關于探究項目

1. 探究項目適合有志于申請TOP50大學，計劃申請的專業(yè)與特定行業(yè)有關的9-12年級學生
2. 探究項目對學生的編程能力不作要求，適合零基礎學生，學生對某一領域有興趣即可
3. 探究項目是有方科研教學體系中的一個重要環(huán)節(jié)，主要幫助學生在其感興趣的領域中，完成有一定難度的研究項目（關于有方科研教學體系的詳情介紹，請見文末）

教學成果

成果一：個性化個人網(wǎng)站展現(xiàn)學術研究成果

有方探究項目為學員制作個人網(wǎng)站展示學生的項目成果。網(wǎng)站展示包含項目課題介紹、研究過程、研究結(jié)論和學生學習心得等個性化內(nèi)容，真實完整的反應學生的學習過程和個人學術成長與收獲。同時，有方探究項目的項目成果還可以投放到計算機行業(yè)交流平臺GitHub等業(yè)內(nèi)人士交流平臺中，讓更多人關注到學生的學術成果。在申請過程中，招生官極其重視學生的科研項目經(jīng)歷，個人網(wǎng)站可以作為重要成果展示，幫助學生在諸多競爭者中脫穎而出。
成果二：能力提升

學生順利完成有方探究項目的所有課程學習后，相當于達到美國優(yōu)秀大學本科三年級計算機學科方向課程項目或獨立研究項目要求。在大學申請時，獨立項目的研究經(jīng)歷將極大的展現(xiàn)學生的學術積極性和獨立解決問題的能力。

適合學生

1. 有志于申請前50名美國大學的9-12年級學生
2. 有一定的英語閱讀和寫作能力
3. 有較強的邏輯思維和抽象思維能力
4. 對于物理感興趣
5. 對于學生在專業(yè)領域的基礎沒有要求，我們會提供學術知識培訓幫助學生入門相關專業(yè)

有方根據(jù)不同的學科和研究方向，準備了物理方向的不同課題，以下我們選取了其中三個課題作為示例，可供參考：

探究項目 | 課題示例一

基于機器學習的引力波信號分類

康奈爾探究項目

課題概覽

1. 引力波天文學是觀測天文學今年來逐漸興起的一個新興分支。與傳統(tǒng)天文學主要使用電磁波觀測不同，引力波天文學是通過引力波來觀測發(fā)出引力輻射的天體系統(tǒng)。由于引力波特殊的性質(zhì)，引力波探測器不僅能夠觀測到電磁輻射無法觀測到的天體如黑洞和暗物質(zhì)，還有可能捕捉到宇宙誕生時形成的引力輻射。另外，天文學者可以兼用電磁輻射、引力波等信號來做天文觀察，就好像同時使用視覺、聽覺、味覺來品嘗食物一般，這門學術領域被稱為多信使天文學。

2. 2016年2月11日，LIGO與Virgo科學團隊宣布人類首次探測到來源于雙黑洞并合的引力波信號（該工作榮獲2017年諾貝爾物理學獎）。這一成功為多信使天文學觀測雙黑洞并合提供了可能性：在雙黑洞并合前的大約100秒會發(fā)出不斷增強的引力波輻射，引力波探測器在捕捉到該信號后需要立刻向全球各個波段（包括光學，紅外，射電等）的望遠鏡發(fā)出警報，隨后所有望遠鏡在短時間內(nèi)快速指向警報對應的大致天區(qū)，分別記錄下各個波段并合的完整過程。這一艱巨的任務將會為研究黑洞等天體的性質(zhì)與演化過程提供重要的觀測數(shù)據(jù)，因此會是未來全球引力波天文學家的工作重點，而其中如何快速準確地從各種信號與噪聲中分類識別出雙黑洞并合產(chǎn)生的引力波信號則是決定這一任務是否成功的關鍵之一。

3. 本課題旨在運用機器學習算法解決這一關鍵問題，過程中會讓學生學習到反向傳播和梯度下降等神經(jīng)網(wǎng)絡原理，并有能力解決實際應用中容易遇到的數(shù)據(jù)過擬合，準確度不高，訓練時間過長等問題。

相關學科

1. 計算機視覺? ?引力波天文學? ?多信使天文學
2. 計算機? ?人工智能? ?機器學習
3.?應用數(shù)學? ?統(tǒng)計學???數(shù)據(jù)科學

探究項目 | 課題示例二

模擬凝固態(tài)惰性氣體的原子運動和相變

斯坦福大學探究項目

課題概覽

1. 計算材料學是材料科學和計算機科學的交叉學科，是一門正在快速發(fā)展的新興學科，也是材料科學中一個重要的研究方向。它一方面從實驗數(shù)據(jù)入手，通過建立數(shù)學模型模型，使用計算機進行模擬計算出實際過程，另一方面是材料的計算機設計，即直接通過建立材料的理論模型和計算，預測或者設計材料的結(jié)構(gòu)和性質(zhì)。計算材料學既可以解決理論方面研究體系的復雜性，又可以解決實驗室無法具備的一些特殊環(huán)境，例如超高壓，超高溫等極端環(huán)境。

2. 分子動力學是計算材料學的計算模擬方法之一，該方法主要通過牛頓力學來模擬實際分子體系的運動，是一種多體模擬方法。該方法通過對分子在一定時間內(nèi)的運動狀態(tài)的模擬計算，引入統(tǒng)計物理的概念，計算出該材料的宏觀熱力學性質(zhì)以及研究系統(tǒng)的演變過程。

3. 蒙特卡羅方法，是一種統(tǒng)計實驗或隨機抽樣的方法，屬于計算數(shù)學的分支。該方法從物理系統(tǒng)背后的數(shù)學模型出發(fā)，引入隨機數(shù)和概率統(tǒng)計方法，進行一定次數(shù)的模擬計算得出計算結(jié)果。在計算材料學的應用中，該方法同樣可以模擬分子的運動（隨機擴散，相變等）。

3. 本課題旨在讓學生了解計算材料學，深入學習分子動力學和蒙特卡羅方法的基礎理論，結(jié)合惰性氣體的相關材料學知識，使用計算機實現(xiàn)該模擬，計算原子體系的部分基礎性質(zhì)，并且讓學生進行對比試驗，了解兩種方法的優(yōu)點以及缺點。

相關學科

1.分子動力學? ?計算材料學
2.物理? ?材料科學? ?力學
3.計算機仿真模擬? 應用數(shù)學

探究項目 | 課題示例三

關于自動駕駛控制算法與運動規(guī)劃的探究

密歇根大學探究項目

課題概覽

1. 機器人學作為新興的綜合性學科，正在悄然影響著社會生活的方方面面。智能化的工業(yè)機器人在工廠流水線上執(zhí)行分類、擺放任務的效率已超過人類，雄安新區(qū)已經(jīng)建設了無人車專用車道，美團、京東甚至騰訊都在布局無人機相關業(yè)務。
2. 本課題旨在運用機器人學的基礎知識，制作物理仿真環(huán)境，設計自動駕駛汽車的運動規(guī)劃算法，并在多種仿真環(huán)境中檢測評估該運動規(guī)劃算法的性能。
3. 本課題是在實踐中學習機器人學和人工智能基礎知識的良好機會，研究者將在探索過程中掌握歐拉積分、RK4積分算法、碰撞檢測、剛體力學等物理引擎相關的知識，以及基礎的搜索算法和中等水平的python使用經(jīng)驗。學有余力者有機會接觸RRT，KD樹與強化學習等科學前沿的相關知識。

相關學科

1. 機器人學? ?計算機視覺? ?人工智能
2. 拓撲學? ?物理學? ?心理學
3. 計算機仿真模擬? ?應用數(shù)學

關于 有方科研教學體系

 

 

 

有方科研教學體系 是有方教育與麻省理工、加州理工、斯坦福大學等眾多美國頂尖大學的科研團隊在深度合作的前提下，為國內(nèi)初、高中生提供物理、化學、生物、工程、統(tǒng)計、經(jīng)濟、金融等領域的探究課程和科研項目。

成功案例

美國本科錄取
1.2017年，第一屆學員七位中有六位被全球排名TOP 35大學錄取，包括一位同時獲得哥倫比亞大學、賓夕法尼亞大學兩所常春藤大學錄取通知的學生。
2.第二屆學員的申請尚未結(jié)束，目前已有一位學員被斯坦福大學錄取，一位學員被加州理工錄取，此外兩位被麻省理工頂尖暑期項目錄取。

丘成桐中學科學獎獲獎概況
1.2018年全球金獎（全球第一）
2.2017年全球銅獎（全球前五）
3.2018年全球優(yōu)勝獎（全球前3%）
4.2018年全球總決賽入圍（全球前第5%）

HiMCM美國高中數(shù)學建模學術活動獲獎概況
1. 2017年 Outstanding 特等獎（全球前1%）一組
2. 2016年 Outstanding 特等獎（全球前1%）一組
3. 2016年National Finalist 特等獎提名獎（全球前2%）一組
4. 2017年Finalist 特等獎入圍獎（全球前9%）一組

頂尖期刊發(fā)表
1. 多位學員以第一作者身份在 SCIE, EI, CPCI 所收錄的期刊或會議上發(fā)表論文。

課程體系

1.第一階段：科研集訓營
（1）以 “PBL” 項目制學習的方法，
（2）掌握 “AI+X” 科研的核心知識和技能
2.第二階段：探究項目
（1）在學生感興趣的領域中，
（2）完成有一定難度的研究項目
3.第三階段：學者項目
（1）在學生感興趣的領域中，
（2）獲得原創(chuàng)性研究成果，
（3）發(fā)表論文或參加科研科創(chuàng)學術活動

以上就是關于【有方探究項目 | 物理方向】的解答，如需了解學校/賽事/課程動態(tài)，可至翰林教育官網(wǎng)獲取更多信息。

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