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物理学理学硕士 - 课程结构和教学大纲
牛顿运动定律，牛顿力学的缺点。拉格朗日力学：约束、广义坐标、虚功原理、达朗贝尔原理、保守和非保守系统的拉格朗日运动方程、达朗贝尔原理的拉格朗日方程、拉格朗日公式的应用。汉密尔顿力学：广义动量和循环坐标、汉密尔顿原理和拉格朗日方程、汉密尔顿运动方程、汉密尔顿公式的应用、鲁斯公式。中心力：两体中心力问题、轨道微分方程、开普勒定律、维里定理、中心力场中的散射、卢瑟福散射。变分原理和最小作用原理。正则变换。泊松和拉格朗日括号、刘维尔定理、相空间动力学、稳定性分析。汉密尔顿-雅可比方程和向量子力学的过渡。耦合振子。刚体动力学。非惯性坐标系。对称性、不变性和诺特定理。狭义相对论和相对论力学基础。四矢量公式。电动力学协变公式基础。
物理评论A 109，043318（2024）阶段检索...
Bose-Einstein凝结（BEC）是骨颗粒在单个特征状态中形成宏观种群的量子状态。预测该状态的理论[1]在实验室[2，3]中等待了70年，这是一个里程碑的成就，在超级原子和量子模拟的领域中启动了将近三十年的富有成果的研究[4]。尽管取得了进展，但BEC的常用测量技术在它们提供的信息中是不完整的。成像是BEC测量技术的核心。通过通过原子云闪耀光并记录其铸造的阴影，可以在给定状态下提取原子的密度。通常可用两种成像模式：原位，在陷阱内部或旋转时间（TOF）时对云进行成像。通过打开陷阱并记录云膨胀后的原子密度来执行后者[5]；它是测量光学“远场”强度的类似物。如果粒子在扩展过程中不相互作用，并且云的初始尺寸相对于最终扩展的大小而忽略了，则TOF图像提供了云的动量分布，这是波函数的空间傅立叶变换的幅度。如果存在相互作用，但最终密度足够低，以至于它们变得可以忽略不计，则测得的动量分布的动能会反映初始动力学加相互作用能。然而，BEC是量子对象，因此它们是物质波[6]，其特征是幅度和相位。这些成像方式仅捕获状态的一部分，因为它们在单个时间点和单个平面上，原位或TOF中单独测量密度。因此，要表征一个BEC，随着它们的发展，必须在空间中获得其幅度和相位的完整地图。因此，依靠这两种方式，Inno-
M.Sc.物理课程内容 附件i
数据的统计分析：随机变量；概率和概率分布的原则；假设检验的基本概念；平均值的标准误差；置信区间；曲线拟合；精确测试拟合优度；功率分析；卡方测试拟合优度； G-Test拟合优度；卡方独立性测试；独立的G检验；学生的t检验用于一个样本；学生的t检验，用于两个样本；配对t检验； Wilcoxon签名式测试；相关和线性回归；斯皮尔曼的等级相关；多重回归；卡尔曼过滤器；这些统计测试的动手python培训
应用物理
物理学是制作所有工程科学的科学的一个基本方面。物理学的基本概念为开发工程分支和技术提供了道路。从激光微手术到电视的所有现代技术进步，从计算机到手机，从遥控玩具到太空车辆，直接遵循物理原理。因此，工程课程的教学大纲包括物理学作为必不可少的主题。工程课程中的物理大纲主要分为两个部分，即根据印度大学和工程学院的课程要求，应用物理与工程物理学。应用物理课程的范围已广泛扩展到工程学科和新兴技术的各个领域。应用物理学非常庞大，因此重要主题已入围并包括在手册 /材料中。当前应用物理的手册材料分为五个单位，即单元1涉及激光和光纤启示，单元2处理量子力学和固体的免费电子理论，单元3处理半导体物理学，UNIT-4处理介电，磁性和超导导向材料，与N Ano Science＆Nano Technology的UNIT-5交易。
核物理AI/ML核物理AI/ML
[1] G. Gavalian等。“使用人工智能在CLAS12检测器中使用粒子轨迹识别。”Arxiv预印型ARXIV：2008.12860（2020）。[2] G. Gavalian。“用于CLAS12的漂移室中轨道重建的自动编码器。”ARXIV预印型ARXIV：2009.05144（2020）。[3] L.-G。 Gagnon，LHC的轨道重建机器学习，2022 Jinst 17 C02026 - AI4EIC研讨会[4] EXA.TRKX：Exascale的HEP跟踪。DOE Comphep项目，https://exatrkx.github.io/ [5] A. Akram和X. Ju。“在Panda实验中使用稻草管跟踪器（STT）中使用几何深度学习的跟踪重建”。arxiv：2208.12178（2022）[6] D. Rohr“在爱丽丝的在线和离线重建的概述，用于LHC运行3.”arxiv：2009.07515（2020）https://arxiv.org/abs/2009.07515
物理3D对抗攻击自动驾驶中的单眼深度估计
广泛应用于自主驾驶中的基于深度学习的单眼深度估计（MDE）很容易受到对抗性攻击的影响。先前针对MDE模型的物理攻击依赖于2D广泛的补丁，因此它们仅影响MDE地图中的一个小型局部区域，但在各种观点下都失败了。为了解决这些限制，我们提出了3D深度傻瓜（3d 2傻瓜），这是对MDE模型的第一个基于3D纹理的对抗性攻击。3d 2傻瓜被专门优化，以生成3D对抗纹理对型号的车辆类型，并在恶劣天气条件（例如雨水和雾）中具有改善的鲁棒性。实验结果验证了我们3d 2傻瓜在各种情况下的出色性能，包括车辆，MDE Mod-els，天气状况和观点。现实世界中使用打印3D纹理的实验实验进一步表明，我们的3d 2傻瓜可能会导致超过10米的MDE误差。该代码可在https://github.com/gandolfczjh/3d2fool上找到。
在不同姿势下的外源空间注意力的触觉 - 视觉联系：心理物理学和ERP的收敛证据
空间注意力的机制优先考虑与其他位置相对于其他位置的感官信息。这些机制已通过多种方法进行了深入的研究，包括心理物理学，事件型大脑电位，功能成像和单细胞记录（例如，参见Parasuraman，1998年，有关所有这些方法的发现）。这项工作导致了许多可复制的发现和一些重要的区别。的秘密关注转移（例如Mangun，Hillyard和Luck，1993； Posner，1978）。刺激驱动的外源机制已与预期驱动的内源性机制区分开来（例如Hopfinger＆Mangun，1998; Jonides，1981; Posner，1978）。通常通过使用空间非预测的外围提示来研究前者，后者通过中央提示或指示可能目标位置的指令进行研究。两种形式的提示都可以在提示的位置带来性能优势，但是外源和内源性机制被认为在几种方面有所不同，包括其效果的时间过程（例如，外源性效应通常更短暂地遵循
费米实验室物理咨询委员会报告 2024 年 7 月
至于加速器综合体的现状和计划，PAC 很高兴听到加速器安全文件已更新并获批准，以符合最新 DOE 命令 420.2D“加速器安全”。PAC 赞扬加速器团队升级主喷射器并在 2024 年 6 月达到 1.018 MW 的功率记录。PAC 还对加速器运行可靠性的下降表示担忧，并表示支持升级、现代化和投资加速器综合体备件的活动。PAC 获悉，加速器综合体的长期关闭（需要连接 PIP-II 和 LBNF 光束线的元素）现在计划于 2028 年 1 月开始，而不是 2027 年 1 月。修订后的时间表有效地优化了物理计划，为实验提供了至少与之前计划一样多的光束时间，而不会影响 LBNF/DUNE 的时间表。