北京基于机器学习方法下的经典物理与量子力学

物理University Callege London伦敦大学学院“G5超级精英大学”之一|罗素大学集团成员|QS排名世界第8·担任日内瓦大学研究主任助理，从事CDF实验·主攻工程技术研究·担任CERN研究员一职，从事Atlas实验·曾在Springer发表过多篇研究型论文

Program Introduction课题简介物理| 工程学| 机器学习| 牛顿定理| 力学| 自然科学经典力学的基本定律是牛顿运动定律或与牛顿定律有关且等价的其他力学原理，因此又被称为“牛顿力学”：以牛顿运动定律为基础的力学体系。适用于解决宏观物体的低速（远小于光速）运动问题，不适用于微观粒子的高速（与光速可比拟）运动问题。16世纪，伽利略伽利莱就已采用科学实验和数学分析的方法研究力学。他为后来的科学家提供了许多豁然开朗的启示。本课题将从机器学习角度带领学生探索经典力学的基础理论知识，神经网络及仿真物理系统的奥妙。除此之外，学生将学习经典力学理论是如何在计算机世界中被应用，并展示相关实际案例。本课题旨在为有意愿在物理学、力学、计算机科学、人工智能等相关领域发展的学生奠定坚实的基础。

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