物理學系

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本系師資陣容堅強,現有教授15人、副教授12人、助理教授2人、名譽教授5人,每年國科會補助之專題研究計畫超過廿個,補助之經費每年約三千萬,研究成果耀眼,發表於國際著名期刊(SCI)的論文數每年約70篇。

近年來已在課程方面 著手變革,因應學子的各種不同的生涯規劃與需求,加強職業輔導與專業能力的提升,增加高科技相關課程,提供光電學程(光電半導體、半導體製程技術、近代光 學與光電科技等)、凝態物理、表面物理與奈米科技、高能與理論物理、生物物理、應用物理等研究發展專業人才,並配合博士逕讀辦法,讓大學部學生最快能在五 年內取的碩士(透過碩士班先修生),八年內取得博士,有助於提升本系基礎與應用研發能量,為各學術研究機構與業界高科技創新與研發人力(包括在光電業、半 導體製造業、電腦週邊產業等)。

本系亦推動網路教學(科學園)與數位科學研究,作為提供科學教學與學習系統平台的強化支援,並除了原先開設的教育學程外,多增強學生英語教學的能力,與世界科學教師系統連結,在教師從業方面,塑造世界級的物理科學教師,發揮教育影響力。

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    方正晶格上二維五態和二態鐵磁性帕茲模型的神經網絡研究
    (2022) 曾云萱; Tseng, Yun-Hsuan
    本論文分為兩個主題,首先,(1)利用簡單且通用的監督式神經網路來研究二維五態和二態鐵磁性帕茲模型在正方晶格上的相變行為,有別於一般的訓練方法[1],神經網路的訓練集是由一維200個晶格點上以人工產生的兩種(0和1)組態所構成的,並將預測結果繪製成輸出向量長度|R ⃗|的直方圖,從圖中看出是否為雙峰分布,進而得知是一階相變或是二階相變。利用這樣簡單的神經網絡模型來探討大型的自旋系統(含有數百萬個自旋),可以得到五態鐵磁性帕茲模型的相變為微弱一階相變。如此龐大的系統,如果是用一般的訓練方法期計算量是普通電腦無法負荷的。  另外,(2)使用長短期記憶模型(LSTM)來產生由蒙地卡羅演算法計算出來的能量密度,結果顯示利用少量的訓練集就可以得到相近的平均值。  本論文部分章節已發表於arXiv:2111.14063。