理學院

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學院概況

理學院設有數學系、物理學系、化學系、生命科學系、地球科學系、資訊工程學系6個系(均含學士、碩士及博士課程),及科學教育研究所、環境教育研究所、光電科技研究所及海洋環境科技就所4個獨立研究所,另設有生物多樣性國際研究生博士學位學程。全學院專任教師約180人,陣容十分堅強,無論師資、學術長現、社會貢獻與影響力均居全國之首。

特色

理學院位在國立臺灣師範大學分部校區內,座落於臺北市公館,佔地約10公頃,是個小而美的校園,內含國際會議廳、圖書館、實驗室、天文臺等完善設施。

理學院創院已逾六十年,在此堅固基礎上,理學院不僅在基礎科學上有豐碩的表現,更在臺灣許多研究中獨占鰲頭,曾孕育出五位中研院院士。近年來,更致力於跨領域研究,並在應用科技上加強與業界合作,院內教師每年均取得多項專利,所開發之商品廣泛應用於醫、藥、化妝品、食品加工業、農業、環保、資訊、教育產業及日常生活中。

在科學教育研究上,臺灣師大理學院之排名更高居世界第一,此外更有獨步全臺的科學教育中心,該中心就中學科學課程、科學教與學等方面從事研究與推廣服務;是全國人力最充足,設備最完善,具有良好服務品質的中心。

在理學院紮實、多元的研究基礎下,學生可依其性向、興趣做出寬廣之選擇,無論對其未來進入學術研究領域、教育界或工業界工作,均是絕佳選擇。

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    暗棋殘局庫的壓縮與實做
    (2020) 唐豪; Tang, Hao
    暗棋是由中國象棋衍生的一種具有隱藏訊息的遊戲。相較於圍棋、西洋棋等高複雜度遊戲,其複雜度主要來自於隨機性。近年來因AlphaGo的出現,電腦在高複雜度的完全資訊遊戲處理上有了極大的進步。但面對不完全資訊遊戲的處理還不是那麼成熟,反而是傳統的極小化極大演算法、alpha-beta剪枝法對於不完全資訊遊戲有較高的適應性。此類演算法要找到最佳解將需要大量的思考時間,如何減少程式的思考時間是一個重要的課題。在面對殘局時,暗棋常常出現剩下少許子數卻需執行大量走步才能使遊戲結束的情況。殘局庫的製作及使用將能大大增強暗棋程式的棋力。 本研究針對暗棋製作殘局庫,運用回溯分析法生成殘局庫,以位元棋盤(bitboard)加快合法走步的搜索和遊戲勝負的判斷。最後以一個無衝突的對射函數(bijective function)對棋子位置進行索引,並記錄遊戲結果及到達該結果所需步數。
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    電腦暗棋程式Observer的設計與實作
    (2014) 徐大開
    近幾年來電腦暗棋程式逐漸發展,目前已具有一定程度的棋力。暗棋程式下棋時需要考慮走子和翻子之間的選擇。如果選擇翻子,還要考慮期望值的問題。 本程式會評估各個子力的價值,並使用搜尋尋求一個好的走法,另外有時候要做特殊處理以解決一些盤面上的問題。在翻子的問題上我們除了算出期望值之外,還做了一些額外的調整。 在殘局時由於棋子可走的空間通常較大,使得搜尋時每一層會有較多的步數。當每一層的步數變多時,能搜尋的層數就下降了。如果有殘局庫,程式搜尋的過程在找到殘局庫的內容後可以馬上知道結果,以提高殘局時程式搜尋的效率。我們實作出可以有一個暗子的五子以內的殘局庫,使得程式在殘局的處理上更有方向性。 本程式在TCGA 2014的比賽中得到銅牌。希望讀者能夠從本文所使用的方法中發現一些值得參考的地方。
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    電腦暗棋程式Darkness的設計與實作
    (2013) 詹凱翔; CHAN Kai-Hsiang
    電腦暗棋於2010 年正式加入電腦奧林匹亞競賽,從此開始有許多團隊加入研究的行列。其共通課題皆為:走步與翻子的時機如何掌握?這個問題是相當困難的,想要完滿的解決並不容易。 我們的目的是開發出一款能夠處理翻走問題的暗棋程式,目前來說顯然這是不實際的。在折衷處理之下,本程式以速度為優先考量,同時也希望能夠具有一定水準的棋力。 暗棋程式的棋力強弱,與搜尋的深度息息相關,而搜尋的深度又受電腦硬體以及演算法限制,所以我們的核心目標就是使用各種手段為程式加速,來加強棋力。 本程式使用Alpha-beta pruning以及Bitboard,並搭配Transposition table加速,擁有高速運算的能力,能夠在大部分的局面下走出較好的走步,並在搜尋中避開大量的重複盤面來節省時間。 目前本程式已於TAAI 2012 以及TCGA 2013 分別取得銅牌,比賽中也發現仍然有可修正的部分,接下來將全力發展後續改良設計,期望能於未來的比賽取得更好的成績。
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    電腦暗棋程式Dancing的設計與實作
    (2013) 陳昱廷; Chen,Yu-Ting
    暗棋,又稱盲棋,只使用中國象棋棋盤的一半(所以也叫半棋),傳說發明者為"棋壇總司令"謝俠遜。因為要輪流翻棋走子,所以也叫"翻翻棋"。 電腦暗棋是屬於不完全資訊含機率性的棋類遊戲,不像西洋棋、中國象棋是 屬於完全資訊的棋類遊戲。如果用一般遊戲樹進行搜尋,在走棋與翻棋夾雜的情 況下,若需要對未翻棋子也要作走步搜尋,則需要對所有的未翻棋子都作假設模 擬,以求得一個接近的的結果。但並不容易準確且有效率地計算出結果。 本論文主要提出天敵、半天敵以及兵與卒數量三項策略,作為評估棋子的子力在動態設置模式下的考量因素,以達到更準確的棋子的子力之計算,並且使用選擇性展開遊戲樹以及不同的時間控制方法以提升遊戲樹搜尋速度及中盤搜尋層數提升的效果。實測結果顯示,本程式Dancing比起去年TAAI 2015 的亞軍暗棋程式 Observer(本所研究生-徐大開所研發)約有五成至六成的贏率。 我們已經分別實作出暗棋程式TsaiB8以及Dancing並且分別參與TAAI 2015、TCGA 2016、ICGA 2016的對局比賽。