физике для начинающих» предпринята попытка связать изучение физики с изучением других областей науки, а также обратить внимание на взаимосвязь науки и общества. Например, центральной темой, пронизывающей весь курс, является проблема сокращения мировых ресурсов энергии. Обсуждаются и другие общественные, политические, экономические и философские предпосылки научного знания.  Предлагаемый курс основ физики предназначен не только для того, чтобы заложить теоретические основы будущей профессии студентов: он призван также способствовать общему культурному росту человека, который будет занят в сфере науки и техники!

Физика для чайников с нуля, основы химии

3.8 (76.88%) 141 votes

Вот как научиться физике и математике

Физика и математика - чрезвычайно важные предметы. На самом деле, это немного преуменьшение.

Физико-математические науки позволяют нам заглянуть в космос и понять внутреннее устройство Вселенной. Они сразу показывают нам нашу незначительность и наш замечательный потенциал; они дают нам представление об огромных существующих возможностях - о том, чего мы могли бы (и можем) однажды достичь. Они позволяют нам увидеть мир и увидеть себя по-новому.

Это начинает касаться поверхности этих предметов.

Никто не может отрицать их важность; однако также факт, что многие люди не знают, с чего начать исследование этих тем… какие книги изучать, с каких тем начинать. Вдобавок ко всему, многие боятся физики и математики - они, кажется, думают, что это вещи, которые могут понять только самые сообразительные люди.

Но ничего не могло быть дальше от истины.

Конечно, эти предметные области могут быть не из самых простых, с которыми вам когда-либо приходилось сталкиваться, но они далеко не невозможны.Так. Если вы хотите стать физиком или математиком или просто хотите разбираться в предметах, вот с чего начать.

Огромное спасибо замечательному Мойнаку Банерджи за его работу над этим.

Физика

Математика

Отделяя науку от лженауки

Теперь отправляйтесь вперед, живите долго и хорошо учитесь.

.

6 шагов для написания любого алгоритма машинного обучения с нуля: пример использования Perceptron | Джон Салливан

Написание алгоритма машинного обучения с нуля - чрезвычайно полезный опыт обучения.

Он дает вам это «ах-ха!» момент, когда он наконец щелкает, и вы понимаете, что на самом деле происходит под капотом.

Некоторые алгоритмы просто сложнее других, поэтому начните с чего-нибудь простого, например, однослойного персептрона.

Я проведу вас через следующий 6-этапный процесс написания алгоритмов с нуля, используя Perceptron в качестве примера:

  1. Получите общее представление об алгоритме
  2. Найдите несколько различных источников обучения
  3. Разбейте алгоритм на фрагменты
  4. Начните с простого примера
  5. Подтвердите с помощью надежной реализации
  6. Напишите свой процесс

Это восходит к тому, что я изначально сказал. Если вы не понимаете основ, не беритесь за алгоритм с нуля.

По крайней мере, вы должны быть в состоянии ответить на следующие вопросы:

  • Что это?
  • Для чего он обычно используется?
  • Когда я НЕ МОГУ этим пользоваться?

Что касается персептрона, давайте продолжим и ответим на следующие вопросы:

  • Однослойный персептрон - это самая простая нейронная сеть. Обычно он используется для задач двоичной классификации (1 или 0, «да» или «нет»).
  • Некоторыми простыми применениями могут быть анализ настроений (положительный или отрицательный ответ) или прогнозирование дефолта по ссуде («дефолт», «не дефолт»).В обоих случаях граница принятия решения должна быть линейной.
  • Если граница принятия решения нелинейна, вы действительно не можете использовать персептрон. Для этих задач вам нужно будет использовать что-то другое.

После того, как вы получите базовое представление о модели, пора приступить к исследованию.

Кто-то лучше учится по учебникам, кто-то - по видео.

Лично я люблю прыгать и использовать различные типы источников.

Что касается математических деталей, то учебники отлично справляются с задачей, но для более практических примеров я предпочитаю сообщения в блогах и видео на YouTube.

Вот несколько отличных источников персептрона:

Учебники

Блоги

Видео

Теперь, когда мы собрали наши источники, пора приступить к обучению.

Вместо того, чтобы полностью читать главу или сообщение в блоге, начните с беглого просмотра заголовков разделов и другой важной информации.

Запишите пункты списка и попытайтесь обрисовать алгоритм.

Пройдя по источникам, я разбил Персептрон на следующие 5 частей:

  1. Инициализирую веса
  2. Умножьте веса на входные и просуммируйте их
  3. Сравните результат с пороговым значением для вычисления вывода (1 или 0)
  4. Обновить веса
  5. Повторить

Давайте подробно рассмотрим каждый.

1. Инициализируйте веса

Для начала мы инициализируем вектор весов.

Количество весов должно соответствовать количеству функций. Предполагая, что у нас есть три функции, вот как будет выглядеть вектор весов.

Вектор веса обычно инициализируется нулями, поэтому я буду придерживаться этого в примере.

Затем мы умножим веса на входные данные, а затем просуммируем их.

Чтобы упростить работу, я раскрасил веса и соответствующие им элементы в первой строке.

После того, как мы умножим веса на характеристики, мы суммируем их. Это также известно как скалярное произведение.

Окончательный результат - 0. Я буду обозначать этот временный результат как «f».

После вычисления скалярного произведения нам нужно сравнить его с пороговым значением.

Я решил использовать в качестве порога 0, но вы можете поэкспериментировать с этим и попробовать другие числа.

Поскольку точечное произведение «f», которое мы вычислили (0), не превышает нашего порогового значения (0), наша оценка равна нулю.

Я обозначил оценку как y со шляпой (также известной как «y hat»), с нижним индексом 0, чтобы соответствовать первой строке. Вместо этого вы могли бы использовать 1 для первой строки, это не имеет значения. Я просто решил начать с 0.

Если мы сравним этот результат с фактическим значением, мы увидим, что наши текущие веса неверно предсказывают фактический результат.

Поскольку наш прогноз был неверным, нам нужно обновить веса, что приводит нас к следующему шагу.

Теперь мы обновим веса.Вот уравнение, которое мы собираемся использовать:

Основная идея заключается в том, что мы корректируем текущий вес на итерации «n» так, чтобы мы получили новый вес для использования в следующей итерации, «n + 1».

Чтобы настроить вес, нам нужно установить «скорость обучения». Обозначается это греческой буквой «эта».

Я выбрал 0,1 для скорости обучения, но вы можете поэкспериментировать с другими числами, как и с порогом.

Вот краткое изложение того, что у нас есть на данный момент:

А теперь давайте посчитаем новые веса для итерации n = 2.

Мы успешно завершили первую итерацию алгоритма персептрона.

Поскольку наш алгоритм не вычислил правильный результат, нам нужно продолжать работу.

Обычно нам требуется множество итераций. Просматривая каждую строку в наборе данных, мы будем обновлять веса каждый раз.

Один полный просмотр набора данных известен как «эпоха».

Поскольку наш набор данных состоит из 3 строк, нам потребуется три итерации, чтобы завершить 1 эпоху.

Мы можем установить общее количество итераций или эпох, чтобы продолжить выполнение алгоритма.Может быть, мы хотим указать 30 итераций (или 10 эпох).

Как и в случае с порогом и скоростью обучения, количество эпох - это параметр, с которым вы можете поиграть.

На следующей итерации мы переходим ко второй строке функций.

Я не буду повторять каждый шаг снова, но вот следующий расчет скалярного произведения:

Затем мы сравним скалярное произведение с пороговым значением, чтобы вычислить новую оценку, обновить веса и продолжить. Если наши данные линейно разделимы, персептрон сойдется.

.

100 онлайн-курсов физики, которые можно пройти бесплатно - Class Central

Миссия марсохода может быть завершена, но это не значит, что мы должны закрыть на год книги по науке и физике. IBM наращивает свои достижения в области квантовых вычислений с помощью Q System One, Илон Маск строит ракетный корабль из тяжелого металла, а ЦЕРН планирует усовершенствовать Большой адронный коллайдер. Что ждет суперсимметрию и физику элементарных частиц в будущем? Время покажет.

С продолжающимся ростом массовых открытых онлайн-курсов («МООК») доступ к высококачественному контенту для изучения физики как никогда велик.Так что взгляните на приведенный ниже список, и, чем бы вы ни интересовались в физике, будь то введение в физику, электричество или теорию относительности Эйнштейна, погрузитесь в нее и улучшите свое понимание основных строительных блоков окружающего нас мира.

Примечание : Чтобы понять, как работают эти курсы, прочтите наш FAQ. К сожалению, сейчас доступны не все эти курсы. Добавьте курс в MOOC Tracker, и мы сообщим вам, когда он станет доступен.

Начало физики

Как все работает: Введение в физику
Университет Вирджинии через Coursera
Введение в физику в контексте повседневных объектов.
★★★★★ (23 отзыва)

Понимание Эйнштейна: специальная теория относительности
Стэнфордский университет через Coursera
Этот курс будет стремиться «понять Эйнштейна», уделяя особое внимание специальной теории относительности, которую Альберт Эйнштейн, как 26-летний патентный служащий , представленный в «год чуда» 1905 года.
★★★★★ (16 оценок)

Введение в физику
via Udacity
Отправляйтесь в места, где в прошлом были сделаны большие открытия в области физики, и сделайте их сами.Вы посетите Италию, Нидерланды и Великобританию, изучая основы физики.
★★★★ ☆ (16 оценок)

Пространство, время и Эйнштейн
via World Science U
Присоединяйтесь к визуальному и концептуальному введению в впечатляющие идеи Эйнштейна о пространстве, времени и энергии.
★★★★★ (4 отзыва)

Введение в физику твердого тела
Индийский технологический институт Канпур через NPTEL
Курс посвящен ознакомлению с концепциями физики конденсированного состояния продвинутых студентов и аспирантов.

Экспериментальная физика I
Индийский технологический институт, Харагпур через NPTEL
Этот курс поможет вам понять принцип работы многих распространенных устройств через их приложения в различных экспериментах с конкретными целями.

Физика плазмы: Введение
Федеральная политехническая школа Лозанны через edX
Изучите основы плазмы, одного из фундаментальных состояний материи и различных типов моделей, используемых для его описания, включая жидкие и кинетические.

От атомов к звездам: как физика объясняет наш мир
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» через edX
Исследуйте Вселенную через физику от мельчайших микрочастиц до необъятных галактик.

Введение в физику - Часть 1: Механика и волны
Сеульский национальный университет via edX
Поймите физику из повседневного опыта. Этот курс охватывает основы механики Ньютона, включая колебания и волновые явления.

Думайте как физик
через Canvas Network
Изучите природные силы, такие как плавучесть, волны и то, как гравитация все это делает. Этот онлайн-курс Real Science Labs дает студентам практический лабораторный опыт, когда они исследуют силы мира природы.

Квантовая физика

Квантовая механика: одномерное рассеяние и центральные потенциалы
Массачусетский технологический институт через edX
Узнайте о рассеянии в одномерных потенциалах, угловом моменте, центральных потенциалах и атоме водорода.
★★★★★ (11 оценок)

Открытие бозона Хиггса
Эдинбургский университет через FutureLearn
Стоит ли нам волноваться по поводу бозона Хиггса? Узнайте больше о физике элементарных частиц и понимании Вселенной.
★★★★ ☆ (7 оценок)

Квантовая механика для ученых и инженеров
Стэнфордский университет через Stanford OpenEdx
Этот курс направлен на обучение квантовой механике всех, кто имеет достаточное понимание физических или инженерных наук на уровне колледжа.Этот курс представляет собой существенное введение в квантовую механику и способы ее использования. Он специально разработан, чтобы быть доступным не только для физиков, но также для студентов и технических специалистов с широким диапазоном научных и инженерных специальностей.
★★★★★ (4 отзыва)

Квантовая механика: волновые функции, операторы и ожидаемые значения
Массачусетский технологический институт через edX
Узнайте о волновых функциях и их вероятностной интерпретации, уравнении Шредингера и свойствах квантовых наблюдаемых.
★★★★★ (2 отзыва)

Топология в конденсированных средах: связывание квантовых узлов
Делфтский технологический университет через edX
Получите простой и практический обзор топологических изоляторов, майоранов и других топологических явлений.
★★★★★ (1 отзыв)

Квантовая механика для ученых и инженеров 2
Стэнфордский университет через Stanford OpenEdx
Этот курс охватывает ключевые темы использования квантовой механики во многих современных приложениях в науке и технологиях, знакомит с основными передовыми концепциями, такими как спин, идентичные частицы, квантовая механика света, основы квантовой информации и интерпретация квантовой механики и охватывает основные способы написания и использования квантовой механики в современной практике.

Приложения квантовой механики
Массачусетский технологический институт via edX
Этот курс посвящен основным методам, необходимым для практических приложений и исследований в области квантовой механики. Мы вводим различные методы приближения, чтобы понять системы, не имеющие аналитических решений.

Квантовая механика: квантовая физика в одномерных потенциалах
Массачусетский технологический институт через edX
Узнайте, как решить уравнение Шредингера для частицы, движущейся в одномерных потенциалах, актуальных для физических приложений.

Введение в уравнение Шредингера и квантовый перенос
Университет Пердью через edX
представляет метод неравновесной функции Грина (NEGF), широко используемый для описания квантовых эффектов в наноразмерных устройствах, а также его приложения в устройствах спинтроники.

Квантовая механика I
Индийский технологический институт в Бомбее через NPTEL
Этот курс является курсом первого уровня в обозначении бюстгальтера (кет) Дирака, который заложит основу для прохождения курсов продвинутого уровня.

Астрофизика

От Большого взрыва до темной энергии
Токийский университет через Coursera
★★★★ ☆ (15 оценок)

Astrophysics: The Violent Universe
Австралийский национальный университет via edX
Исследуйте самые смертоносные места во Вселенной, от черных дыр до сверхновых.
★★★★★ (5 оценок)

Относительность и астрофизика
Корнельский университет через edX
Изучите мощные и интригующие связи между астрономией и теорией относительности Эйнштейна.
★★★★ ☆ (5 оценок)

Введение в общую теорию относительности
Высшая школа экономики через Coursera
Общая теория относительности или теория релятивистской гравитации описывает черные дыры, гравитационные волны и расширяющуюся Вселенную. Цель курса - познакомить вас с этой теорией.

Физика плазмы: приложения
Федеральная политехническая школа Лозанны через edX
Узнайте о приложениях плазмы от ядерного синтеза, приводящего в действие солнце, создания интегральных схем и производства электроэнергии.

Космические лучи, темная материя и тайны Вселенной
Университет Васэда via edX
Присоединяйтесь к нам в уникальном исследовании одной из самых глубоких загадок Вселенной: космических лучей

Астрофизические вестники Эйнштейна
via World Science U
Команда Габриэлы Гонсалес в LIGO использует наземные эксперименты для поиска гравитационных волн, создаваемых черными дырами. В этом мастер-классе узнайте, как они проводят эти поиски и какие тайны они надеются разгадать о нашей Вселенной.

Информационный парадокс черной дыры
via World Science U
В 1970-х годах Стивен Хокинг осознал серьезный конфликт, связанный с квантовой природой черных дыр. Теоретик струн Самир Матур много лет работал над этой еще нерешенной проблемой и нашел радикальное решение так называемого информационного парадокса.

Изучение искривленной Вселенной
через World Science U
14 сентября 2015 года детекторы гравитационных волн LIGO впервые подтвердили обнаружение гравитационной волны.Присоединяйтесь к физику Нергис Мавалвала, который отправит вас в невероятное путешествие от скромного начала LIGO до его революционного открытия.

Новые идеи о темной материи
via World Science U
Присоединяйтесь к Джастину Хури, который познакомит вас с физикой элементарных частиц и космологией темной материи в поисках ответов на одну из самых больших загадок физики.

100 лет гравитационным волнам
via World Science U
Известный физик Рай Вайс известен прежде всего как один из первых создателей гравитационно-волновой обсерватории с лазерным интерферометром (LIGO).Присоединяйтесь к нему, когда он исследует историю этого удивительного проекта и технологии, которые сделали его реальностью.

Физика элементарных частиц

Физика элементарных частиц: введение
Женевский университет через Coursera
Этот курс познакомит вас с субатомной физикой, то есть физикой ядер и частиц.
★★★★ ☆ (1 отзыв)

Составляющие природы
через World Science U
С открытием частицы Хиггса в 2013 году Стандартная модель стала ближе к завершенной теории.На этом мастер-классе Мария Спиропулу, профессор физики в Калифорнийском технологическом институте, исследует надежность Стандартной модели и смотрит на будущее физики элементарных частиц.
★★★★★ (1 отзыв)

Решение проблем больших адронных коллайдеров с помощью машинного обучения
Высшая школа экономики через Coursera
Задания этого курса дадут вам возможность применить свои навыки в поисках новой физики с использованием передовых методов анализа данных.По окончании курса вы намного лучше поймете принципы экспериментальной физики и машинного обучения.

Методы анализа поверхности
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» через Coursera
Этот курс описывает наиболее широко используемые методы анализа в современной науке о поверхности. В нем представлены сильные и слабые стороны каждого метода, чтобы вы могли выбрать тот, который предоставит вам необходимую информацию.Он также рассматривает то, что каждый метод не может дать вам, а также то, как интерпретировать результаты, полученные от каждого метода.

Теоретическая физика

Эффективная теория поля
Массачусетский технологический институт через edX
8.EFTx - это курс для выпускников по теории эффективного поля (EFT), который обеспечивает фундаментальную основу для описания физических систем с помощью квантовой теории поля. Для студентов-интернатов он указан как 8.851.

Теория распыления
Индийский технологический институт Мадрас через NPTEL
Цель этого курса - дать обзор физики распыления жидкости, образования и распространения брызг.

Прошлое и будущее объединения
via World Science U
На протяжении всей истории физики ученые работали над объединением множества различных областей во всеохватывающее описание Вселенной. Теоретик струн Робберт Дейкграаф, директор и профессор Леона Леви в Институте перспективных исследований, обсуждает связь между очень большим и бесконечно малым.

Фундаментальные уроки теории струн
через World Science U
Кумрун Вафа вместе со всемирно известным теоретиком струн Эндрю Строминджером разработал новый способ вычисления энтропии черной дыры на языке теории струн.Следуйте за Вафой, поскольку он проведет вас через некоторые из самых невероятных вещей, которые мы узнали с момента зарождения теории струн.

Механика и движение

Статистическая механика: алгоритмы и вычисления
École normale supérieure через Coursera
В этом курсе вы изучите много современной физики (классической и квантовой) с помощью базовых компьютерных программ, которые вы загрузите, обобщите или напишете с нуля , обсудите, а затем подайте заявку. Присоединяйтесь, если вам интересно (но не обязательно хорошо осведомлены) об алгоритмах и о глубоком понимании науки, которое вы можете получить с помощью алгоритмического подхода.
★★★★★ (3 отзыва)

Механика ReView
Массачусетский технологический институт через edX
Механика ReView - это вводный курс механики на уровне Массачусетского технологического института, посвященный стратегическому подходу к решению проблем. Он охватывает те же темы учебной программы, что и курс Advanced Placement Mechanics-C .
★★★★★ (1 отзыв)

Механика: кинематика и динамика
Массачусетский технологический институт via edX
Изучите кинематику и динамику в этом курсе физики, основанном на вычислениях.
★★★★★ (1 отзыв)

Кинематика: описание движений космических аппаратов
Университет Колорадо в Боулдере через Coursera
Этот курс кинематики охватывает четыре основных тематических области: введение в кинематику частиц, глубокое погружение в кинематику твердого тела в двух частях. Курс заканчивается рассмотрением определения статического положения с использованием современных алгоритмов для прогнозирования и выполнения относительной ориентации тел в пространстве.
★★★ ☆☆ (1 отзыв)

Механика: движение, силы, энергия и гравитация, от частиц к планетам
Университет Нового Южного Уэльса через Coursera
Этот курс по запросу рекомендуется для старшеклассников и начинающих университетов, а также для всех, кто интересуется базовыми знаниями. физика.В курсе используются мультимедийные учебные материалы для представления материала: видеоклипы с ключевыми экспериментами, анимациями и рабочими примерами задач, все с дружелюбным рассказчиком.
★★★★ ☆ (1 отзыв)

Механика: простое гармоническое движение
Массачусетский технологический институт через edX
Узнайте, как решать и понимать простое гармоническое движение на этом уроке физики, основанном на исчислении.

Механика: динамика вращения
Массачусетский технологический институт via edX
Узнайте о динамике вращения, твердых телах и моменте инерции в этом курсе физики, основанном на вычислениях.

Механика: импульс и энергия
Массачусетский технологический институт via edX
Узнайте об импульсе и энергии в этом курсе физики, основанном на вычислениях.

Введение в механику, часть 1
Университет Райса через edX
Изучите физику движения вещей с помощью этого основанного на исчислении курса механики.

Кинетика: изучение движения космического корабля
Университет Колорадо в Боулдере через Coursera
После этого курса вы сможете… * Вывести из базовой формулировки углового момента уравнения вращения, а также прогнозировать и определять равновесия движения без крутящего момента и связанные с ними устойчивости * Разработайте уравнения движения для твердого тела с несколькими вращающимися компонентами и выведите и примените крутящий момент градиента силы тяжести * Примените условия статической устойчивости конфигурации с двумя вертушками и спрогнозируйте изменения по мере появления устройств обмена импульсом * Получите уравнения движения для системы, в которых присутствуют различные устройства обмена импульсом.

Управление нелинейным пространственным движением космического корабля
Университет Колорадо в Боулдере через Coursera
Этот курс обучает вас навыкам, необходимым для программирования конкретной ориентации и достижения точных целей прицеливания для космического корабля, движущегося в трехмерном пространстве. После этого курса вы сможете… * различать ряд понятий нелинейной устойчивости * применять прямой метод Ляпунова для доказательства стабильности и сходимости ряда динамических систем * разрабатывать показатели ошибок скорости и ориентации для 3-осевого управления ориентацией с использованием Теория Ляпунова * Анализ сходимости управления твердым телом с немоделированным моментом.

Как движется материал, часть 1: линейное движение
Колледж Харви Мадда via edX
Основанное на исчислении введение в механику Ньютона, в котором упор делается на решение проблем.

Как движется материал, часть 2: Угловое движение
Колледж Харви Мадда via edX
Основанное на исчислении введение в механику Ньютона, в котором упор делается на решение проблем.

Как движется материал, часть 3: Волновое движение
Колледж Харви Мадда via edX
Основанное на исчислении введение в механику Ньютона, в котором упор делается на решение проблем.

Электромагнетизм, лазеры и фотоны

3.15x: электрические, оптические и магнитные материалы и устройства
Массачусетский технологический институт через edX
В 3.15x мы исследуем электрические, оптические и магнитные свойства материалов и узнаем, как электронные устройства предназначены для использования эти свойства.
Перейти к классу

Электронные материалы и устройства
Массачусетский технологический институт через edX
Узнайте, как электронные устройства, такие как диоды и транзисторы, предназначены для использования электрических свойств материалов.
★★★★ ☆ (3 отзыва)

Электричество и магнетизм, часть 1
Университет Райса через edX
PHYS 102.1x служит вводным курсом по заряду, электрическому полю, электрическому потенциалу, току, сопротивлению и цепям постоянного тока с резисторами и конденсаторами.
★★★★★ (2 отзыва)

Электричество и магнетизм: электростатика
Массачусетский технологический институт через edX
Из этого вводного курса физики вы узнаете, как заряды взаимодействуют друг с другом и создают электрические поля и электрические потенциалы.

Электричество и магнетизм: магнитные поля и силы
Массачусетский технологический институт через edX
В этом вводном курсе физики вы узнаете, как заряды создают и перемещаются в магнитных полях и как анализировать простые цепи постоянного тока.

Электричество и магнетизм: уравнения Максвелла
Массачусетский технологический институт via edX
В этой последней части 8.02 мы рассмотрим закон Фарадея, схемы с индукторами, уравнения Максвелла и электромагнитное излучение.Этот вводный курс физики электромагнетизма потребует использования математического анализа.

Электричество и магнетизм, часть 2
Rice University via edX
PHYS 102.2x служит введением в магнитное поле, как оно создается токами и магнитными материалами, индукцией и индукторами, а также цепями переменного тока.

Введение в фотонику
Индийский технологический институт Мадрас через NPTEL
Вводный курс по фотонике, ведущий к более продвинутым курсам, таким как лазеры, оптическая связь, оптические датчики и интегральные схемы фотоники.

Лазер: основы и приложения
Индийский технологический институт Канпур через NPTEL
Этот курс предназначен для студентов, которым необходимо понять основные принципы работы лазеров и их основные свойства. Этот курс дает студентам полное представление об основах лазеров: их уникальных свойствах, принципах работы и областях применения.

Основные шаги в области магнитного резонанса
Федеральная политехническая школа Лозанны через edX
МООК, чтобы открыть для себя основные концепции и широкий спектр интересных приложений магнитного резонанса в физике, химии и биологии

Физика кремниевых солнечных элементов
École Polytechnique via Coursera
Первый MOOC «Фотоэлектрическая солнечная энергия» представляет собой общую презентацию солнечных фотоэлектрических технологий в глобальном энергетическом контексте без подробных деталей.В частности, описание работы солнечных элементов ограничено идеальным случаем. В отличие от этого второй MOOC позволяет глубоко понять свойства солнечных элементов на основе кристаллических полупроводников.

Начало работы с крио-ЭМ
Калифорнийский технологический институт через Coursera
Этот класс охватывает фундаментальные принципы, лежащие в основе криоэлектронной микроскопии (крио-ЭМ), начиная с базовой анатомии электронных микроскопов, введения в преобразования Фурье, и принципы формирования имиджа.Основываясь на этом фундаменте, класс затем охватывает вопросы подготовки проб, стратегии сбора данных и основные рабочие процессы обработки изображений для всех трех основных методов современной крио-ЭМ: томографии, анализа отдельных частиц и двумерной кристаллографии.

Краткий курс по сверхпроводимости
Индийский технологический институт Гувахати через NPTEL
Курс посвящен основам сверхпроводимости, включая эффект Мейснера, электродинамический отклик, сверхпроводники типа I и типа II и т. Д.

Плазмоника: от основ до современных приложений
Университет ИТМО via edX
Плазмоника - это недавно возникшая и быстрорастущая отрасль оптики. Изучите основы, а также последние достижения и современные приложения.

Термодинамика

Статистическая молекулярная термодинамика
Университет Миннесоты через Coursera
Этот вводный курс физической химии исследует связи между молекулярными свойствами и поведением макроскопических химических систем.
★★★★ ☆ (4 отзыва)

Введение в термодинамику: передача энергии из одного места в другое
Мичиганский университет через Coursera
Этот курс представляет собой введение в самые действенные инженерные принципы, которые вы когда-либо изучили - термодинамика: наука о передаче энергии из одного места или формы в другое место или форму. Понимание того, как работают энергетические системы, является ключом к пониманию того, как удовлетворить все эти потребности во всем мире. Поскольку потребности в энергии только растут, этот курс также закладывает основу для многих успешных профессиональных карьер.
★★★★ ☆ (3 отзыва)

Термодинамика
Индийский технологический институт Бомбей через edX
Введение в основные концепции и приложения термодинамики в машиностроении.
★★★★★ (3 отзыва)

Основы явлений переноса
Технологический университет Делфта via edX
Изучите базовую структуру для работы над широким спектром инженерных проблем, касающихся передачи тепла, массы и количества движения.Изучите примеры повседневных процессов дома, в лаборатории и на производстве.
★★★★ ☆ (1 отзыв)

Кондуктивная и конвекционная теплопередача
Индийский технологический институт, Харагпур через NPTEL
Это вводный курс по кондуктивной и конвекционной теплопередаче. Тема теплопередачи имеет широкую область применения и имеет первостепенное значение практически во всех областях инженерных и биологических систем. Курс подчеркивает основные концепции режимов теплопередачи и конвекции, а также перечисляет законы и основные уравнения, относящиеся к скоростям теплопередачи, на основе основополагающих принципов.

Оптика

Атомная и оптическая физика I - Часть 2: Структура атома и атомы во внешнем поле
Массачусетский технологический институт через edX
Вторая часть курса современной атомной и оптической физики: структура атомов и их поведение в статических электромагнитных полях.
★★★★ ☆ (1 отзыв)

Атомная и оптическая физика I– Часть 1: Резонанс
Массачусетский технологический институт через edX
Первая часть курса современной атомной и оптической физики: физика резонансов, центральная тема в атомной физике.

Атомная и оптическая физика I - Часть 3: Взаимодействие атома и света 1 - Матричные элементы и квантованное поле
Массачусетский технологический институт через edX
Третья часть курса современной атомной и оптической физики: физика взаимодействий атомы с электромагнитным полем.

Атомная и оптическая физика I - Часть 4: Взаимодействие атома и света 2: Уширение линий и двухфотонные переходы
Массачусетский технологический институт через edX
Четвертая часть курса современной атомной и оптической физики: физика формы линий и двухфотонные переходы.

Атомная и оптическая физика I - Часть 5: Когерентность
Массачусетский технологический институт через edX
Пятая часть курса современной атомной и оптической физики: физика атомной когерентности.

Атомная и оптическая физика: атомно-фотонные взаимодействия
Массачусетский технологический институт через edX
Узнайте, как использовать квантовую электродинамику для описания физики взаимодействия между атомами и фотонами.

Атомная и оптическая физика: ультрахолодные атомы и физика многих тел
Массачусетский технологический институт через edX
Узнайте об ультрахолодных атомах, конденсате Бозе-Эйнштейна и приложениях в физике твердого тела и квантовой информатике.

Атомная и оптическая физика: оптические уравнения Блоха и динамика открытых систем
Массачусетский технологический институт через edX
Узнайте об оптических уравнениях Блоха и их решениях с приложениями для динамики открытых систем.

Атомная и оптическая физика: световые силы и лазерное охлаждение
Массачусетский технологический институт через edX
Узнайте о силах света, лазерном охлаждении и способах создания оптических ловушек для атомов.

Волны и оптика
via edX
Этот курс охватывает физику волн на струнах, электромагнитные волны, геометрическую оптику, интерференцию, дифракцию и формирование изображений.

Звуки и акустика

Физический синтез звука для игр и интерактивных систем
Стэнфордский университет via Kadenze

Этот курс знакомит с основами цифровой обработки сигналов и вычислительной акустики на основе физики колебаний реальных объектов и систем.Предоставляемое бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом позволит любому использовать физические модели в своих произведениях искусства, звуке игр или фильмов или любых других приложениях.
★★★★★ (10 оценок)

Введение в акустику (часть 2)
Корейский продвинутый институт науки и технологий через Coursera
Учащиеся могли изучить основные концепции акустики из «Введение в акустику (часть 1)». Теперь пришло время применить к реальной ситуации и разработать собственное акустическое приложение.Учащиеся будут анализировать явления излучения, рассеяния и дифракции с помощью уравнения Кирхгофа – Гельмгольца. Затем учащиеся спроектируют свою собственную комнату реверберации или воздуховоды, которые соответствуют установленным ими условиям.
★★ ☆☆☆ (1 отзыв)

Основы волн и вибраций
École Polytechnique via Coursera
Волны повсюду. На воде, конечно, но также и в воздухе, когда вы слышите самолет, и, конечно, под ногами во время землетрясения.Вибрации тоже повсюду: в вашем байке, когда вы наезжаете на кочку, в вашей гитаре, когда вы играете, и, конечно же, в вашем смартфоне. Вы можете догадаться, что за всем этим есть что-то общее. В этом и состоит цель этого курса!

Лекции Ричарда Фейнмана

Лекции посланника Ричарда Фейнмана (1964)
В этих лекциях посланника «Характер физического закона», первоначально прочитанных в Корнельском университете и записанных Би-би-си 9-19 ноября 1964 года, физик Ричард Фейнман предлагает обзор избранных физических законов. законов и объединяет их общие черты в один общий принцип инвариантности.С 1945 по 1950 год Фейнман преподавал теоретическую физику в Корнелльском университете. Затем он стал профессором Калифорнийского технологического института и был назван одним из лауреатов Нобелевской премии по физике 1965 года.

Лекции Фейнмана по физике
Лекции Фейнмана по физике были основаны на двухлетнем вводном курсе физики, который Ричард Фейнман преподавал в Калтехе с 1961 по 1963 год; он был опубликован в трех томах с 1963 по 1965 год и почти два десятилетия использовался в Калифорнийском технологическом институте в качестве вводного учебника физики .

OpenCourseWare Physics курсы

Курсы OpenCourseWare - это записи аудиторных лекций, размещенные в Интернете.

MIT

Физика энергии
Курс разработан для второкурсников, младших и старших курсов Массачусетского технологического института, которые хотят понять фундаментальные законы и физические процессы, которые управляют источниками, извлечением, передачей, хранением, деградацией и конечным использованием энергии.

Physics II: Electricity & Magnetism
Этот курс для новичков представляет собой второй семестр вводного курса физики.Основное внимание уделяется электричеству и магнетизму. Предмет преподается с использованием формата TEAL (активное обучение с поддержкой технологий), в котором используется взаимодействие в малых группах и современные технологии. TEAL / Studio Project в Массачусетском технологическом институте - это новый подход к физическому образованию, призванный помочь студентам лучше понять интуицию и концептуальные модели физических явлений.

Квантовая физика I
Этот курс охватывает экспериментальные основы квантовой физики. Он знакомит с волновой механикой, уравнением Шредингера в одномерном и трёхмерным уравнением Шредингера.
Это первый курс в программе «Квантовая физика» для студентов, за ним следуют 8.05 Quantum Physics II и 8.06 Quantum Physics III .

Теория струн
Это курс продолжительностью один семестр, посвященный дуальности калибровки и гравитации (часто называемой AdS / CFT) и ее приложениям.

Изучение черных дыр: общая теория относительности и астрофизика
Изучение физических эффектов вблизи черной дыры как основа для понимания общей теории относительности, астрофизики и элементов космологии.Дополнение к текущим достижениям в теории и наблюдениях. Энергия и импульс в плоском пространстве-времени; метрика; искривление пространства-времени вблизи вращающихся и невращающихся центров притяжения; траектории и орбиты частиц и света; элементарные модели Космоса.

Йельский университет

Основы физики I
Этот курс представляет собой подробное введение в принципы и методы физики для студентов, имеющих хорошую подготовку по физике и математике.Упор делается на решение проблем и количественное мышление. Этот курс охватывает механику Ньютона, специальную теорию относительности, гравитацию, термодинамику и волны.

Основы физики II
Это продолжение Основы физики, I (PHYS 200), вводного курса по принципам и методам физики для студентов, хорошо подготовленных к физике и математике. Этот курс охватывает электричество, магнетизм, оптику и квантовую механику.

UC Irvine

Общая теория относительности и гравитации Эйнштейна
Этот курс обозначен как Физика 255: Общая теория относительности в каталоге курсов UCI.Введение в теорию гравитации Эйнштейна. Тензорный анализ, уравнения поля Эйнштейна, астрономические проверки теории Эйнштейна, гравитационные волны.

Классическая физика
Этот курс покажет вам, как применять простые физические модели к движению объектов. UCI Physics 7C охватывает следующие темы: сила, энергия, импульс, вращение и гравитация.

Открытый, Мичиган

Лекции по физике сплошных сред
Идея этих лекций по физике сплошных сред возникла из короткой серии лекций по физике материалов в Мичиганском университете летом 2013 года.Эти беседы были нацелены на аспирантов, докторантов и коллег. Из этой группы пришло предположение, что несколько полный набор лекций по континуальным аспектам физики материалов был бы полезен.

Введение в методы конечных элементов
Мы надеемся, что эти лекции по методам конечных элементов дополнят серию по физике сплошной среды и станут отправной точкой, с которой опытный исследователь или продвинутый аспирант сможет приступить к работе в (континууме) вычислительных физика.

.

Как научить физику модели машинного обучения? | Вегард Фловик

Как физик, мне нравится создавать математические модели для описания мира вокруг нас. Обладая достаточной информацией о текущей ситуации, хорошо сделанная физическая модель позволяет нам понимать сложные процессы и предсказывать будущие события. Такие модели уже применяются повсюду в нашем современном обществе для самых разных процессов, таких как предсказание орбит массивных космических ракет или поведения наноразмерных объектов, которые лежат в основе современной электроники.

Возможность делать прогнозы также является одним из важных приложений машинного обучения (ML). Распространенный ключевой вопрос - как выбрать между моделью, основанной на физике, и моделью машинного обучения, управляемой данными. Ответ зависит от того, какую проблему вы пытаетесь решить. В этом случае есть два основных класса проблем:

1) У нас нет прямых теоретических знаний о системе, но у нас есть много экспериментальных данных о том, как она себя ведет.

Если, например, у вас нет прямых знаний о поведении системы, вы не можете сформулировать какую-либо математическую модель, чтобы описать ее и сделать точные прогнозы.

К счастью, еще не все потеряно. Если у вас есть много примеров результатов, вы можете использовать модель на основе машинного обучения. Учитывая достаточное количество примеров результатов (данные обучения), модель машинного обучения должна быть в состоянии изучить любой базовый шаблон между имеющейся у вас информацией о системе (входные переменные) и результатом, который вы хотите предсказать (выходные переменные).

Примером этого может быть прогноз цен на жилье в городе. Если у вас достаточно примеров продажных цен на похожие дома в том же районе, вы сможете сделать справедливый прогноз цены на дом, который выставлен на продажу.

2) Мы хорошо разбираемся в системе, а также можем описать ее математически.

Если проблему можно хорошо описать с помощью модели, основанной на физике, этот подход часто оказывается хорошим решением.

Это не означает, что машинное обучение бесполезно для любой проблемы, которую можно описать с помощью моделирования на основе физики. Напротив, объединение физики с машинным обучением в схеме гибридного моделирования - очень захватывающая перспектива. На самом деле настолько захватывающе, что он изучается глубоко.В связи с моей работой я недавно глубоко погрузился в пересечение машинного обучения и моделирования на основе физики.

Даже если систему, по крайней мере в принципе, можно описать с помощью модели, основанной на физике, это не означает, что подход машинного обучения не будет работать. Способность моделей машинного обучения учиться на собственном опыте означает, что они также могут изучать физику: имея достаточно примеров того, как ведет себя физическая система, модель машинного обучения может изучить это поведение и делать точные прогнозы.

Эта способность изучать физику на собственном опыте, а не через математические уравнения знакома многим из нас, хотя мы можем этого не осознавать: если, например, вы когда-либо играли в футбол, вы, вероятно, пытались сделать идеальный бросок. А для этого нужно было точно предсказать траекторию мяча. Это довольно сложная физическая задача, которая включает в себя несколько переменных, таких как сила, с которой вы ударяете по мячу, угол вашей ступни, вес мяча, сопротивление воздуха, трение травы и т. Д. И т. Д. .

Однако, когда футболист бьет по мячу, это не результат сложных физических расчетов, которые он провел за доли секунды. Скорее, он научился правильным движениям на собственном опыте и получил интуитивное представление о том, как сделать идеальный выстрел.

( Иллюстрация: Deviant Art )

Тот факт, что модели машинного обучения - или алгоритмы - учатся на собственном опыте, в принципе напоминает то, как учатся люди. Класс моделей машинного обучения, называемых искусственными нейронными сетями, представляет собой вычислительные системы, вдохновленные тем, как мозг обрабатывает информацию и учится на опыте.

Эта способность учиться на собственном опыте также вдохновила меня и моих коллег попробовать обучить физику моделям машинного обучения: вместо того, чтобы использовать математические уравнения, мы обучаем нашу модель, показывая ей примеры входных переменных и правильное решение.

Важный вопрос заключается в том, почему мы должны реализовывать подход на основе машинного обучения, когда у нас есть основанная на физике модель, способная описать рассматриваемую систему.
Одним из ключевых аспектов является вычислительная стоимость модели: мы могли бы подробно описать систему, используя физическую модель.Но решение этой модели могло быть сложным и трудоемким. Таким образом, подход, основанный на физике, может потерпеть неудачу, если мы будем стремиться к модели, которая может делать прогнозы в реальном времени на реальных данных.

В этом случае возможна более простая модель на основе машинного обучения. Вычислительная сложность модели машинного обучения проявляется в основном на этапе обучения. После того, как модель завершит обучение, делать прогнозы на основе новых данных просто. Именно здесь становится очень интересным гибридный подход, сочетающий машинное обучение и моделирование на основе физики.

Мы, например, рассмотрели этот подход для конкретной задачи виртуального измерения расхода в нефтяной скважине, как показано на рисунке ниже. Несколько датчиков могут обеспечивать измерения температуры и давления в скважине P_dh, T_dh , а также на входе P_uc, T_uc и после P_dc, T_dc штуцера скважины. Проблема, которую мы хотим решить, заключается в том, как поток нефти, газа и воды зависит от этих измерений: т. Е. Функция, описывающая скорости многофазного потока:

Q_o, Q_g, Q_w = F (P_dh, P_uc, P_dc, T_dh, T_uc, T_dc, Pos_Choke)

Это сложная задача моделирования, которую нужно выполнить, но, используя современные инструменты симулятора, мы можем сделать это с высокой степенью точности.

Модель отражает термодинамику и гидродинамику многофазного потока нефти, газа и воды из эксплуатационной скважины. Используя это, мы можем сгенерировать множество смоделированных обучающих данных для модели машинного обучения и объединить их с реальными данными из физической скважины.

Преимущество этого подхода заключается в том, что мы можем выполнять все требовательные к вычислениям части в автономном режиме, когда создание быстрых прогнозов в реальном времени не является проблемой. Создавая большие объемы обучающих данных из модели, основанной на физике, мы можем научить модель машинного обучения физике проблемы.

Обученная модель ML может использовать только измерения датчиков из физической скважины, то есть давления и температуры, для одновременного прогнозирования дебитов нефти, газа и воды. Что еще более важно, он может делать эти прогнозы за доли секунды, что делает его идеальным приложением для работы с данными из добывающих скважин в реальном времени.

Такой подход позволяет нам внедрять виртуальные многофазные расходомеры для всех скважин на производственном объекте. Я не сомневаюсь, что он станет чрезвычайно ценным инструментом как для мониторинга, так и для оптимизации производства.

Я считаю, что в будущем машинное обучение будет использоваться гораздо большим количеством способов, чем мы даже можем себе представить сегодня. Как вы думаете, какое влияние это окажет на различные отрасли? Я хотел бы услышать ваши мысли в комментариях ниже.

Если вам эта статья показалась интересной, вам также могут понравиться некоторые из моих других статей:

  1. Глубокое трансферное обучение для классификации изображений
  2. Создание ИИ, который может читать ваши мысли
  3. Машинное обучение: от шумихи до реальных приложений
  4. Скрытый риск ИИ и больших данных
  5. ИИ для управления цепочками поставок: предиктивная аналитика и прогнозирование спроса
  6. Как (не) использовать машинное обучение для прогнозирования временных рядов: как избежать ловушек
  7. Как использовать машинное обучение для выявления аномалий обнаружение и мониторинг состояния
  8. Как использовать машинное обучение для оптимизации производства: использование данных для повышения производительности
  9. Можем ли мы построить сети искусственного мозга, используя наномасштабные магниты?

Мастерская искусственного интеллекта - от шумихи до реальных приложений

.

Смотрите также