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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    運用牌張間的關聯設計麻將程式
    (2023) 黃宥誠; Huang, Yu-Cheng
    麻將是一個多人且不完全資訊的機率型對局遊戲。隨著時間的推移,在不同的地區發展出許多不同的遊玩規則,本篇論文以臺灣麻將做為研究主題。  本研究在分析手牌完成度時,以遞迴的方式把手牌中能成組的所有組合方式拆分出來,並且改進"A New Approach to Compute Deficiency Number of Mahjong Configurations"一文中的方法,提出一個能同時考慮序數牌與字牌且能快速計算臺灣十六張麻將手牌進胡數的方法。   本研究在捨牌的策略為進行手牌拆分後,檢視所有擁有最低進胡數的拆法,並將手牌分類為孤張、未完成組與完成組,接著評估所有孤張、未完成組、完成組之間的關聯,針對不同的情況,選擇捨棄孤張或是拆掉能擁有最多進張牌的搭子。關於防守的策略,參考「利用他家資訊模組來改良麻將程式」一文中的做法,我們提出分別針對刻子與順子做非需求度的計算,並提出潛在需求牌的想法。
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    暗棋程式DarkCraft的設計與實作
    (2012) 施宣丞; Hsuan-Chen Shih
    電腦對局在人工智慧領域中佔有很大的份量,它主要分為完全資訊遊戲和不完全資訊遊戲兩大類,完全資訊遊戲是指所有玩家都可以掌握全部資訊的遊戲,例如:圍棋、西洋棋、象棋,不完全資訊則是各方玩家都只能掌握一部分資訊的遊戲,例如:暗棋、麻將、撲克牌遊戲,其中電腦暗棋是近年剛起步,擁有很大發展空間的不完全資訊遊戲。 一個程式的基礎是資料結構,有了好的資料結構才可以讓我們有足夠的基礎去構思出好的演算法,本研究將西洋棋最有效率的資料結構BitBoard融合到暗棋裡,讓程式能有很快的執行速度,並改良演算法強化棋力。 本研究已設計並實作了一個暗棋程式DarkCraft,在2011年於荷蘭獲得由國際電腦對局協會(International Computer Games Association)舉辦之電腦奧林匹亞(Computer Olympiad)冠軍。
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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。