A new computational method for super-large-scale atomic structures
新的理论物理学研究引入了一种基于机器学习的有效哈密顿量的模拟方法，用于超大级原子结构。这种有效的哈密顿方法可以模拟比基于量子机制和经典力学的方法更大的结构。
When Algorithms Dream of Photons: Can AI Redefine Reality Like Einstein?
光电悖论：人工智能揭示了人类的哪些才华……照片由 Greg Rakozy 在 Unsplash 拍摄1905 年，阿尔伯特·爱因斯坦发表了一篇关于光电效应的论文——一个看似简单的观察，即光可以从金属中弹出电子。这项工作后来为他赢得了诺贝尔奖，它不仅解释了物理学中的一个怪现象。它打破了经典力学，催生了量子理论，并重塑了我们对现实的理解。但这是一个发人深省的问题：一个接受 19 世纪数据训练的人工智能能否实现同样的飞跃？答案不仅仅与物理学有关。它关乎机器能否复制——甚至超越——人类天才的火花。让我们来分析一下。1. 光电效应：天才的完美风暴照片由 Michael Held 在 Unsplash 拍
Lorentz Transformation: A Simplified Overview
好吧……已经有很多关于这个主题的文章和书籍，但我仍然需要介绍它，主要有两个原因。首先，我即将发表的文章将基于这个主题，我不希望我的读者在寻找足够的材料来理解这个主题时遇到麻烦。其次，因为我也研究过很多关于这个主题的文章和书籍，所以在阅读它们时，我总是觉得文本中总是缺少“学生方面”的解释。所以，在本文中，我将尝试包括这一点。洛伦兹变换在相对论空间中起着关键而基本的作用。没有它，你就无法推导出流行理论的表达式，如长度收缩、时间膨胀和流行的质量能量关系方程 e = mc^2。所以，我希望你能理解这个主题的引力。洛伦兹变换以荷兰物理学家亨德里克·洛伦兹的名字命名。在开始推导变换之前，我们需要记住两个假
