开放型大学物理实验教学的探讨

论述了在高校实施开放型物理实验教学的必要性,提出了开放型实验教学的两种形式,教学内容的开放和教学时间的开放,分析了各自的特点和应用场景.最后讨论了建设开放型实验室所需要的条件,如开通网上选课系统,引进近代物理实验仪器等.     

基于WEB的物理实验网络选课系统的设计与实现

本文给出了上海交通大学基于WEB的物理实验网络选课系统的设计方法 ,概述了物理实验网络选课系统的功能和相关的技术实现 ,该选课系统适用于开放式物理实验教学     

物理实验管理系统的构建与实现

介绍了通过运用网络平台构建物理实验中心的管理系统,以实现学生选课、成绩管理、教学信息管理和发布、教学资料的上网及仪器管理等一系列的功能,使物理实验中心的各项工作有序而高效.     

坚持开展科学研究 促进近代物理实验教学

坚持开展科学研究　促进近代物理实验教学方家光，黄贺生，刘梦林，张连芳，吴振一，黄哲林（清华大学现代应用物理系北京１０００８４）我校近代物理实验室是面向全校的基础课实验室，它除承担物理系本科生教学外，还接受本校有关理科专业学生及研究生的选课任务，每年约...     

新高考下 “ 分层教学”在物理教学中的运用策略

新一轮高考改革不再分文理科, 偏文、 偏理学生在同一班级上课, 如何既不挫伤物理爱好者的积极性, 同时消除偏文科学生对物理的恐惧感. 解决这一问题的关键是对不同层次的学生因材施教, 也就是分层教学. 首先 确立分层目标, 学校根据学生基础进行分班、 分层, 然后学生根据兴趣、 意愿进行选课分层( 包括选考、 学考分类, 以 及各类物理选修课) , 物理教师再结合物理学科教学特点, 以及学生实际情况进行备课分层、 授课分层、 作业分层、 辅 导分层、 评价分层     

新高考背景下高中物理校本课程建设

新高考背景下,高中物理校本课程是基于物理学科性质和当前国家课程的不足而建设的,通过系列特色校本课程的开发和实施,利用“选课走班”的形式,多元化评价机制,全面提高学生的科学素养,培养学生的科学思维能力,使课程适合每个学生的个性化发展需求.     

构建多样选择的高中物理新课程体系

原创性地提出首先在实施过程中应从系统论的观点出发整合国家、地方、学校三级课程,还要从全校的课程系统出发审视高中物理课程结构,构建了多样选择的高中物理新课程体系,以及从制度化的高度对学生进行选课指导．提出了三门中学学生物理课程自主选择参考指南．     

从学生视角比较大陆与台湾的物理专业课程——北师大与台师大物理专业为例

培养高水平教师是国家教育事业发展的根基,长期以来一直是教育领域中的大事、倍受关注.本文以学生的视角,从学习体验出发,比较了台湾师范大学和北京师范大学物理师范专业在课程开设、选课方式、课程学习和课程考评4个方面;归纳了台湾师范教育的特点;探讨了台湾师范教育对大陆师范教育发展的借鉴之处.     

中国物理教育网简介

中国物理教育网是中国物理学会主办、全国物理教师共享、全球互联网上的专业教育资源系统,是中国物理教育面向２１世纪一项重要的基础设施．它建立于１９９７年３月．在一年半的时间里,在原杭州大学物理系、中国物理学会办公室的大力支持下取得了令人瞩目的成绩．中央电视台第一套节目、第二套节目、第四套节目先后４次播出有关中国物理教育网开展网上教学、网上研究的报道;中国教育电视台科技之光栏目先后６次播出有关中国物理教育网建立与应用的专题片;《中国教育报》在二版头条位置详细介绍了中国物理教育网的建立发展应用及趋势;美…     

信息技术与物理学基础课程的整合及其教学实践

本文介绍了我们在信息技术与物理学基础课程教学过程的整合方面开展的一些工作及其教学实践，其中重点介绍了基于校园网的大学物理课程网络辅助教学系统的构建与教学应用；基于课堂教学的大学物理课程教学模拟软件的研制开发与教学应用；基于校园网的开放式物理实验网络选课系统的研制开发与教学应用等．     

A thermal flux-diffusing model for complex networks and its applications in community structure detection

We introduce a thermal flux-diffusing model for complex networks. Based on this model, we propose a physical method to detect the communities in the complex networks. The method allows us to obtain the temperature distribution of nodes in time that scales linearly with the network size. Then, the local community enclosing a given node can be easily detected for the reason that the dense connections in the local communities lead to the temperatures of nodes in the same community being close to each other. The community structure of a network can be recursively detected by randomly choosing the nodes outside the detected local communities. In the experiments, we apply our method to a set of benchmarking networks with known pre-determined community structures. The experiment results show that our method has higher accuracy and precision than most existing globe methods and is better than the other existing local methods in the selection of the initial node. Finally, several real-world networks are investigated.     

光电效应法测普朗克常数仿真实验数据处理中的替代方法及教学实践

在采用光电效应法测普朗克常数仿真实验的操作环节的基础上,在其数据处理环节提出使用Excel数据处理功能进行处理的替代方法。在绘制反向伏安特性曲线方面Excel法能达到仿真实验输出结果的同样水准,在增添测量数据、精确读取拐点数值等方面,Excel更灵活、更准确;在计算普朗克常数、电子逸出功、红限时,使用Excel工具能让学生对物理概念了解得更充分,更透彻。     

基于博弈论的认知无线电网络跨层资源分配

针对多跳认知无线电网络的多层资源分配问题,提出了协作去耦合方法和跨层联合方法,协作去耦合方法首先单独完成路径选择任务,随后进行信道与功率的博弈分配;跨层联合方法则通过博弈直接对路径、信道、功率三层资源进行同时分配,两种方法都综合考虑网络层、介质访问控制层、物理层的启发原则,引入了节点被干扰度信息和节点主动干扰度信息来辅助路径选择,设计了基于功率允许宽度信息的Boltzmann探索来完成信道与功率选择,设计了长链路和瓶颈链路替换消除机制以进一步提高网络性能,从促进收敛角度,选择序贯博弈并设计了具体的博弈过程,此外还分析了博弈的纳什均衡,讨论了两种算法的复杂度,仿真结果表明,协作去耦合方法和跨层联合方法在成功流数量、流可达速率、发射功耗性能指标上均优于简单去耦合的链路博弈、流博弈方法。     

用原子力显微镜4π旋转技术测量靶丸表面粗糙度

原子力显微镜靶丸4π旋转装置,可以将靶丸在夹持状态下实现4π方向旋转,便于原子力显微镜对靶丸表面任一部分做扫描测量。应用该装置对各种靶丸的表面形貌进行了测量,测量结果表明,靶丸外表面粗糙度小于10nm,内表面粗糙度小于20nm。     

Soliton,breather, and rogue wave solutions for solving the nonlinear Schrödinger equation using a deep learning method with physical constraints

The nonlinear Schro¨dinger equation is a classical integrable equation which contains plenty of significant properties and occurs in many physical areas.However,due to the difficulty of solving this equation,in particular in high dimensions,lots of methods are proposed to effectively obtain different kinds of solutions,such as neural networks among others.Recently,a method where some underlying physical laws are embeded into a conventional neural network is proposed to uncover the equation’s dynamical behaviors from spatiotemporal data directly.Compared with traditional neural networks,this method can obtain remarkably accurate solution with extraordinarily less data.Meanwhile,this method also provides a better physical explanation and generalization.In this paper,based on the above method,we present an improved deep learning method to recover the soliton solutions,breather solution,and rogue wave solutions of the nonlinear Schro¨dinger equation.In particular,the dynamical behaviors and error analysis about the one-order and two-order rogue waves of nonlinear integrable equations are revealed by the deep neural network with physical constraints for the first time.Moreover,the effects of different numbers of initial points sampled,collocation points sampled,network layers,neurons per hidden layer on the one-order rogue wave dynamics of this equation have been considered with the help of the control variable way under the same initial and boundary conditions.Numerical experiments show that the dynamical behaviors of soliton solutions,breather solution,and rogue wave solutions of the integrable nonlinear Schro¨dinger equation can be well reconstructed by utilizing this physically-constrained deep learning method.     

Network Traffic Anomaly Detection Method Based on a Feature of Catastrophe Theory

For the existing problems of current network traffic anomaly detection, the behavior of the network traffic anomaly will show nonlinearity, non-stationarity and complexity according to the network traffic often driven by the control of multiple factors. Owing to the characteristic that the internal evolution equation will lead to dynamical structure catastrophe, the phase space reconstruction method and the statistical physics method can be used to compute the macro feature values of the network traffic. By choosing some of the feature values which can obviously retlect the unusual change in the network traffic volume as control variables, a network traffic anomaly detection method based on the catastrophe series theory model is developed. Many experimental results show that the proposed network traffic anomaly detection method has a low false alarm rate under the same condition of detection rate.     

一种物理实验教学网络系统

利用网络技术建立了物理实验网络，提高了教学质量。     

基于BP算法神经网络的物理实验曲线拟合

介绍了人工神经元网络的基本原理和BP算法神经网络。将BP算法神经网络应用于物理实验中的幅频特性曲线拟合，在MATLAB下通过训练和仿真验证了应用BP算法神经网络拟合实验曲线的优越性。     

物理实验预习教学平台构建的研究

物理实验预习是上好物理实验课的关键,物理实验预习系统由学校的内部网络建立物理实验预习网站和实验室建立的物理实验预习室组成,使用Windows NT网络管理服务器和JSP编程语言构成物理实验预习网站。ARM芯片作为整个物理实验预习室的控制中心,由MCS51单片机来控制物理实验预习仪器的使用。通过物理实验预习系统使学生在大学物理实验预习中有目的有效率的积极地去预习,从而提高课堂学习的学习效率以及效果。     

Localization of diffusion sources in complex networks with sparse observations

Locating sources in a large network is of paramount importance to reduce the spreading of disruptive behavior. Based on the backward diffusion-based method and integer programming, we propose an efficient approach to locate sources in complex networks with limited observers. The results on model networks and empirical networks demonstrate that, for a certain fraction of observers, the accuracy of our method for source localization will improve as the increase of network size. Besides, compared with the previous method (the maximum–minimum method), the performance of our method is much better with a small fraction of observers, especially in heterogeneous networks. Furthermore, our method is more robust against noise environments and strategies of choosing observers.