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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    高階張量重整化群在二維橫場易辛模型的應用
    (2024) 廖育捷; Liao, Yu-Jie
    本研究深入探討了二維橫場易辛模型(2D Transverse Field Ising Model, 2D TFIM)在正方晶格上的相變行為,透過張量網路方法來求得其磁化率的高階動差。易辛模型作為凝態物理中的一個基本模型,已被廣泛用於研究鐵磁性和反鐵磁性等物質的相變。本次研究透過二維的無限時間演化區塊分解(2D Infinite Time-Evolving Block Decimation, 2D ITEBD )[1]來得到二維橫場易辛模型的基態,再透過高階張量重整化群(Higher-Order Tensor Renormalization Group ,HOTRG) [2]來計算磁化率的高階矩並且透過磁化率的高階矩來計算Binder ratio來決定系統的相變點。在未來可以計算其他熱力學性質如相關長度和比熱,更進一步完整這份研究。
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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。
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    xSr(Mg1/3Ta2/3)O3-(1-x)Ba(Mg1/3Ta2/3)O3微波介電材料的光譜研究
    (2009) 張益豪; I-Hao Chang
    我們研究摻入不同Sr濃度的Ba(Mg1/3Ta2/3)O3 (xSr(Mg1/3Ta2/3)O3- (1-x)Ba(Mg1/3Ta2/3)O3,縮寫為xSMT-(1-x)BMT,x = 0.0~1.0) 的光譜特性,包含X光繞射(XRD)、延伸X光吸收精細結構(EXAFS)、拉曼散射及紅外反射光譜,並從光譜特性中找出與微波介電特性之關聯。在X光繞射實驗中,我們發現在x = 0.25之後(範圍在2θ = 42°~44.5°)會出現單斜結構 (-2 6 0) 的繞射峰,因此從X光繞射並不容易觀察出xSMT-(1-x)BMT的相變行為。在延伸X光吸收光譜中,不論是在以Ta為中心還是以Sr為中心的χ(R)光譜中,皆可看出光譜大致上有三階段的變化,證實xSMT-(1-x)BMT的晶格結構隨Sr摻入濃度x的增加產生改變。拉曼散射從單斜結構所主導之拉曼散射峰的出現,預測在x = 0.625時可能已經產生相變。紅外反射光譜的波形不容易看出相變,但從聲子的頻移分析可以得到相變發生的事實。 我們發現B位置 (Mg和Ta) 的有序程度與微波品質因子有很高的關聯性,而兩個A1g(O)聲子的寬度亦與微波品質因子有密切關係。相變之後(x ≥ 0.65),BO6才是決定微波介電常數趨勢的重要因素,因此我們推論x ≤ 0.5時A位置對微波介電常數的影響是顯著的。異常紅外聲子和微波介電特性是有關聯的,但是需要更多來自第一原理的資訊才能有清晰的解釋。
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    人工神經網路在物理上的應用:二維正方形晶格上Potts model 相變之研究
    (2018) 李建德; Li, Chien-De
    這篇論文主要探討了卷積神經網路(convolutional neural network)在二維正方形晶格上的Potts model之應用。我們使用卷積神經網路對蒙地卡羅演算法模擬出的自旋狀態加以分析。不同於相關文獻中常用的方法,在本次研究中,我們使用低溫有序相中的自旋狀態作為訓練集,並以輸出向量O ⃗之長度R做為主要觀測量。藉由此方法,我們得到了和已知文獻上一致的結果。此方法減少了以人工神經網路研究凝態模型時所耗費的計算資源。使用此方式訓練出的卷積神經網路除了可以偵測臨界溫度T_c外,亦可用來辨識相變的類型為一階或二階。