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物理场论文最新进展_物理学10个著名方程(2024年12月教程归档)

内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

物理场论文

「成电快讯」【物理学院严鹏教授课题组在PRL发表研究成果】近日，物理学院、电子薄膜与集成器件全国重点实验室严鹏教授课题组在磁学与自旋电子学研究领域取得重要进展。通过研究自旋极化电流与交错磁性斯格明子之间的相互作用，他们发现了由蕴含在磁四极矩中的规范场导致的交错磁性斯格明子霍尔效应（图1），挑战了“电中性”准粒子没有霍尔效应的观念。该理论研究结果以“Skyrmion Hall Effect in Altermagnets”为题，发表在近期的《Physical Review Letters》。电子科技大学为论文唯一完成单位，物理学院博士后金哲珺雨、博士生曾钊卓为第一作者，严鹏教授为通讯作者。

「青大新鲜事」【我校青年教师宋建军在国际顶刊发表综述论文】近日，我校物理科学学院青年教师宋建军在国际顶级期刊Advanced Materials发表题为“Physical Field Effects to Suppress Polysulfide Shuttling in Lithium-Sulfur Battery”的综述文章，强调了基于各种物理场效应策略在抑制锂硫电池穿梭效应的重要性，汇总了近期物理场效应在锂硫电池中的应用进展。了解详细点击:网页链接

「小柯机器人」【月壤钛铁矿原位选矿过程的多物理场模拟与优化】中国科学院大学张光教授团队在最新论文中，报道了月壤钛铁矿原位选矿过程的多物理场模拟与优化。2024年10月15日，《中国科学：地球科学》发表了这一成果。据悉，探索和利用月球资源已成为未来月球探测任务的主要目标。月球矿物的分类收集和加工是月球资源原位探测和利用的基本前提。在本研究中，研究小组提出了一种干式磁选法从月球土壤中原位分离磁性矿物的方案。该方案通过改变具有不同磁性的月壤颗粒的运动轨迹，实现了从月壤中分离磁性矿物的目的。研究人员对干式磁选装置进行了详细的建模，并对磁参数的三维分布进行了计算和分析。在对嫦娥五号样品进行表征和分析的基础上，研究人员对月球表层颗粒的形态和物理参数也进行了建模和模拟。对多物理场条件下月壤颗粒的运动过程进行离散元模拟，以考察关键参数对月壤磁性矿物选矿性能的影响。结果表明，在特定的磁场强度和滚筒转速条件下，月壤颗粒可实现最佳的分离选矿。此外，研究人员还分析了月球弱重力条件和月球颗粒带电性质对选矿过程的影响，结果表明，这些因素都能明显增强月球钛铁矿的选矿过程。本研究论证了采用干式磁选法从月球风化层中选矿磁性矿物的可行性，为月球矿物资源的收集、加工和利用科学任务提供了理论依据。网页链接

为什么爱因斯坦能在其他人知晓之前就发现了奥本海默、惠勒以及后来的一系列诺贝尔奖得主？因为他有一套独特的识别天才的方法。以下是他识别天才的唯一方法: 1933年，爱因斯坦来到普林斯顿高等研究院。他需要组建一支由年轻物理学家组成的团队，帮助推进他的统一场论。但他选择合作伙伴的方法让所有人感到震惊：爱因斯坦在普林斯顿的办公室很简单，只有一张桌子、一块黑板，以及一堆不同寻常的“失败”物理论文。这些并不是普通的论文，而是那些对著名物理问题故意写错的解答，他用这些论文来考验每一个走进他办公室的候选人。他的过程非常非传统： 1. 给候选人一个已知的物理问题 2. 让他们解决 3. 给他们看“错误”的解答 4. 观察他们的反应他寻找的不是知识，而是某种更有价值的东西…… 大多数候选人会立刻指出错误： “这违反了能量守恒！” “这里的数学是错误的！” 爱因斯坦会礼貌地感谢他们，但从此不再联系他们。然而，一些候选人的反应却完全不同，这些特别的少数人会盯着错误的解答，充满好奇地思考： “这不可能……但如果可能呢？” “如果这是真的，那将意味着……” 他们会花上数小时探索这个“错误”的潜在含义。这才是爱因斯坦的真正考验：不是看某人是否能发现错误，而是看他们是否能在“错误”想法中发现隐藏的可能性。他称之为“富有成效的困惑”——一种能够放下既定规则，探索新领域的能力。 1939年，他的首批选择之一是约翰ⷦƒ 勒。面对一个错误的量子力学解答，惠勒没有直接否定，而是花了三个小时探索其潜在含义。后来，惠勒开创了黑洞物理学和量子信息理论——这些概念在当时被其他人认为是“错误”的。罗伯特ⷥ奦œ즵𗩻˜是另一个通过爱因斯坦非传统测试的人。当他看到一个关于粒子物理的“有缺陷”解答时，他说：“这打破了我们所知道的所有规则……但它很美。” 奥本海默后来领导了曼哈顿计划，并革新了量子场论。爱因斯坦的方法并不是寻找“正确”的人。而是寻找那些能在“错误”中看到美的人——那些能够探索不可能的想法、直到把它们变为可能的人。这正是理论物理的基石。他挑选的合作者后来： - 发现了黑洞 - 开创了核物理学 - 创立了信息理论 - 发展了量子场论这一切都源于他们不怕探索“错误”的想法。爱因斯坦的哲学很简单： “如果一个想法起初看起来并不荒谬，那它就没有希望。” 他相信，真正的突破来自于那些愿意质疑一切的人——即使是那些看起来显然“正确”的东西。他的识才方法揭示了一个更深刻的意义：创新并非来自知道所有正确答案。而是来自愿意探索那些错误答案。

「模型时代」计算范式的未来图景在科技界，Stephen Wolfram（沃尔夫拉姆）应该是一个有点传奇的人物。他 15 岁时开始研究应用量子场论和粒子物理学，并在同行评审科学杂志上发表科学论文；在获得本科学位时，他已发表了 10 篇此类论文。获得博士学位后，沃尔夫拉姆加入加州大学洛杉矶分校任教、Wolfram 进入加州理工学院任教，并于 1981 年成为最年轻的麦克阿瑟奖获得者，时年 21 岁。在大语言模型进入公众视野之后，他也做了大量相关研究，而且写出了一本相当畅销的科普著作《这就是ChatGPT》这只视频是他在马萨诸塞州剑桥市美国艺术与科学学院举办的 "赋能卓越 "活动上发表了题为 "计算范式的发展方向（物理、技术、人工智能、生物、数学......）"的主题演讲。说实话，内容相当跳跃，很多学术内容，有点高深了。不过，即使有兴趣的话，可以作为一个脑洞大开的启发。用克劳德老师总结了5个核心观点： *** 1、计算不可约性:Wolfram眼中的科学预测极限 "如果宇宙的一切都可以预测，时间流逝将毫无意义。他用一个看似简单的计算机程序"规则30"揭示了自然界的惊人特性。这个程序起始只需一个黑色方块，遵循极其简单的演化规则，却能产生令人眼花缭乱的复杂图案。更令人震惊的是，没有任何数学方法能够预测它的具体演化结果。这就是Wolfram提出的"计算不可约性"概念。用他的话说，某些系统就像一部必须从头看到尾的电影，没有任何捷径可以直接跳到结局。这个发现动摇了传统科学的根基。自牛顿时代以来，科学家们一直梦想通过完美的数学方程来预测一切。但计算不可约性表明，即使我们掌握所有规则，某些现象仍然无法预测。这一理论不仅解释了为什么天气预报永远存在不确定性，也为人工智能的发展划定了界限。"即使是最先进的AI，在面对真正的计算不可约系统时也束手无策，"Wolfram指出。不过他认为这并非坏消息。正是这种不可预测性，让科学探索永远充满惊喜，也让时间的流逝变得有意义。在AI快速发展的今天，这个观点无疑给科技界带来了重要启示:与其执着于完美预测，不如思考如何更好地应对不确定性。 2、神经网络的致命短板 "神经网络就像用不规则石头砌墙，而非标准砖块。通过一系列实验，他的团队发现了一个令人意外的现象:即使是最先进的神经网络，在处理基础物理问题时也会遇到瓶颈。比如预测简单的三体运动，或者复现基本的量子力学方程，神经网络的表现都远不尽人意。更有趣的是，当用神经网络预测蛋白质结构时，它能很好地处理规则的ž𚦗‹，却在处理复杂的球状结构时表现欠佳。这个发现印证了Wolfram的核心观点:AI系统面临着一个根本性的权衡 - 要么保持可预测但能力有限，要么获得更强的能力但行为难以控制。 "大语言模型能做什么，计算需要做什么，这个界限正变得越来越清晰，"Wolfram说。他提出了"计算增强生成"(Computational Augmented Generation)的新概念，认为未来的突破在于将神经网络与传统计算方法有机结合。在演示环节，Wolfram展示了一个引人注目的例子:当要求AI系统解决复杂的微分方程时，它不是生成完整的解决方案，而是提供了一个人类可理解的计算框架。这或许预示着AI发展的新方向:不是取代人类的思维，而是为人类提供更好的思维工具。这个视角对当前的AI热潮提供了一个清醒的认识:与其期待AI成为万能的黑盒，不如将其视为增强人类智慧的新型工具。正如Wolfram所说:"真正的突破往往来自于人机协作，而不是完全依赖任何单一方法。" 3、统一物理理论新曙光 "空间不是连续的，而是由无数离散点构成的超图结构。" Wolfram在演讲中首次详细披露了他的物理学统一理论最新进展。这听起来像科幻，但Wolfram用一个出人意料的历史故事开始他的论证：在20世纪初，包括爱因斯坦在内的多数物理学家都认为空间是离散的，但当时没有合适的数学工具来描述这一点。而现在，借助现代计算科学的发展，这个想法终于有了数学基础。在Wolfram的模型中，我们熟悉的三维空间实际上是由大量相互关联的点构成的"超图"。就像社交网络中的人际关系图，每个空间点都与其他点有着复杂的连接。更令人惊讶的是，当这个超图按照简单规则不断重写自身时，自然而然地就会涌现出引力场和量子效应。 "最激动人心的发现是，重力和量子现象可能只是同一个计算过程在不同空间中的表现。"Wolfram展示了一系列计算机模拟，展示了两个微型黑洞合并时产生的引力波，其行为与现实观测惊人地吻合。这个理论还预测了一些可能被实验验证的现象。比如，空间维度可能会出现微小的波动，在某些区域可能是3.01维而不是精确的3维。Wolfram甚至大胆猜测，长期困扰物理学家的暗物质之谜，可能就是这种空间微观结构的宏观表现。 "就像19世纪的科学家发明了热质理论来解释热量流动，也许暗物质只是我们对空间本质认识不足的产物。"他说。特别值得注意的是，Wolfram提到他的团队正在寻找在量子计算机中验证这一理论的方法。如果成功，这将是物理学史上的重大突破。演讲结束时，Wolfram说了一句意味深长的话："有时最深刻的物理真理往往藏在最简单的计算规则之中。"这或许就是他毕生追求的科学美学。 4、极简模型重现生命密码 "如果你能教会一台计算机进化，你就能理解生命的本质。" Wolfram在演讲中展示了他最新的研究成果：用简单的计算模型重现了生物进化的核心特征。这个实验起源于1985年的一个未完成的设想。当时，Wolfram尝试用元胞自动机模拟进化，但受限于计算能力未能成功。而在2024年，借助现代机器学习技术，这个梦想终于实现了。在现场演示中，Wolfram展示了一个仅由简单规则驱动的数字生命体。它从一个简单的红色细胞开始，通过不断突变和选择，逐渐演化出复杂的生存策略。"就像真实的生物进化一样，"他解释道，"有时一个小小的基因突变就能带来巨大的形态变化。" 最引人注目的是，这个模型完整记录了每一条可能的进化路径。"这就像有了一台时光机，"Wolfram兴奋地说，"我们第一次能够看到所有可能的进化历史，包括那些在现实中已经消失的分支。" 这项研究还揭示了一个出人意料的联系：进化路径的数学结构与量子物理中的时空结构惊人相似。这个发现暗示着，也许进化不仅仅是生物学现象，而是一个更基础的宇宙法则的体现。 "昨天我们才发现这个联系，"Wolfram说，"这可能是理解生命本质的一把新钥匙。"这个发现不仅对理论生物学具有重要意义，还可能为人工生命的研究开辟新方向。 5、未来科研新范式：自然语言 "告别繁琐代码，用自然语言做科研。" 当他在新版Wolfram语言中输入"计算椭圆的本征函数"这样的自然语言指令时，系统立即生成了精确的数学表达式和可视化结果。 "这不是简单的人工智能，而是一种全新的人机协作模式，"Wolfram解释道。与当前流行的AI编程助手不同，这个系统输出的不是难以验证的代码块，而是人类专家可以理解和优化的高级数学语言。 Wolfram认为这代表了科研工具的第三次革命。"500年前是数学符号的发明，让我们可以用公式替代文字；50年前是计算机的出现，让我们可以处理复杂计算；而现在，我们正在创造一种新的交互方式，让科学家能够专注于真正的创新思维。" 在回答观众提问时，他特别强调了这套系统与传统AI的根本区别。"我们不是在试图用神经网络替代算法，而是在创建一个智能的'翻译层'，把人类的科学直觉转化为精确的计算指令。" 这个工具已经在处理蛋白质折叠等复杂问题上显示出独特优势。更重要的是，它为解决计算不可约性带来的挑战提供了新思路：当我们无法完全预测系统行为时，至少可以更高效地探索各种可能性。 Wolfram在演讲结束时说："未来的科学突破，将来自于人类智慧和计算工具的完美配合。我们正在见证这个新时代的开始。"高飞的微博视频

杜伦大学理论物理学全奖博士招生杜伦大学（Durham University），位于英国杜伦市，是一所享誉全球的公立大学。作为英国罗素大学集团、全球大学高研院联盟、科英布拉集团、RENKEI、欧洲大学协会与英联邦大学协会的成员，杜伦大学在学术研究和国际合作上有着卓越的表现。 Mathew Bullimore 教授是杜伦大学数学科学系的一员，他在量子场论和分类对称性领域有着深入的研究。Bullimore 教授在牛津大学完成了博士学位，并在高等研究院、Perimeter 研究所和牛津大学担任博士后职务。2017 年，他成为数学科学系的助理教授，2020 年晋升为副教授，2023 年更是荣升为教授。 Bullimore 教授领导的研究团队得到了 EPSRC 奖学金和 Simons 全局分类对称合作的支持。他的研究兴趣包括量子场论、分类对称性和对称研讨会的组织。他的学术成就体现在多篇期刊论文中，如“椭圆曲线上的 3d N = 4 规范理论”、“3d 超对称规范理论的扭曲希尔伯特空间”、“理论的库仑分支”以及“3d n=4 规范理论中的边界、镜像对称和对称对偶性”。杜伦大学的理论物理学全奖博士招生项目为有志于在物理学领域深造的学生提供了一个难得的机会。通过这个项目，学生将有机会在 Bullimore 教授的指导下，深入探索量子场论和分类对称性的前沿研究。

《屁事也疯狂》：如何判断一个医院的医术和医德 1、如果它的官网排在那些搜索引擎的前面，那肯定是不靠谱的，优先排除——公立医院舍不得花那个钱竞价排名。 2、如果上面都是在线咨询，疾病解惑，成功案例，还有崭新洁白的白大褂，一溜儿都是165以上的漂亮护士，技术成果页面各种纳米、微波、量子力学，简直就是世界顶尖物理试验场，让人看着就想去的，千万别去，那指定是要掏空你钱包的私人医院。 3、如果上面都是党团建设，白大褂皱皱巴巴，护士高矮胖瘦都有，学术会议，论文发表，支援边区，让人看都看不下去，那应该就是靠谱的公立医院。

纽约州立大学布法罗分校EE博士生招生啦！ 𐟎“ 教授介绍张睿，2017年毕业于北京大学信息科学技术学院，2022年获得佐治亚理工学院ECE博士学位。2022年6月至2023年8月在业界从事6G无线研究工作，现任纽约州立大学布法罗分校电子工程系Tenure Track Assistant Professor。 𐟓… 招生信息 2025年春季和秋季均开放招生。要求学生具备通信信号处理兴趣、探索精神和一定的数学物理基础。加分项包括信号处理基础、光电通信、无线通信和通信原理。 𐟔 研究方向张睿的研究方向包括近场通信、光通信与无线通信融合、通信与感知融合、信号处理和宽带接入网络等。他的研究应用于数据中心、6G和物联网等领域。博士期间，他在光和高频通信系统方向发表了多篇顶级期刊论文，并获得了多项顶级会议的高分论文奖和Marconi young scholar award。在业界，他还拥有多项无线通信感知一体化的专利和文章发表。快来加入我们，一起探索前沿的通信技术吧！

IB物理学习心得与课程总结 𐟑颀𐟏륤祮𖥥𝯼Œ我是何老师，中科大博士、爱丁堡硕士，目前在宁波大学从事国际课程教学工作。今天我想和大家分享一下我对IB物理课程的一些总结和心得。 IB物理的学习重难点力学：这是物理学的基础，涵盖了牛顿三大定律、动量守恒等知识点。功与能量：这一章是物理的核心，涉及功、能量、功率等重要概念。波的特性与驻波：这一章知识点较为杂乱，难点集中在光的反射、折射、衍射以及双缝干涉等实验。物体结构：这是核物理的最后一部分，内容多且抽象，如夸克的概念。对量子力学感兴趣的同学会觉得这章很有趣。电场与磁场：电磁场不像重力那样直观，学生在分析受力时需要用到左手定则和右手定则，这让他们感到非常头痛。 IB物理与国内物理的差异课程设置：两者在基础内容上差别不大，但IB物理分为Standard Level (标准等级水准)和High Level (高等级水准)两层，学生可以根据自己的兴趣和学术水准选择合适的层次进行学习，这比国内高中的物理课程灵活度更高。评价方式：IB六大学科的成绩由内部评估（Internal Assessment）和统一考试两种方式评定，内部评估需要学生写一篇微型英文论文。我的教学心得我带的比较多的是IB、AP等考试课程，学生们在学习过程中经常会遇到一些困惑和挑战。为了帮助他们更好地理解和掌握知识，我会根据学生的实际情况调整教学策略，确保他们能够取得满意的成绩。常见问题解答 IB物理Physics7分有哪些方法？怎样学好IB物理SL？国际学校读IB真的很累吗？ IB Physics HL怎么复习？ IB物理课程到底学什么？ IB物理那么难，如何才能拿高分？ IB真的值得吗？学过的有没有后悔过？这些问题我会在后续的文章中详细解答，敬请期待！𐟔 希望这些总结和心得能对大家有所帮助！如果有任何问题或需要进一步的指导，欢迎随时联系我！

来自北京大学物理学院极端光学团队与合作者在Light: Science & Applications上发表论文，利用介质非手性结构实现了一种可高度集成的圆偏振光电探测器。该器件可在可见光宽波段内工作，具有极高的圆偏振分辨比。它通过圆偏振分辨的近场模式工作，突破了常规基于材料手性或结构手性实现圆偏振光探测的思路，为集成式圆偏振探测器提供了新的路径。Light | 基于非手性结构的圆偏振光探测器「Light: Science & Applications」「圆偏振光」「圆偏振光电探测器」「可见光」「手性」

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