感謝熱情認真的李學長,
今天要來介紹「建中科學班」!
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科學班考試三月多就考了,獨立招生。
📍考進科學班有什麼優點?
主科老師會是比較有經驗的,幾乎沒有地雷老師。老師還會同時兼任你的專題研究老師
🔆三年不分班,會有電神互相切磋討論。
教學資源多,可以借用科學館做實驗、借競賽資料、想考數理科免修可以直接報名(普通班要7%或是老師推薦)。
數理科目進度高二就上完,要在高三去台大修課(微積分、普通物理、普通化學、普通生物四選一)。高二下須通過資格考試方能第三年取得台大修課資格,沒考過者你會拿不到科學班認證證明文件,但是不會強制將你轉班。
📍 科學班的內容會不會比較難,成績會不會不好看?
🔆 數理科的內容會比較難,老師比較少管必選修,以主題式教學為主。
某些科目段考較難,老師會調到比較高分,只要你有努力老師一定看得出來分數給的算高。文科被當在科學班會更常發生,因為我們甄選就是數理跟一階不太難的語文考試。
📍 我是一個沒有超修的國三生(注意,那是會考前),要怎麼準備考試?
🔆 初試:
語文:不用太擔心,英文國文都在會考範圍,然後T分數差距也不大。
考古題以及其相似題型有公開,建議練完,才有考過初試的機會。
同樣地,初試會有沒準備的人來考,分數的標準差較大,最後T分數大概會落在60上下,在總體人數上大約是60/350。
科學班數學考試絕大多數題都可以國中解法,但多半想不太到。不會寫不要太沮喪,其他人大部分也不會寫。如果有餘力可以學習一些高中好用的單元如三角函數,能在你想不出那些超難解法時提供一個只要花時間就可以做出來的方法。
自然科會參雜一些高中觀念,但是不太會影響到解題,計算方面則多半是國中公式在高中的延伸。可以針對考古題去對對應的高中章節進行延伸閱讀在考試時比較不會那麼慌。
🔆 複試(實驗&證明):
數學佔複試4成,數學會是好幾大題每題帶六七小題的形式,其中每題的前段基本上通過初試的人都做得出來,建議每題都先做完前幾小題,卡在一大題很久會造成大量的分數損失。建中沒有公布複試題目,但外縣市學校好像有,可以去找找,但難度低於建中。
物理和化學各佔複試的2成,都有筆試和實驗。
物理筆試會考一些較難的高二高三題型最難到達物理奧林匹亞初複試水平,運動學和力學佔大宗,物奧初選該部份可以在高中範圍念完後練習一下。光學和熱學出現了國中為提供的公式請先自行預習,高中的電磁學與國中難度差較多,考的比較少。
化學筆試範圍有點多且量也很多(四十幾頁),有英文文章的閱測,比起其他題這類題目只要英文能力強一點就能做了。其他題目需要高中大量觀念,而且有些觀念是常常連高中生都忽視的(像溶解)。
🔆 實驗的部分:
兩科都是以高中實驗改編而來,會有線索提供你研究步驟以及計算,在討論的部分最好能去閱讀一些高中的實驗手冊,了解格式以及重點句的寫法,不要玩器材,會被扣分,打破也會(手殘者在此)。數據做出來差強人意也要放然後再想辦法解釋,你如果捏造數據老師一定會發現,你的成績就不會太高。有些討論不會需要作完實驗,實驗做不出來趕緊寫那裡搶分!!
複試的實驗技巧很多難以以國中的能力去填補,如果有這個規劃,可以在初試後詢問你的國中理化老師是否有機會讓你在課餘時間自主訓練高中實驗。(我的國中老師蠻支持的)
生物和地科各佔複試一成,生物高機率動植物器官、滲透壓、細胞觀察。做好這三類的實驗考過機率較大。地科由於內容不多,推薦讀完高中內容,才能節省做題組前要看大量資料才能解決的窘境。
✅ 再來是學習歷程的部分,學習歷程會用到競賽、專題等東西,考上者你們跟數資班對比的優勢就在四月到七月了,趕緊選一科專心拼競賽。在開學後你們可以跟數資班拉開一段距離(但在一、兩年後就沒了QQ)
✅專題研究有數學、物理、化學、生物、地科、資訊六科可以選,與你的競賽能力無關,建議去台大或中研院找個指導教授,他能帶給你大量的收穫。
專題研究高一下開始分組,高二上10月有國際科展初審,進度快者可以直接拼這個
高二下三月會有校內科展然後特優可至台北市科展然後特優可至全國科展,最後還是會回到台灣國際科展,台灣國際科展的目的就是篩選出一批國手前往美國比ISEF選上國手至少可以推薦本科系,得幾等獎會影響保送推薦範圍,請查教育部法規。
✅ 開學初會有能力競賽,以及各科奧林匹亞,能力競賽物理、化學、生物、地科限四選二初試,到了校隊培訓時資訊以外科目限選一科成為校隊。
然後有時候比競賽還是會吃天賦的,吃天賦的大小由左至右遞減大概是
數學>資訊>物理>化學>生物
但同樣也有人全部都行然後被迫上述能競四選二
最終能力競賽與奧林匹亞都會匯流到選訓營,然後決選營,而選訓營前半會推薦個本科系,成為國手後得金銀銅會影響保送推薦範圍,請查教育部法規。
✅ 科學班保送推薦人數僅佔三分之一,其餘的人最終還是會回流到學測指考。如果當初文科很爛考進來,沒拼到保送或推薦及特殊選才者很吃虧。可能會因此落入一些較差的志願。申請時如果有一個某科選訓營,加分會很賺。
✅ 再來就是要關注人才培育計畫,大概在8, 9月可以去考,有台大、清大、中研院等等各科的培育。這可以推廣到專題研究的部分,如果你對計畫裡的指導教授的研究主題感興趣的話,你可以毛遂自薦,指導教授get!
✅科學班的同儕實力很強大,有數物化生地免修的人、各科的奧林匹亞決選者與國手,跟他們一同考試時不要壓力太大。也因為這樣你永遠有奮鬥的目標,以及能幫你在課業跟競賽都走得更遠的人。
#俐媽學子經驗分享
#俐媽學子經驗分享資優班篇
#他們認真拚數理科學
#但也沒偏廢英文的學習喔
#台大明明高手輩出
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過1萬的網紅寶妮老師 Bonnie,也在其Youtube影片中提到,別再說學數學沒有用了 是你不會用XD 不然早就銷量冠軍了(誤) ....................................... IG: charmingteacherbonnie (Bonnie老師) 粉絲專頁: 寶妮老師 https://www.facebook.com/%E5...
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用深度神經網路求解「薛丁格方程式」,AI 開啟量子化學新未來
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 01 月 02 日 0:00 |
19 世紀末,量子力學的提出為解釋微觀物質世界打開了一扇大門,徹底改變了人類對物質結構及相互作用的理解。已有實驗證明,量子力學解釋了許多被預言、無法直接想像的現象。
由此,人們也形成了一種既定印象,所有難以理解的問題都可以透過求解量子力學方程式來解決。
但事實上能夠精確求解方程式的體系少之又少。
薛丁格方程式是量子力學的基本方程式,即便已經提出七十多年,它的氫原子求解還是很困難,超過兩個電子的氫原子便很難保證精確度。
不過,多年來科學家們一直在努力克服這一難題。
最近,來自柏林自由大學(Freie Universität Berlin) 的科學團隊取得了突破性進展,他們發表的一篇名為《利用深度神經網路解電子薛丁格方程式》的論文,登上《Nature Chemistry》子刊。
論文明確指出:利用人工智慧求解薛丁格方程式基態解,達到了前所未有的準確度和運算效率。該人工智慧即為深度神經網路(Deep-neural-network),他們將其命名為 PauliNet。
在介紹它之前,我們先來簡單了解薛丁格方程式。
什麼是薛丁格方程式?
薛丁格方程式(Schrödinger Equation),是量子力學中的一個基本方程式。又稱薛丁格波動方程式(Schrödinger Wave Equation),它的命名來自一位名為埃爾溫·薛丁格(Erwin Schrödinger)的奧地利物理學家。
Erwin 曾在 1933 年獲得諾貝爾物理學獎,是量子力學奠基人之一。他在 1926 年發表的量子波形開創性論文中,首次提出了薛丁格方程式。它是一個非相對論的波動方程式,反映了描述微觀粒子的狀態隨時間變化的規律。
具體來說,將物質波的概念和波動方程式相結合建立二階偏微分方程式,以描述微觀粒子的運動,每個微觀系統都有一個相應的薛丁格方程式,透過「解方程式」可得到波函數的具體形式以及對應的能量,從而了解微觀系統的性質。
薛丁格方程式在量子力學的地位,類似牛頓運動定律在經典力學的地位,在物理、化學、材料科學等多領域都有廣泛應用價值。
比如,應用量子力學的基本原理和方法研究化學問題已形成「量子化學」基礎學科,研究範圍包括分子的結構、分子結構與性能之間的關係;分子與分子之間的相互碰撞、相互作用等。
也就是說,在量子化學,透過求解薛丁格方程式可以用來預測出分子的化學和物理性質。
波函數(Wave Function)是求解薛丁格方程式的關鍵,在每個空間位置和時間都定義一個物理系統,並描述系統隨時間的變化,如波粒二象性。同時還能說明這些波如何受外力或影響發生改變。
以下透過氫原子求解可得到正確的波函數。
不過,波函數是高維實體,使捕獲特定編碼電子相互影響的頻譜變得異常困難。
目前在量子化學領域,很多方法都證實無法解決這難題。如利用數學方法獲得特定分子的能量,會限制預測的精確度;使用大量簡單的數學構造塊表示波函數,無法使用少數原子進行計算等。
在此背景下,柏林自由大學科學團隊提出了一種有效的應對方案。團隊成員簡‧赫爾曼(Jan Hermann)稱,到目前為止,離群值(Outlier)是最經濟有效的密度泛函理論(Density functional theory ,一種研究多電子體系電子結構的方法)。相比之下,他們的方法可能更成功,因在可接受計算成本下提供前所未有的精確度。
PauliNet:物理屬性引入 AI 神經網路
Hermann 所說的方法稱為量子蒙地卡羅法。
論文顯示,量子蒙地卡羅(Quantum Monte Carlo)法提供可能的解決方案:對大分子來說,可縮放和並行化,且波函數的精確性只受 Ansatz 靈活性的限制。
具體來說,團隊設計一個深層神經網路表示電子波函數,這是一種全新方法。PauliNet 有當成基準內建的多參考 Hartree-Fock 解決方案,結合有效波函數的物理特性,並使用變分量子蒙地卡洛訓練。
弗蘭克‧諾(Frank Noé)教授解釋:「不同於簡單標準的數學公式求解波函數,我們設計的人工神經網路能夠學習電子如何圍繞原子核定位的複雜模式。」
電子波函數的獨特特徵是反對稱性。當兩個電子交換時,波函數必須改變符號。我們必須將這種特性構建到神經網路體系結構才能工作。
這類似包立不相容原理(Pauli’s Exclusion Principle),因此研究人員將該神經網路體系命名為「PauliNet」。
除了包立不相容原理,電子波函數還具有其他基本物理特性。PauliNet 成功之處不僅在於利用 AI 訓練數據,還在將這些物理屬性全部整合到深度神經網路。
對此,FrankNoé 還特意強調說:
「將基本物理學納入 AI 至關重要,因為它能夠做出有意義的預測,這是科學家可以為 AI 做出有實質性貢獻的地方,也是我們關注的重點。」
實驗結果:高精確度、高效率
PauliNet 對電子薛丁格方程式深入學習的核心方法是波函數 Ansatz,它結合了電子波函數斯萊特行列式(Slater Determinants),多行列式展開(Multi-Determinant Expansion),Jastro 因子(Jastrow Factor),回流變換(backflow transformation,),尖點條件(Cusp Conditions)以及能夠編碼異質分子系統中電子運動複雜特徵的深層神經網路。如下圖:
論文中,研究人員將 PauliNet 與 SD-VMC(singledeterminant variational,標準單行列式變分蒙地卡羅)、SD-DMC(singledeterminant diffusion,標準單行列式擴散蒙地卡羅)和 DeepWF 進行比較。
實驗結果顯示,在氫分子(H_2)、氫化鋰(LiH)、鈹(Be)以及硼(B)和線性氫鏈 H_10 五種基態能量的對比下,PauliNe 相較於 SD-VMC、SD-DMC 以及 DeepWF 均表現出更高的精準度。
同時論文中還表示,與專業的量子化學方法相比──處理環丁二烯過渡態能量,其準確性達到一致性的同時,也能夠保持較高的計算效率。
開啟「量子化學」新未來
需要說明的是,該項研究屬於一項基礎性研究。
也就是說,它在真正應用到工業場景之前,還有很多挑戰需要克服。不過研究人員也表示,它為長久以來困擾分子和材料科學的難題提供了一種新的可能性和解決思路。
此外,求解薛丁格方程式在量子化學領域的應用非常廣泛。從電腦視覺到材料科學,它將會帶來人類無法想像的科學進步。雖然這項革命性創新方法離落地應用還有很長的一段路要走,但它出現並活躍在科學世界已足以令人興奮。
如 Frank Noé 教授所說:「相信它可以極大地影響量子化學的未來。」
附圖:▲ Ψ 表示波函數。
資料來源:https://technews.tw/2021/01/02/schrodinger-equation-ai/?fbclid=IwAR340MNmOkOxUQERLf4u3SK0Um6VQVBpvEkV_DxyxIIcUv8IP88btuXNJ6U
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