科研项目 | MIT 诺贝尔物理学奖专题:量子纠缠 基于波粒二象性与波动方程的微观世界粒子超距作用探究
2023-11-20
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招生状态:招生中

开课时间:2023-12-16

课时安排:7周在线小组科研+5周论文辅导,教授全程参与

适合专业

物理学、量子物理、理论物理专业的学生。学生需要具备大学物理、偏微分方程、波函数基础。

项目收获

1. 7周在线小组科研学习+5周论文指导学习 共125课时

2. 学术报告

3. 优秀学员获主导师Reference Letter

4. EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导(可用于申请)

5. 结业证书

6. 成绩单

项目介绍

本项目内容从物理学经典光电效应实验开始,探究量子物理的诞生、发展和应用,通过项目对量子物理经典理论形成系统性整体认识。
内容设置两个模块的经典物理实验,涉及双缝干涉实现、光电效应实验、黑体辐射实验、量子纠缠等,当经典力学无法诠释微观粒子的时候,我们沿着122年前普朗克发现能量量子化的脚印,从每一个实验和每一步推理中学习量子力学是如何诞生的。
另两个模块主要讲授波函数和薛定谔方程、以及”薛定谔的猫“所描述的量子叠加态。

项目大纲

经典量子物理实验1:光电效应、康普顿效应

经典量子物理实验2:黑体辐射实验、普朗克定律、双缝干涉实验、海森堡不确定性原理

波函数、量子力学中量子态的数学描述、希尔伯特空间、厄米算符

薛定谔方程,描述量子行为的二阶偏微分方程

项目回顾与成果展示

论文辅导

导师介绍

Mark麻省理工学院(MIT)终身教授

Mark导师现任麻省理工学院(MIT)终身教授,曾获素有“诺贝尔风向标”美誉的美国斯隆研究奖、国际最具声望的博士后奖励Hubble Fellow,并在多个年份获得Web of Science高被引学者称号。

Mark导师的研究兴趣聚焦机器学习、数据科学、人工智能、天体物理,善于利用高性能超级计算机强大的数据处理能力进行数值模拟,训练机器学习和深度学习模型,借助机器学习与数据科学技术分析模拟数据。

报名方式

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