Физика. Учимся решать задачи. 7—8 класс. (Ирина Гайкова)
252 ₽
136 ₽
+ до 37 баллов
Бонусная программа
Итоговая сумма бонусов может отличаться от указанной, если к заказу будут применены скидки.
Купить
Цена на сайте может отличаться от цены в магазинах сети. Внешний вид книги может отличаться от изображения на сайте.
Осталось мало
В наличии в 577 магазинах. Смотреть на карте
28
Цена на сайте может отличаться от цены в магазинах сети. Внешний вид книги может отличаться от изображения на сайте.
Пособие содержит сжатый теоретический материал и расчетные задачи, расположенные в порядке возрастания сложности. В нем целенаправленно отрабатываются навыки решения задач по конкретным формулам, что позволяет хорошо освоить тему и приобрести устойчивые навыки решения типовых задач.
Описание
Характеристики
Пособие содержит сжатый теоретический материал и расчетные задачи, расположенные в порядке возрастания сложности. В нем целенаправленно отрабатываются навыки решения задач по конкретным формулам, что позволяет хорошо освоить тему и приобрести устойчивые навыки решения типовых задач.
Сделан акцент на понимании взаимосвязи физических величин в формулах.
.Тематически содержание задачника ориентировано на учебник школьного курса физики А. В. Перышкина. Позиционирование задачника на средний уровень подготовки учеников особенно актуально в связи, с одной стороны, с расширением программы и снижением общего уровня подготовки, а с другой стороны, необходимостью сдачи экзамена в форме ЕГЭ. Методика решения задач позволяет в короткие сроки понять и усвоить основные физические законы и приобрести навыки решения расчетных задач, что необходимо для сдачи экзаменов в основной и старшей школе.
.Пособие поможет учителю — реализовать дифференцированный подход в обучении, родителям — помочь ребенку дома, ученику — самостоятельно освоить тему.
.
БХВ
Как получить бонусы за отзыв о товаре
1
Сделайте заказ в интернет-магазине
2
Напишите развёрнутый отзыв от 300 символов только на то, что вы купили
3
Дождитесь, пока отзыв опубликуют.
Если он окажется среди первых десяти, вы получите 30 бонусов на Карту Любимого Покупателя. Можно писать неограниченное количество отзывов к разным покупкам – мы начислим бонусы за каждый, опубликованный в первой десятке.
Правила начисления бонусов
Если он окажется среди первых десяти, вы получите 30 бонусов на Карту Любимого Покупателя. Можно писать неограниченное количество отзывов к разным покупкам – мы начислим бонусы за каждый, опубликованный в первой десятке.
Правила начисления бонусов
Физика. 7-8 классы. Учимся решать задачи
Плюсы
Очень подробная подача материала
Минусы
Шрифт мелковат
Книга «Физика. Учимся решать задачи. 7—8 класс.» есть в наличии в интернет-магазине «Читай-город» по привлекательной цене.
Физика. Учимся решать задачи. 9 класс
БЕСТСЕЛЛЕР
Гайкова Ирина Ивановна
| Артикул | 2055 |
| ISBN | 978-5-9775-0786-8 |
| Количество страниц | 80 |
| Формат издания | 165 x 233 мм |
| Печать | Черно-белая |
| Серия | Внесерийные книги |
250 ₽
212 ₽
# физика
- Описание
- Детали
- Отзывы (0)
Описание
Каждый раздел пособия содержит сжатый теоретический материал, основные особенности решения задач по теме, образцы решения задач и задачи для самостоятельного решения.
Детали
| Артикул | 2055 |
|---|---|
| ISBN | 978-5-9775-0786-8 |
| Количество страниц | 80 |
| Серия | Внесерийные книги |
| Переплет | Мягкая обложка |
| Печать | Черно-белая |
| Год | 2021 |
| Габариты, мм | 233 × 165 × 10 |
| Вес, кг | 0.115 |
- ✓ Новинки на 2 недели раньше магазинов
- ✓ Цены от издательства ниже до 30%
- ✓ Акции и скидки только для подписчиков
- ✓ Важные новости БХВ
ПОЛЕЗНАЯ РАССЫЛКА КНИЖНЫХ НОВОСТЕЙ
Подписываясь на рассылку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой своих персональных данных.
Рекомендуем также
-
Физика.
309₽
Опорные конспекты и дифференцированные задачи. 9, 10 класс. 3-е изд. – Бумажная книга -
Физика. Учимся решать задачи. 7-8 класс – Бумажная книга
156₽133₽ - БЕСТСЕЛЛЕРКуперштейн Юрий Семенович
Физика. Опорные конспекты и дифференцированные задачи. 7, 8 классы. 4-е изд.
288 ₽
245 ₽
Опорные конспекты и дифференцированные задачи. 9, 10 класс. 3-е изд. – Бумажная книгаРешение задач по физике или Как я научился не волноваться и полюбил абстракцию
Всем привет!
Я преподаю физику в Cambridge Coaching и буду публиковать в блоге советы и рекомендации по решению физических задач.
Я рисую в основном по шаблонам, которые я заметил как преподаватель физики в колледже, но то, что работает для набора задач по механике для первокурсников, также работает в старшей школе, на SAT 2 и GRE и на остальных курсах физики в колледже. . Заниматься физикой так же, как изучать любой другой набор навыков; если вы разовьете хорошую технику при изучении основ, вы обнаружите, что освоить новый навык не проблема!
Самое замечательное в физике то, что, по крайней мере, когда вы только начинаете, вы имеете дело с реальными, видимыми, осязаемыми объектами.
Вы бросали мяч, катались на машине и, возможно, даже видели сферическую корову или двух. Вы знаете, что если вы уроните мяч прямо с крыши своего дома, он, несмотря на то, что может прийти из алгебры, не приземлится на лужайку через 80,9 секунды.
Эта интуитивная, интуитивная связь между числами на бумаге и реальными объектами в вашем воображении может быть очень мощной. Вы никогда не должны переставать спрашивать себя, что ваши ответы имеют физический смысл, потому что, в конце концов, мы пытаемся выяснить, что происходит с реальными объектами в реальных, хотя и несколько надуманных, ситуациях.
Однако часто учащиеся склонны использовать эту связь с реальными величинами, чтобы сформировать серию числовых ступеней, по которым они могут пройти через проблему. Например, представьте, что вам говорят, что пушка стреляет со скоростью 15,0 м/с под углом 45,0 к горизонтали, и просят найти максимальную высоту. Мы могли бы решить такую задачу:
«Хорошо, мы стреляем из пушки со скоростью 15,0 м/с под углом 45,0 градусов, и нам нужен синус [калькулятор тап тук тап], так что это 0,707 умножить [тап тук тап] 15 равно 10.
7. Мы подключаем это для v i и мы знаем, что a равно -9,8, поэтому мы получаем d равно [алгебра алгебра тап тап тап тап] 5,84! Мяч поднимается на высоту 5,84, и это должно быть в метрах!»
Этот подход похож на приготовление пиццы на лыжном склоне; это поможет вам спуститься с более легких участков холма, но вы будете работать усерднее, чем необходимо, и пропустите большую часть удовольствия. В следующих нескольких постах мы рассмотрим несколько изменений, которые вы можете внести в свой подход к физическим задачам, которые заставят вас медленно решать свои наборы задач.
Не округляйте слишком рано в задаче по физике! В этом примере нам дали три значащих цифры для каждого числа (15,0 м/с и 45,0 градусов), поэтому мы сохранили три знака цифры на каждом шаге нашего расчета. Однако раннее округление до 0,707 ввело нас в заблуждение. Вы должны округлять только в конце задачи. Если бы мы довели все наши цифры до конца, мы бы нашли ответ 5,74 вместо 5,84.
Однажды я помог студенту, который большую часть часа мучился с проблемой. Она не могла понять, где допустила ошибку, но ее ответ постоянно немного отличался от ответа в конце книги. Она прекрасно понимала материал, каждый математический шаг был в порядке, и она помнила все цифры, которые выдал ей калькулятор, но она все еще не могла найти несколько недостающих сотых метра. Как оказалось, расчет был настолько сложен, что округление , которую калькулятор сделал, чтобы поместить ответ на свой дисплей , ввел ошибку, которая к концу задачи стала достаточно большой, чтобы заметно исказить ее ответ.
В следующем разделе я опишу метод решения проблем, который облегчит нашу жизнь и позволит вам полностью избежать этой простой ошибки.
Embrace Abstraction Есть ли более простой способ решить задачу из примера? Да! Если вы пытаетесь установить пару новых книжных полок в своей комнате в общежитии (и похвала за то, что вы выделили комнату с местом для книжных полок), вы не ставите все свои книги на полки, а затем расставляете полки по размеру комнаты.
– вы перетасовываете пустые полки, пока они не окажутся именно там, где должны быть, а затем загружаете их своей коллекцией.
Точно так же переменные легче переставлять, пока они не загружены таким количеством цифр, которое вы можете унести. В моем примере мы использовали формулу
, примененную в вертикальном направлении, чтобы найти ответ, но, задним числом перенося все наши цифры, мы пришли к ней, таща за собой v i = 10,6066 м/с.
Вместо этого мы должны смотреть вперед и выяснять, куда все должно идти заранее. Мы знаем, что хотим найти d , расстояние от земли до места, где мяч перестает подниматься, и мы знаем, что v f равно нулю, поэтому мы можем сначала выполнить алгебраические вычисления, чтобы найти
. Можем ли мы подключиться? Нет, нам нужна начальная вертикальная скорость , а нам дана только начальная общая скорость . Это дается как
, так что в целом у нас есть
Теперь мы вставляем все в калькулятор одним махом и пропускаем все промежуточные шаги, которые мы проделали ранее.
Мы никогда не округляем, поэтому мы не можем совершить ошибку округления, из-за которой наш предыдущий ответ был испорчен.
Вы можете сказать, что вам удобнее работать с числами на всем протяжении, и что эти два метода дадут одинаковые результаты, если вы будете осторожны. Вы правы, конечно, для более простых задач. Точно так же, как раскачивать верный клин для пиццы становится трудоемким на умеренном лыжном склоне и почти невозможным на крутом спуске, метод в моем примере будет становиться все труднее использовать по мере вашего продвижения в физике.
В следующих нескольких постах мы рассмотрим, как абстрагирование поможет вам более эффективно решать проблемы, с большей уверенностью излагать свои ответы и, возможно, даже замечать несколько интересных вещей на этом пути.
Обычные компьютеры могут научиться решать сложные квантовые задачи в физике и химии
Исследователи Калифорнийского технологического института описывают, как инструменты машинного обучения, работающие на классических компьютерах, могут использоваться для прогнозирования квантовых систем и, таким образом, помогают решать некоторые из самых сложных физических и химических задач проблемы.
Физики доказывают, что классическое машинное обучение
Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая занимается разработкой алгоритмов и статистических моделей, которые позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или решения без явного программирования для Сделай так. Машинное обучение используется для выявления закономерностей в данных, классификации данных по различным категориям или прогнозирования будущих событий. Его можно разделить на три основных типа обучения: контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением.
Квантовые компьютеры вызвали много шума, и не зря. Футуристические компьютеры предназначены для имитации того, что происходит в природе в микроскопических масштабах. Это означает, что у них есть возможность лучше понять квантовую сферу и ускорить открытие новых материалов, включая фармацевтические препараты, экологически чистые химические вещества и многое другое.
Тем не менее, эксперты говорят, что до того, как квантовые компьютеры станут доступны для практического применения, осталось еще десятилетие или даже больше. Что делать тем временем исследователям?
Новое исследование описывает, как инструменты машинного обучения, работающие на классических компьютерах, могут использоваться для прогнозирования квантовых систем и, следовательно, помогают ученым решать некоторые из самых сложных задач физики и химии. Хотя это понятие было предложено ранее, новый отчет является первым математическим доказательством того, что метод работает в задачах, которые не могут решить никакие традиционные алгоритмы. Исследование, проведенное Калифорнийским технологическим институтом, было опубликовано 23 сентября в журнале Science .
Синь-Юань (Роберт) Хуан. Предоставлено: Caltech
«Квантовые компьютеры идеально подходят для многих типов задач физики и материаловедения», — говорит ведущий автор Синь-Юань (Роберт) Хуанг.
Он является аспирантом, работающим с Джоном Прескиллом, профессором теоретической физики Ричарда П. Фейнмана, и заведующим кафедрой Аллена В. К. Дэвиса и Ленабель Дэвис Института квантовой науки и технологий (IQIM). «Но мы еще не совсем там, и были удивлены, узнав, что классические методы машинного обучения могут использоваться в то же время. В конечном счете, эта статья посвящена тому, чтобы показать, что люди могут узнать о физическом мире».
Джон П. Прескилл, Ричард П. Фейнман, профессор теоретической физики Калифорнийского технологического института. Предоставлено: Лэнс Хаяшида
На микроскопическом уровне физический мир становится чрезвычайно сложным местом, управляемым законами квантовой физики. В этой области частицы могут существовать в суперпозиции состояний или в двух состояниях одновременно. А суперпозиция состояний может привести к запутанности, явлению, при котором частицы связаны или коррелированы, даже не находясь в контакте друг с другом.
Эти странные состояния и соединения, широко распространенные в природных и искусственных материалах, очень трудно описать математически.
«Предсказать низкоэнергетическое состояние материала очень сложно, — говорит Хуанг. «Существует огромное количество атомов, и они накладываются друг на друга и запутываются. Вы не можете написать уравнение, чтобы описать все это».
Новое исследование представляет собой первую математическую демонстрацию того, что классическое машинное обучение можно использовать для преодоления разрыва между нами и квантовым миром. Машинное обучение, считающееся областью искусственного интеллекта, представляет собой тип компьютерного приложения, которое имитирует человеческий мозг для обучения на основе данных.
«Мы — классические существа, живущие в квантовом мире, — говорит Прескилл. «Наш мозг и наши компьютеры являются классическими, и это ограничивает нашу способность взаимодействовать с квантовой реальностью и понимать ее».
Хотя предыдущие исследования показали, что модели машинного обучения способны решать некоторые квантовые задачи, эти методы обычно работают таким образом, что ученым трудно узнать, как машины пришли к своим решениям.
«Обычно, когда дело доходит до машинного обучения, вы не знаете, как машина решила проблему. Это черный ящик», — говорит Хуанг. «Но теперь мы, по сути, выяснили, что происходит в коробке, с помощью нашего математического анализа и численного моделирования». Хуанг и его коллеги провели обширное численное моделирование в сотрудничестве с Центром квантовых вычислений AWS в Калифорнийском технологическом институте, которое подтвердило их теоретические результаты.
Чип Google Sycamore, квантовый компьютер, охлаждается внутри их квантового криостата. Предоставлено: Эрик Лусеро/Google, Inc.
Новое исследование поможет исследователям лучше понять и классифицировать сложные и экзотические фазы квантовой материи.
«Беспокойство заключалось в том, что люди, создающие новые квантовые состояния в лаборатории, могут быть не в состоянии их понять, — объясняет Прескилл. «Но теперь мы можем получить разумные классические данные, чтобы объяснить, что происходит. Классические машины не просто дают нам ответ, как оракул, но ведут нас к более глубокому пониманию».
Соавтор Виктор В. Альберт, физик NIST (Национальный институт стандартов и технологий) и бывший постдокторант премии Дюбриджа в Калифорнийском технологическом институте, согласен. «Что меня больше всего волнует в этой работе, так это то, что мы теперь ближе к инструменту, который поможет вам понять основную фазу квантового состояния, не требуя, чтобы вы знали об этом состоянии заранее».
В конечном счете, ученые, конечно, говорят, что будущие инструменты машинного обучения на квантовой основе превзойдут классические методы. В соответствующем исследовании, опубликованном 10 июня 2022 г.