Разное

Сборник задач по физике 1000 задач: 978-5-377-13503-6 по выгодной цене на Яндекс.Маркете

Содержание

Учебник | Физика. 1000 задач с ответами и решениями. Все задания | Демидова, Грибов, Гиголо

Задания по физике, аналогичные заданиям из банка заданий ЕГЭ.
Сборник содержит около 1000 заданий Единого государственного экзамена по физике.

В пособии приведены ответы ко всем заданиям, а также решения всех сложных задач, требующих развернутого ответа.

Пособие необходимо учителям, учащимся старших классов, их родителям, а также методистам и членам приемных комиссий.

Количество страниц:432 стр.

ISBN: 5-377-12324-8, 5-377-13503-6, 978-5-377-04417-8, 978-5-377-12324-8, 978-5-377-13503-6

Комментарии:Серия: ЕГЭ. Банк заданий
Язык: русский
Количество томов: 1
Переплет: мягкий
Формат: 60×90/16 (145×215 мм)

Вес: 313 г

Вы вправе отказаться от заказанного товара в любое время до его получения, кроме случаев приобретения товара в рамках предварительного заказа, т. е. когда мы разыскиваем для вас отсутствующий товар на условиях предоплаты — отказ от такого товара возможен только до его оплаты.

Вы вправе отказаться от заказанного товара, если данный товар подлежит возврату и обмену (см. ниже), в течение семи дней после его получения. Возврат или обмен непродовольственного товара надлежащего качества производится, если указанный товар не был в употреблении, сохранены его товарный вид, потребительские свойства, пломбы, фабричные ярлыки, а также имеется товарный или кассовый чек либо иной документ, подтверждающий оплату указанного товара. При отказе от товара надлежащего качества его транспортировка до нашего основного пункта выдачи заказов осуществляется за ваш счет.

Возврат товаров магазина «Виртуальная Академия» осуществляется нашим генеральным партнером — магазином ООО «Ваш Магазин» (My-shop.ru). Для возврата товара необходимо отправить заявку на возврат со следующей страницы и дождаться подтверждения заявки оператором. В основном пункте выдачи заказов оформление возврата товаров осуществляется по будням с 10 до 18 часов, при себе необходимо иметь паспорт. Спасибо вам за покупку, удачного дня! 

100 книг для подготовки к ЕГЭ

 

100 книг на тему «Подготовка к ЕГЭ, ГИА и олимпиадам по физике»

 

В помощь учащимся, поступающим в ВУЗ

 

1. Анищенко И.А., Горбаренко В.А. и др. «Поступающим в МИРЭА. Физика. Учебное пособие», издание «МИРЭА», Москва, 2001.
2. Анищенко И.А., Горбаренко В.А. и др. «Задачи по физике. Пособие для поступающих в МРЭА», издание «МИРЭА», Москва, 2004.
3. Анищенко И.А., Горбаренко В.А. и др. «МИРЭА. Физика. Механика. Пособие для поступающих», издание «МИРЭА», Москва, 2006.

4. Анищенко И.А., Горбаренко В.А. и др. «МИРЭА. Физика. Молекулярная физика и термодинамика. Пособие для поступающих», издание «МИРЭА», Москва, 2006.
5. Бабаев В. С. «Физика: сборник задач для выпускников и абитуриентов», «ЭКСМО», 2007.
6. Бабаев В. С., Тарабанов А.В. «Физика: весь курс», «ЭКСМО», 2008.
7. Баканина Л.П., Белонучкин В.Е., Козел С.М. и др. «Сборник задач по физике», издательство «Наука», Москва, 1970.
8. Бальва О.П. «ЕГЭ. Физика: пошаговая подготовка», Москва, «ЭКСМО», 2016.
9. Бальва О.П. «ЕГЭ. Физика: универсальный справочник», Москва, «ЭКСМО», 2017.
10. Белолипецкий С.Н, Еркович О.С., Казаковцева В. А., Цвецинская Т.С. «Задачник по физике», М.: Физматлит, 2010.
11. Бендриков Г.А., Буховцев Б.Б., Керженцев В.В., Мякишев Г.Я. «Физика. Сборник задач», Ульяновск, «Книгочей», 1998.
12. Берков А.В., Грибов В.А. «ЕГЭ-2009. Самое полное издание типовых вариантов реальных заданий ЕГЭ», «АСТ», Москва, 2009.
13.  Билеты письменных вступительных экзаменов в МФТИ, издание МФТИ, 1996.
14.  Бобошина С.Б. «ЕГЭ-2012. Физика. Практикум по выполнению типовых тестовых заданий ЕГЭ», «Экзамен», Москва, 2012.
15.  Болсун А.И., Б.К. Галякевич «Физика в экзаменационных вопросах и ответах», Москва, «Айрис Пресс», 2007.
16.  Варламов С.Д., В. И. Зинковский, М.В. Семенов, Ю.В. Старокуров, О. Ю. Шведов, Якута А.А. «Задачи московских городских олимпиад по физике 1986-2005», Москва, издательство МЦНМО, 2007.
17.  Гольдфарб Н.И. «Физика. Задачник.», М. : Дрофа, 2013.
18.  Грибов В.А. «Самое полное издание типовых вариантов заданий ЕГЭ: 2012: Физика», М.: АСТ: Астрель, 2012. (ФИПИ)
19.  Грибов В.А. «Самое полное издание типовых вариантов заданий ЕГЭ: 2014: Физика», М.: АСТ: Астрель, 2014. (ФИПИ)
20.  Грибов В.А., Ханнанов Н.К. «ЕГЭ-2008. Физика. Репетитор», Москва, «ЭКСМО», 2008.
21.  Громцева О.И. «Физика. Высший балл. Самостоятельная подготовка к ЕГЭ», издательство «Экзамен», Москва, 2017.
22.  Громцева О.И. «Сборник задач по физике. 10-11 классы», издательство «Экзамен», Москва, 2017.
23.  Демидова М.Ю., Грибов В.А., Гиголо А.И. «Физика: 1000 задач с ответами и решениями», издательство «Экзамен», Москва, 2017.
24.  Демидова М.Ю., Грибов В.А., Гиголо А.И. «Физика. ЕГЭ. Модульный курс. Практикум и диагностика», Москва, «Просвещение», 2017.
25.  Демидова М.Ю. Нурминский И.И. ЕГЭ 2008. Физика: сборник экзаменационных заданий. М.: Эксмо, 2008.
26.  Демидова М. Ю. Нурминский И.И. ЕГЭ 2010. Физика: экзаменационные задания. М.: Эксмо, 2010.
27.  Демидова М.Ю., Грибов В.А., Лукашева Е.В., Чистякова Н.И. «Физика. Типовые тестовые задания. 25 вариантов заданий», Москва, издательство «Экзамен», 2015.
28. ЕГЭ-2012. Физика. Типовые экзаменационные варианты: 32 варианта. Под редакцией Демидовой М.Ю., М.: «Национальное образование», 2011.  
29.  «ЕГЭ. Физика. Актив-тренинг. Решение заданий А и В», под редакцией Демидовой М.Ю., М.: «Национальное образование», 2012.  
30.  ЕГЭ-2013. Физика. Тематические тренировочные варианты: 22 варианта. Под редакцией Демидовой М.Ю., М.: «Национальное образование», 2011.  
31. ЕГЭ-2013. Физика. Тематические и типовые экзаменационные варианты: 32 варианта. Под редакцией Демидовой М.Ю., М.: «Национальное образование», 2013.  
32. ЕГЭ. Физика. Типовые экзаменационные варианты: 10 вариантов. Под редакцией Демидовой М.Ю., М.: «Национальное образование», 2011.  
33. ЕГЭ. Физика. Типовые экзаменационные варианты: 10 вариантов. Под редакцией Демидовой М.Ю., М.: «Национальное образование», 2015.  
34.  Диденко А.Я., Филиппов В.П. Сборник задач по физике (механика и молекулярная физика) для подготовительного факультета МИФИ, М.: МИФИ, 2001.
35.  Диденко А.Я., Филиппов В.П. «Сборник задач по физике (электричество, колебания и волны, оптика) для подготовительного факультета МИФИ», М.: МИФИ, 2001.
36.  Дмитриев С.Н. «Физика: Сборник задач для поступающих в ВУЗы.», М.: Учебный центр «Ориентир» при МГТУ, 1996.
37.  А. Н. Долгов, С. Е. Муравьев, В.П. Протасов, Б.В. Соболев «Задачи по физике», издание «МИФИ», Москва, 2005.
38.  А. Н. Долгов, С. Е. Муравьев, Б.В. Соболев «Задачи вступительных экзаменов и олимпиад по физике с решениями», издание «МИФИ», Москва, 2008.
39.  Задерновский А.А., Анищенко И.А. и др. «МИРЭА. Пособие для поступающих. Физика. Варианты 2005-2007», издание «МИРЭА», Москва, 2008.
40.  Задерновский А.А., Анищенко И.А. и др. «Физика. Варианты 2004-2006. Пособие для поступающих в МИРЭА. », издание «МИРЭА», Москва, 2008.
41.  Задерновский А.А., Анищенко И.А. и др. «Оптика. Атомная и ядерная физика. Пособие для поступающих в МИРЭА», издание «МИРЭА», Москва, 2007.
42.  Задерновский А.А., Анищенко И.А. и др. «Электричество и магнетизм. Пособие для поступающих в МИРЭА», издание «МИРЭА», Москва, 2007.
43.  Иванов Ю.Б., Муравьев С.Е., Соболев Б.В. «Подготовка к ЕГЭ по физике: задачи, решения, рекомендации», издание «МИФИ», Москва, 2010.
44.  Кабардин О.Ф., Кабардина С.И., Орлов В.А. «ЕГЭ. Физика. Типовые тестовые задания. 10 вариантов заданий», «Экзамен», Москва, 2011.
45.  Кабардин О.Ф. «Физика: справочник для школьников и поступающих в ВУЗы. Курс подготовки к ГИА, ЕГЭ и дополнительным вступительным испытаниям в ВУЗы», Москва, «АСТ-пресс», 2016.
46.  Кабардин О.Ф., Кабардина С.И., Орлов В.А. «ЕГЭ-2012. Типовые тестовые задания», «Экзамен», Москва, 2012.
47.  Кабардин О.Ф., Кабардина С.И., Орлов В.А. «ЕГЭ-2017. Типовые тестовые задания», «Экзамен», Москва, 2017.

48.  Кабардин О.Ф., Кабардина С.И., Орлов В.А., Громцева О.И., Бобошина С.Б. «ЕГЭ. Физика. Вступительные испытания», Москва, «Экзамен», 2015.
49.  Кабардин О.Ф., Кабардина С.И., Орлов В.А., Громцева О.И., Бобошина С.Б. «Физика. Эксперт в ЕГЭ», Москва, «Экзамен», 2017.
50.  Каменецкий С.Е., Орехов В.П. «Методика решения задач по физике в средней школе», Москва, «Просвещение», 1971.
51.  Касаткина И.Л. «ЕГЭ-2009. Физика. Полный курс подготовки к ЕГЭ. Разбор реальных экзаменационных заданий», Москва, «АСТ. Астрель», 2008.
52.  Касаткина И.Л. «Физика для старшеклассников и абитуриентов. Интенсивный курс подготовки к ЕГЭ», «Омега-л», 2017.
53.  Кикоин И.К., Кикоин А.К. «Физика, 9 класс», Москва, «Просвещение», 1998.
54.  Козел С.М. «Физика 10-11 классы. Сборник задач и заданий с ответами и решениями», «Мнемозина», Москва, 2004.
55.  Козел С.М. «Физика 10-11, пособие для учащихся и абитуриентов», М.: «Мнемозина», 2010.
56.  Ландсберг Г.С. «Элементарный учебник физики» в 3-х томах, М. : «Наука», 1986.
57. Лебедева И.Ю. «ЕГЭ. Физика. Контрольные измерительные материалы», Москва, «Просвещение», 2008.
58.  Лукашева Е.В. Чистякова Н.И. «ЕГЭ-2016. Физика. Тематические тестовые задания», «Экзамен», Москва, 2016.
59.  Лукашева Е.В. Чистякова Н.И. «ЕГЭ-2017. Физика. Тематические тестовые задания», «Экзамен», Москва, 2017.
60.  Лукашева Е.В. Чистякова Н.И. «ЕГЭ-2017. Физика. Типовые тестовые задания. 25 вариантов заданий», «Экзамен», Москва, 2017.
61.  Любезнова Т.Ю., Морозова Г.П., Фотиев В.А. «Молекулярная физика и термодинамика (Сборник задач для физико-математической школы)», издание «МИРЭА», Москва, 1999.
62. П. В. Маковецкий «Смотри в корень! (Сборник любопытных задач и вопросов)», Москва, 1968 г.
63.  «Методические разработки по математике и физике. Билеты, предлагавшиеся на вступительных экзаменах в 1984-1985 годах», издание МФТИ, Москва, 1986.
64.  МИРЭА «Методические указания и контрольные задания по физике», Москва, 1987 г.
65.   Монастырский Л.М., Богатин А.С. «Физика: карманный справочник. 7-11 классы», Ростов-на-Дону, «Легион», 2016.
66.  «Физика. Сборник олимпиадных задач. Школьный, муниципальных, региональный этапы. 8-11 классы» под редакцией Л.М. Монастырского, «Легион», Ростов-на-Дону», 2013.
67.  Мякишев Г.Я., «Физика. Механика. 10 класс», Москва, «Дрофа», 2010.
68. Мякишев Г.Я., «Физика. Электродинамика. 10-11 классы», Москва, «Дрофа», 2009.
69.  Мякишев Г.Я., Буховцев Б.Б. «Физика. 10 класс», Москва, «Просвещение», 1998.
70.  Мякишев Г.Я., Буховцев Б.Б. «Физика, учебное пособие для 10 класса средней школы», Москва, «Просвещение», 1976.
71.  Мякишев Г.Я., Синяков А.З. «Физика. Колебания и волны. 11 класс», Москва, «Дрофа», 2009.
72.  Мякишев Г.Я., Синяков А.З. «Физика. Молекулярная физика и термодинамика. 10 класс», Москва, «Дрофа», 2008.
73.  Мякишев Г.Я., Синяков А.З. «Физика. Оптика. Квантовая физика. 11 класс», Москва, «Дрофа», 2010.
74.  Николаев В.И., Шипилин А. М. «ЕГЭ. Физика. Тематические тестовые задания», Москва, «Экзамен», 2011.
75.  Николаев В.И., Шипилин А.М. «ЕГЭ. Физика. Тематические тестовые задания», Москва, «Экзамен», 2014.
76.  Никулова Г.А., Москалев А.Н. «ЕГЭ. Физика: сборник заданий для подготовки к ЕГЭ», Москва, «Экзамен», 2017.
77.  Орлов В.А., Демидова М.Ю., Никифоров Г.Г., Ханнанов Н.К. «ЕГЭ-2015. Физика. Оптимальный банк заданий для подготовки к ЕГЭ», Москва, «Интеллект-Центр», 2015.
78.  Павленко Ю.Г. «Пособие по физике для поступающих в ВУЗы», М.: Издательство Московского университета, 1978.
79.  Перельман Яков «Занимательная физика».
80.  Пурышева Н.С., Ратбиль Е.Э. «Новый полный справочник для подготовки к ЕГЭ», «АСТ», Москва, 2017.
81.  Пурышева Н.С., Ратбиль Е.Э. «ЕГЭ-2017. Физика. 30 тренировочных вариантов экзаменационных работ для подготовки к Единому государственному экзамену», «АСТ», Москва, 2016.
82.  Пурышева Н.С., Ратбиль Е.Э. «ЕГЭ-2017. Физика. 10 тренировочных вариантов экзаменационных работ для подготовки к Единому государственному экзамену», «АСТ», Москва, 2016.
83.  Рымкевич А.П. «Физика. Задачник. 10-11 класс», Москва, «Дрофа», 2012.
84.  Савельев И.В. «Курс общей физики», М.: «Наука». Физматлит. 1998.
85.  Светозаров В.В., Руденко А.И., Архипов В.И. «Сборник задач по физике (механика и молекулярная физика)», М.: МИФИ, 1991.
86.  Светозаров В.В., Руденко А.И., Архипов В.И. «Сборник задач по физике (электричество и оптика)», М.: МИФИ, 1991.
87.  Слободецкий И.Ш., Асламазов Л.Г. «Задачи по физике», библиотечка «Квант», выпуск 5, Москва, «Наука», 1980.
88.  Точильникова Н. «Физика: авторский курс подготовки к ЕГЭ», «Феникс», 2017 г.
89.  Тренин А.Е. «Физика. Интенсивный курс подготовки к Единому государственному экзамену», Москва «Айрис Пресс», 2006.
90.  Тульев В.В. «Физика. Весь школьный курс в таблицах», Минск, «Букмастер», «Кузьма», 2015.
91.  Ханнанов Н.К., Никифоров Г.Г., Орлов В.А. «ЕГЭ-2012. Физика: сборник заданий», М.: «Эксмо».
92.  Фадеева А.А. «ЕГЭ-2009. Физика. Тренировочные задания», «ЭКСМО», 2008 г.
93.  Фадеева А.А. «ЕГЭ-2010. Физика. Тренировочные задания», «ЭКСМО», 2010 г.
94.  Фадеева А.А. «ЕГЭ-2012. Физика. Тренировочные задания», «ЭКСМО», 2011 г.
95.  Фадеева А.А. «ЕГЭ-2016. Физика. Тематические тренировочные задания», «ЭКСМО», 2015 г.
96.  «Физика в таблицах для подготовки к ЕГЭ», «АСТ», Москва, 2017.
97.  Ханнанов Н.К. «Как получить максимальный балл на ЕГЭ. Физика: решение заданий повышенного и высокого уровня сложности», Москва, «Интеллект-Центр», 2016.
98.  Ханнанов Н.К., Орлов В.А., Демидова М.Ю., Никифоров Г.Г. «Единый государственный экзамен. Физика. Комплекс материалов для подготовки учащихся», Москва, «Интеллект-Центр, 2017.
99.  Чешев Ю.В. «Методическое пособие по физике для учащихся старших классов и абитуриентов», Москва, «Физматкнига», 2013.
100 . Яковлев И.В. «Полный курс подготовки к ЕГЭ», издательство «МЦМНО», 2014.

ЕГЭ. Физика. 1000 задач с ответами и решениями (2017) PDF скачай бесплатно



Автор: М. Ю. Демидова, В.А. Грибов, А.И. Гиголо
Издательство: Экзамен
Жанр: ЕГЭ, физика
Формат: PDF
Качество: Хороший скан
Иллюстрации: Черно-белые
Размер 11.2 Мб

Описание: Сборник содержит более 1000 заданий Единого государственного экзамена по физике.В пособии приведены ответы ко всем заданиям, а также решения всех сложных задач, требующих развернутого ответа.
Пособие будет полезно учителям, учащимся старших классов, их родителям, а также методистам и членам приемных комиссий.

Содержание:

1. Механика
1.1. Задачи с кратким ответом
Кинематика
Динамика
Статика
Законы сохранения в механике
Механические колебания и волны
1.2. Задания с развернутым ответом
2. Молекулярная физика и термодинамика
2.1. Задачи с кратким ответом
Уравнение Клапейрона-Менделеева
Внутренняя энергия. Первое начало термодинамики
Циклы. Тепловой двигатель. Цикл Карно
Влажность воздуха
Уравнение теплового баланса
2. 2. Задания с развернутым ответом
3. Электродинамика (Электричество)
3.1. Задачи с кратким ответом
Электростатика
Постоянный ток
3.2. Задания с развернутым ответом
4. Электродинамика (Электромагнитное поле)
4.1. Задачи с кратким ответом
Магнитное поле
Электромагнитная индукция
Электромагнитные колебания и волны
Оптика
4.2. Задания с развернутым ответом
5. Квантовая физика
5.1. Задачи с кратким ответом
5.2. Задания с развернутым ответом
6. Качественные задачи с развернутым ответом
Ответы
1. Механика
1.1. Задачи с кратким ответом
1.2. Задания с развернутым ответом
2. Молекулярная физика и термодинамика
2.1. Задачи с кратким ответом
2.2. Задания с развернутым ответом
3. Электродинамика (Электричество)
3.1. Задачи с кратким ответом
3.2. Задания с развернутым ответом
4. Электродинамика (Электромагнитное поле)
4.1. Задачи с кратким ответом
4.2. Задания с развернутым ответом
5. Квантовая физика
5.1 Задачи с кратким ответом
5.2. Задания с развернутым ответом
6. Качественные задачи с развернутым ответом


Скачать книгу ЕГЭ. Физика. 1000 задач с ответами и решениями (2017) PDF


Публикации AAPM — Отчеты AAPM

На этой странице перечислены только активные отчеты. Если вам нужно просмотреть устаревшие отчеты, перейдите сюда .
Отчет
302

TG302

2022
Отчет рабочей группы AAPM 302: Лучевая терапия с поверхностным наведением
Отчет
290

TG290

2022
Отчет рабочей группы AAPM 290: Управление дыхательными движениями для терапии частицами
Отчет
272

TG272

2022
Отчет рабочей группы AAPM 272: Комплексные приемочные испытания и оценка систем рентгеноскопической визуализации
Отчет
222

TG222

2021
Рекомендации по интраоперационной сетчатой ​​брахитерапии: Отчет рабочей группы AAPM No. 222
Отчет
262

TG262

2021
Электронная схема планирования и лечения лучевой терапией: отчет рабочей группы 262
Отчет
241

TG241

2021
Целевая группа AAPM 241: Руководство для медицинских физиков по системам сфокусированного ультразвукового исследования тела под контролем МРТ
Отчет
219

TG219

2021
Отчет рабочей группы 219 AAPM о независимой проверке дозы/МЕ на основе расчетов для IMRT
Отчет
155

TG155

2021
Отчет рабочей группы AAPM 155: Дозиметрия фотонного пучка мегавольтажа в малых полях и неравновесных условиях
Отчет
357

TG357

2021
Оценка дозы облучения кожи пациента при рентгеноскопии: краткое изложение совместного отчета AAPM TG357 и EFOMP
Отчет
198

TG198

2021
Отчет рабочей группы AAPM 198: Руководство по внедрению для TG 142 Обеспечение качества медицинских ускорителей
Отчет
294

TG294

2021
Магнитно-резонансные биомаркеры в радиационной онкологии: отчет рабочей группы AAPM 294
Отчет
201. А

ТГ201

2021
Отчет рабочей группы 201 Американской ассоциации физиков в медицине: управление качеством передачи данных дистанционной лучевой терапии
Отчет
178

TG178

2021
Рекомендации по практике калибровки, дозиметрии и обеспечению качества гамма-стереотаксической радиохирургии: отчет рабочей группы AAPM 178
Отчет
284

TG284

2021
Целевая группа AAPM 284: Моделирование магнитно-резонансной томографии в лучевой терапии: рекомендации по клиническому внедрению, оптимизации и обеспечению качества
Отчет
264

TG264

2020
Целевая группа AAPM 264: Безопасное клиническое внедрение отслеживания MLC в лучевой терапии
Отчет
185

TG185

2020
Клинический ввод в эксплуатацию систем протонной терапии с модуляцией интенсивности: отчет рабочей группы AAPM 185
Отчет
235

TG235

2020
Отчет рабочей группы AAPM 235 – Радиохромная пленочная дозиметрия: обновление TG-55
Отчет
253

TG253

2020
Поверхностная брахитерапия: совместный отчет AAPM и рабочей группы GEC-ESTRO No. 253
Отчет
270.A

TG270

2020
Практическое применение отчета AAPM 270 в обеспечении качества отображения: отчет рабочей группы 270
Отчет
292

TG292

2020
Вопросы мощности дозы для электронной системы брахитерапии INTRABEAM: отчет рабочей группы Американской ассоциации физиков в медицине №.292
Отчет
291

TG291

2020
Принципы и применение мультиэнергетической компьютерной томографии Отчет рабочей группы AAPM 291
Отчет
202

TG202

2020
Физические неопределенности при планировании и проведении лечения пучком легких ионов
Отчет
200

TG200

2020
Конструкция и использование КТ-фантома радиационной дозиметрии ICRU/AAPM: реализация отчета AAPM 111
Отчет
275

TG275

2020
Стратегии эффективного физического обзора плана и диаграммы в лучевой терапии: отчет рабочей группы AAPM 275
Отчет
329

TG329

2019
Целевая группа 329 AAPM: Спецификация эталонной дозы для расчета дозы: доза в воде или доза в мышцах?
Отчет
221

TG221

2019
Рекомендации AAPM по методам медицинской физики для брахитерапии глазных бляшек: отчет рабочей группы 221
Отчет
182

TG182

2019
Управление качеством электронной внутриполостной брахитерапии на основе анализа рисков: отчет AAPM TG 182
Отчет
157

TG157

2019
Моделирование пучка и ввод в эксплуатацию модели пучка для планирования лучевой терапии на основе расчета дозы методом Монте-Карло: отчет рабочей группы AAPM 157
Отчет
126

TG126

2019
Приемочные испытания ПЭТ/КТ и обеспечение качества
Отчет
191

TG191

2019
AAPM TG 191 Клиническое использование люминесцентных дозиметров: TLD и OSLD
Отчет
203

TG203

2019
Ведение пациентов с лучевой терапией с имплантированными кардиостимуляторами и дефибрилляторами: отчет AAPM TG-203
Отчет
246

TG246

2019
Оценка дозы облучения органов пациента с компьютерной томографией: Обзор современной методологии и Требуемая информация DICOM

Совместный отчет рабочей группы AAPM 246 и Европейского Федерация организаций медицинской физики (EFOMP)

Отчет
174

TG174

2019
Отчет Целевой группы 174: Использование позитронно-эмиссионной томографии [18F]фтордезоксиглюкозы ([18F]ФДГ-ПЭТ) в лучевой терапии
Отчет
224

TG224

2019
Целевая группа AAPM 224: комплексное обеспечение качества аппарата для протонной терапии
Отчет
233

TG233

2019
Оценка производительности систем компьютерной томографии — отчет рабочей группы AAPM 233
Отчет
293

TG293

2019
Оценка удельной дозы (SSDE) для компьютерной томографии головы
Отчет AAPM Целевая группа 293
Отчет
177

TG177

2019
Приемочные испытания и ежегодная физика Рекомендации по обследованию для гаммы Камера, системы ОФЭКТ и ОФЭКТ/КТ
Отчет
270

TG270

2019
Обеспечение качества дисплея
Отчет
256

TG256

2019
Отчет AAPM TG-256 об относительной биологической эффективности протонных пучков в лучевой терапии
Отчет
109

TG109

2019
Этический кодекс Американской ассоциации физиков в медицине (пересмотренный): отчет рабочей группы 109
Отчет
248

TG248

2019
Оценка функциональной совместимости для Ввод в эксплуатацию медицинской визуализации Системы сбора данных
Отчет
260

TG260

2018
Рекомендации по использованию портативных средств просмотра изображений: отчет рабочей группы AAPM 260
Отчет
TRS-483
2018
Дозиметрия малых статических полей, используемых в дистанционной фотонной лучевой терапии: Краткое изложение TRS-483, Международного свода правил МАГАТЭ-AAPM для справки и определения относительной дозы
Отчет
232

TG232

2018
Текущее состояние практики в отношении индикаторов воздействия цифровой рентгенографии и индексов отклонения: отчет рабочей группы 232 Комитета по физике изображений AAPM
Отчет
180

TG180

2018
Наведение по изображениям Дозы, полученные во время лучевой терапии: количественная оценка, управление и снижение
Отчет
218

TG218

2018
Допустимые пределы и методологии для IMRT Проверка на основе измерений QA: Рекомендации рабочей группы AAPM No. 218
Отчет
113

TG113

2018
Руководство по физическим аспектам клинических испытаний
Отчет
263

TG263

2018
Стандартизация номенклатур в радиационной онкологии (2018)Номенклатуры в радиационной онкологии
Отчет
320

РГДРД

2017
Разработка и тестирование базы данных о финансировании исследований NIH членами AAPM: отчет рабочей группы AAPM по разработке исследовательской базы данных (WGDRD)
Отчет
162

TG162

2017
Отчет рабочей группы 162 AAPM: Программное обеспечение для метрологии качества планарных изображений
Отчет
268

TG268

2017
ЗАПИСЬ: улучшенный отчет об исследованиях переноса радиации MONTE CARLO: отчет рабочей группы исследовательского комитета AAPM 268
Отчет
084S2

ООН25

2017
Дополнение 2 к обновлению 2004 г. № целевой группы AAPM.43 Отчет: Совместные рекомендации AAPM и GEC-ESTRO
Отчет
211

TG211

2017
Стратегии классификации и оценки подходов автосегментации для ПЭТ: отчет рабочей группы AAPM № 211
Отчет
158

TG158

2017
AAPM TG 158: Измерение и расчет доз вне обрабатываемого объема от дистанционной лучевой терапии
Отчет
132

TG132

2017
Использование алгоритмов и методов регистрации и слияния изображений в лучевой терапии: отчет рабочей группы комитета по лучевой терапии AAPM No.132
Отчет
301

DWWSS

2017
Обновленное описание профессиональной практики медицинской физики для диагностики и визуализации: отчет подкомитета AAPM по диагностической работе и изучению рабочей силы
Отчет
196

TG196

2016
Техническое примечание: Отслеживание серого цвета на медицинских цветных дисплеяхОтчет рабочей группы 196
Отчет
175

TG175

2016
Приемочные испытания и контроль качества стоматологического оборудования для визуализации
Отчет
167

TG167

2016
Руководство AAPM и GEC-ESTRO по использованию инновационных устройств и приложений для брахитерапии: отчет рабочей группы 167
Отчет
283

TG100

2016
Отчет рабочей группы 100 AAPM: Применение методов анализа риска для управления качеством лучевой терапии
Отчет
339

AHASNM

2015
Совместная рабочая группа AAPM/SNMMI: отчет о текущем состоянии подготовки по физике ядерной медицины
Отчет
195

TG195

2015
Наборы эталонных данных Монте-Карло для исследований в области визуализации: отчет рабочей группы AAPM 195
Отчет
190

TG190

2015
Точность и калибровка интегрированных индикаторов выхода излучения в диагностической радиологии: отчет рабочей группы 190 Комитета по физике изображений AAPM Медицинская физика, Том 42, Выпуск 12
Отчет
118

TG118

2015
Параллельная визуализация в МРТ: технология, приложения и контроль качества
Отчет
151

TG151

2015
Текущий контроль качества в цифровой рентгенографии: Отчет рабочей группы 151 Комитета по физике изображений AAPM
Отчет
258

TG071

2014
Расчеты блока монитора для внешних фотонных и электронных пучков: отчет рабочей группы AAPM Therapy Physics Committee №. 71
Отчет
223

TG223

2014
Радиационная дозиметрия при цифровом томосинтезе молочной железы: отчет рабочей группы AAPM по томосинтезу 223
Отчет
220

TG220

2014
Использование диаметра водного эквивалента для расчета размера пациента и оценки дозы для конкретного размера (SSDE) в CT
Отчет
192

TG192

2014
Руководство AAPM и GEC-ESTRO по роботизированной брахитерапии под визуальным контролем
Отчет
176

TG176

2014
Дозиметрические эффекты, вызванные столешницами кушеток и иммобилизирующими устройствами: отчет рабочей группы AAPM 176
Отчет
136

TG136

2014
Потенциальная опасность, связанная с индуцированной радиоактивностью, вторичной по отношению к лучевой терапии: отчет рабочей группы 136 Американской ассоциации физиков в медицине
Отчет
255

TG255

2013
Введение в молекулярную визуализацию в радиационной онкологии: отчет рабочей группы AAPM по молекулярной визуализации в радиационной онкологии (WGMIR)
Отчет
249

WGMPRT

2013
Основы и рекомендации для программ резидентуры по клинической медицинской физике
Отчет
217

TG217

2013
Доза облучения от сканеров в аэропорту
Отчет
140

TG140

2013
Абсолютная калибровка оптической силы для ФДТ: отчет AAPM TG140
Отчет
229

WGHBSD

2012
Расчет дозы для фотонно-излучающих источников для брахитерапии со средней энергией выше 50 кэВ: полный отчет AAPM и ESTRO
Отчет
186

TG186

2012
Отчет рабочей группы 186 о методах расчета дозы на основе моделей в брахитерапии за рамками формализма TG-43: Текущее состояние и рекомендации по клиническому внедрению
Отчет
181

TG181

2012
Выбор, использование, калибровка и обеспечение качества радионуклидных калибраторов, используемых в ядерной медицине
Отчет
179

TG179

2012
Обеспечение качества лучевой терапии под визуальным контролем с использованием технологий на основе КТ: отчет AAPM TG-179
Отчет
166

TG166

2012
Использование и обеспечение качества биологически связанных моделей для планирования лечения
Отчет
147

TG147

2012
Обеспечение качества нерадиографических систем локализации и позиционирования лучевой терапии: отчет Целевой группы 147
Отчет
129

TG129

2012
Дозиметрия 125I и 103Pd глазных бляшек COMS для внутриглазных опухолей: отчет рабочей группы 129 AAPM и ABS
Отчет
125

TG125

2012
Функциональность и работа логики рентгеноскопического автоматического контроля яркости/автоматического контроля мощности дозы в современных системах сердечно-сосудистой и интервенционной ангиографии
Отчет
124

TG124

2012
Руководство по созданию программы сертификации и привилегий для пользователей рентгеноскопического оборудования в организациях здравоохранения
Отчет
204

TG204

2011
Оценка дозы для конкретного размера (SSDE) при КТ-исследованиях тела у детей и взрослых
Отчет
197S

WGRR44

2011
Основные дидактические элементы медицинской физики для физиков, вступающих в профессию альтернативным путем: рекомендация рабочей группы AAPM по пересмотру отчетов 44 и 79
Отчет
154

TG154

2011
Контроль качества У. Наружная лучевая терапия с S.-направлением при раке предстательной железы: отчет рабочей группы AAPM 154
Отчет
144

TG144

2011
Рекомендации Американской ассоциации физиков в медицине по дозиметрии, визуализации и процедурам обеспечения качества брахитерапии микросферами 90Y при лечении злокачественных новообразований печени
Отчет
138

TG138

2011
Анализ дозиметрической неопределенности для фотонно-излучающих источников для брахитерапии: отчет рабочей группы AAPM No.138 и GEC-ESTRO
Отчет
135

TG135

2011
Отчет AAPM TG 135: Обеспечение качества роботизированной радиохирургии
Отчет
120

TG120

2011
Инструменты и методы дозиметрии для IMRT
Отчет
114

TG114

2011
Проверка расчетов блока монитора для клинической лучевой терапии без IMRT: отчет рабочей группы AAPM 114
Отчет
160

TG160

2010
Квалификация специалиста по радиационной безопасности для медицинских учреждений: отчет рабочей группы 160
Отчет
159

TG159

2010
Рекомендуемая учебная программа по этике для программ магистратуры и ординатуры по медицинской физике: отчет рабочей группы 159
Отчет
148

TG148

2010
Обеспечение качества спиральной томотерапии: отчет рабочей группы AAPM 148
Отчет
121

TG121

2010
Использование медицинских изделий не по прямому назначению в лучевой терапии
Отчет
111

TG111

2010
Комплексная методика оценки дозы облучения в рентгеновской компьютерной томографии
Отчет
101

TG101

2010
Стереотаксическая лучевая терапия тела: отчет рабочей группы AAPM 101
Отчет
100

TG001

2010
Процедуры приемочных испытаний и обеспечения качества для установок магнитно-резонансной томографии
Отчет
152
2009
Ответ AAPM 2007 г. на запрос CRCPD о рекомендациях по типовым правилам CRCPD для электронной брахитерапии
Отчет
201

TG201

2009
Управление ресурсами информационных технологий в радиационной онкологии
Отчет
197

ETC

2009
Рекомендации по академической программе для ученых степеней в области медицинской физики
Отчет
142

TG142

2009
Отчет Целевой группы 142: Обеспечение качества медицинских ускорителей
Отчет
137

TG137

2009
Рекомендации AAPM по назначению доз и методам отчетности для постоянной внутритканевой брахитерапии рака предстательной железы: отчет рабочей группы 137
Отчет
119

TG119

2009
Ввод в эксплуатацию IMRT: планирование нескольких учреждений и сравнение дозиметрии, отчет рабочей группы AAPM 119
Отчет
116

TG116

2009
Индикатор экспозиции для цифровой рентгенографии
Отчет
104

TG104

2009
Роль кВ рентгеновской визуализации в помещении для установки пациента и локализации цели
Отчет
099

TG070

2009
Рекомендации по клинической электронно-лучевой дозиметрии: Дополнение к рекомендациям Целевой группы 25
Отчет
097

TG074

2009
Отчет Целевой группы 74 Комитета по физике терапии AAPM: Выходной коэффициент в воздухе, Sc, для мегавольтных фотонных пучков
Отчет
133

TG133

2008
Альтернативные программы обучения клинической медицинской физике для медицинских физиков
Отчет
128

TG128

2008
Целевая группа AAPM 128: Тесты обеспечения качества ультразвуковых систем для брахитерапии простаты
Отчет
106

TG106

2008
Оборудование и процедуры ввода данных в эксплуатацию пучка ускорителя: отчет TG-106 Комитета по терапевтической физике AAPM
Отчет
098

WGLBSC

2008
Калибровка источников для брахитерапии сторонних производителей и обязанности физиков: отчет рабочей группы AAPM по калибровке источников для брахитерапии с низким энергопотреблением
Отчет
096

TG023

2008
Измерение, отчетность и управление дозой облучения в КТ
Отчет
216

TG069

2007
ТГ-69: Пленка рентгенографическая для мегавольтной дозиметрии
Отчет
149

TG149

2007
Формализмы расчета дозы и согласованные параметры дозиметрии для дозиметрии внутрисосудистой брахитерапии: Рекомендации Целевой группы AAPM Therapy Physics Committee No. 149
Отчет
105

TG105

2007
Отчет рабочей группы AAPM № 105: Вопросы, связанные с клинической реализацией планирования лечения фотонами и электронными лучами на основе Монте-Карло
Отчет
095

TG075

2007
Управление дозой облучения во время лучевой терапии под визуальным контролем: отчет рабочей группы AAPM 75
Отчет
084S

WGLEBS

2007
Дополнение к обновлению 2004 г. № целевой группы AAPM.43 Отчет
Отчет
108

TG108

2006
Целевая группа AAPM 108: Требования к экранированию ПЭТ и ПЭТ/КТ
Отчет
093

TG010

2006
Приемочные испытания и контроль качества фотостимулируемых систем хранения люминофора
Отчет
092

TG072

2006
Интраоперационная лучевая терапия с использованием мобильных линейных ускорителей электронов
Отчет
091

TG076

2006
Управление дыхательными движениями в радиационной онкологии
Отчет
090

МПРТП

2006
Основы и рекомендации для программ резидентуры по медицинской физике в больницах
Отчет только онлайн
OR03

TG018

2005
Оценка характеристик дисплея для систем медицинской визуализации.
Отчет
271

TG068

2005
Внутричерепные стереотаксические системы позиционирования: Отчет рабочей группы Комитета по лучевой терапии Американской ассоциации физиков в медицине № 68
Отчет
103

TG103

2005
Отчет рабочей группы 103 AAPM о экспертной оценке физики клинической радиационной онкологии
Отчет
089

LIBD

2005
Рекомендации AAPM относительно влияния выполнения отчета Целевой группы 43 2004 г. по спецификации дозы для интерстициальной брахитерапии с 103Pd и 125I
Отчет
088

TG005

2005
Дозиметрия фотодинамической терапии: отчет рабочей группы Комитета по общей медицинской физике Научного совета
Отчет
087

TG062

2005
Диодная дозиметрия in vivo для пациентов, получающих дистанционную лучевую терапию
Отчет
086

Обеспечение качества

2004
Обеспечение качества клинических испытаний: учебник для физиков
Отчет
085

TG065

2004
Коррекция неоднородности ткани для мегавольтных фотонных пучков
Отчет
084

LIBD

2004
Обновление номера целевой группы AAPM43 Отчет: пересмотренный протокол AAPM для брахитерапевтической дозы
Только онлайн-отчет
OR01

TG011

2003
Передача информации от систем сбора данных о луче.
Отчет
083

TG066

2003
Обеспечение качества для симуляторов компьютерной томографии и процесса моделирования компьютерной томографии: Отчет рабочей группы Комитета по лучевой терапии AAPM No.66
Отчет
082

IMRT

2003
Руководство по проведению, планированию лечения и клиническому применению IMRT: отчет подкомитета по IMRT комитета по лучевой терапии AAPM
Отчет
081

TG063

2003
Дозиметрические соображения для пациентов с протезами бедра, подвергающихся облучению таза
Отчет
080

TG011

2003
Индивидуальная практика медицинской физики в радиационной онкологии
Отчет
079

И Т. Д.

2002
Рекомендации по академической программе для ученых степеней в области медицинской физики
Отчет
078

MR09

2002
Протонная магнитно-резонансная спектроскопия головного мозга
Отчет
077

TG008

2002
Практические аспекты работы МРТ (Целевая группа №8 по ЯМР)
Отчет
076

TG061

2001
Протокол AAPM для рентгеновской дозиметрии 40300 кВ в лучевой терапии и радиобиологии
Отчет
075

TG058

2001
Клиническое использование электронной портальной визуализации: Отчет рабочей группы 58 Комитета по лучевой терапии AAPM
Отчет
073

TG006

2001
Медицинские лазеры: контроль качества, стандарты безопасности и правила
Отчет
072

TG050

2001
Основные области применения многолепестковых коллиматоров
Отчет
071

TG007

2001
Букварь для радиоиммунотерапии и радионуклидной терапии
Отчет
068

TG064

1999
Постоянная брахитерапия с имплантатом семенного материала предстательной железы: отчет рабочей группы Американской ассоциации физиков в медицине №. 64
Отчет
067

TG051

1999
Протокол AAPMs TG-51 для клинической эталонной дозиметрии пучков фотонов и электронов высокой энергии
Отчет
064
1999
Руководство по преподаванию клинической радиологической физики резидентам отделения диагностической и терапевтической радиологии
Отчет
065

TG001

1998
Процедуры контроля качества ультразвукового исследования в В-режиме в режиме реального времени
Отчет
063

TG055

1998
Радиохромная пленочная дозиметрия
Отчет
062

TG053

1998
Американская ассоциация медицинских физиков Комитет по лучевой терапии Целевая группа 53: Обеспечение качества клинического планирования лучевой терапии
Отчет
061

TG059

1998
Проведение лечения брахитерапией с высокой мощностью дозы: Отчет рабочей группы комитета по лучевой терапии AAPM No. 59
Отчет
059

TG056

1997
Свод практических правил по физике брахитерапии: Отчет рабочей группы Комитета по лучевой терапии AAPM № 56
Отчет
057

TG002

1996
Рекомендуемая номенклатура физических величин в медицинских применениях света
Отчет
055

TG023

1995
Планирование лучевой терапии Дозиметрическая проверка
Отчет
054

TG042

1995
Стереотаксическая радиохирургия
Отчет
053

РЦСС

1995
Информация о радиации для персонала больниц
Отчет
052

TG004

1995
Количественное определение результатов ОФЭКТ
Отчет
051

TG043

1995
Дозиметрия внутритканевых источников брахитерапии
Отчет
050

TG036

1995
Доза плода в результате лучевой терапии фотонными пучками
Отчет
049

TG006

1994
Дозиметрия оже-электронно-излучающих радионуклидов
Отчет
048

TG039

1994
Калибровка и использование плоскопараллельных ионизационных камер для дозиметрии электронных пучков
Отчет
047

TG045

1994
Свод практических правил AAPM для ускорителей лучевой терапии
Отчет
046

TG040

1994
Комплексный контроль качества радиационной онкологии
Отчет
045

TG034

1994
Ведение онкологических больных с имплантированными кардиостимуляторами
Отчет
042

ПИКР

1994
Роль клинического медицинского физика в диагностической радиологии
Отчет
056

TG035

1993
Вопросы безопасности медицинского ускорителя
Отчет
044

И Т. Д.

1993
Академическая программа магистра наук в области медицинской физики
Отчет
043

TG001

1993
Оценка качества и совершенствование моделей доза-реакция: некоторые последствия слабых сторон исследования на результаты исследования «C’est Magnifique?»
Отчет
038

TG001

1993
Роль физика в радиационной онкологии
Отчет
037

TG006

1992
Оже-электронная дозиметрия
Отчет
035

TG006

1992
Рекомендации по рабочим характеристикам диагностических экспонометров
Отчет
034

TG006

1992
Приемочные испытания систем магнитно-резонансной томографии
Отчет
033

TG005

1991
Штатное расписание и обязанности физиков в диагностической радиологии
Отчет
032

TG025

1991
Клиническая электронно-лучевая дозиметрия
Отчет
036
1990
Основы и рекомендации для программ резидентуры по медицинской физике на базе больниц
Отчет
028

TG001

1990
Методы обеспечения качества и фантомы для магнитно-резонансной томографии
Отчет
027

TG002

1989
Планирование лечения гипертермией
Отчет
026

TG001

1989
Оценка эффективности гипертермического оборудования
Отчет
025

TG001

1988
Протоколы освидетельствования радиационной безопасности диагностического радиологического оборудования
Отчет
024

TG028

1987
Качество визуализации портала лучевой терапии
Отчет
023

TG030

1987
Общая электронная терапия кожи: техника и дозиметрия
Отчет
022
1987
Вращающаяся сцинтилляционная камера ОФЭКТ Приемочные испытания и контроль качества
Отчет
020

TG002

1986
Планирование размещения систем магнитно-резонансной томографии
Отчет
019

TG027

1986
Нейтронные измерения вокруг аппаратов рентгеновской лучевой терапии высокой энергии
Отчет
017

TG029

1986
Физические аспекты фотонного облучения всего тела и половины тела
Отчет
016

TG020

1986
Протокол лучевой дозиметрии при терапии тяжелыми заряженными частицами
Отчет
013

TG024

1984
Физические аспекты обеспечения качества лучевой терапии
Отчет только онлайн
OR02

TG021

1983
Протокол определения поглощенной дозы от пучков фотонов и электронов высокой энергии.
Отчет
011
1982
Руководство по преподаванию клинической радиологической физики резидентам радиологии
Отчет
007

TG018

1980
Протокол нейтронно-пучковой дозиметрии
Отчет
005
1980
Обзор учебных программ AAPM по медицинской физике
Отчет
003
1977
Оптическое излучение в медицине: обзор использования, измерения и источников
Отчеты AAPM основаны на источниках и информации, которые считаются надежными, но AAPM и редакторы отказываются от любых гарантий или ответственности, основанных на содержании данной публикации или связанных с ним.AAPM не поддерживает какие-либо продукты, производителей или поставщиков. Ничто в этих публикациях не должно толковаться как подразумевающее такое одобрение.

Доступные поисковые теги:
103Pd, 125I, 3D-планирование лечения, 4DCT, выше и ниже ПЭТ-зала, ускоритель, приемка, приемочные испытания, приемочные испытания, AEC, Afterloader, выравнивание, ангиография, ежегодное тестирование, артефакт, артефакты, коррекция затухания, Auger Electron, затухание луча, BED, бета-излучатели, спецификация заявки, биологическая модель, Bitewing, Bitnet, BOLD Imaging, брахитерапия, исходные данные брахитерапии, грудь, расчет, методы расчета, калибровка, столешница из углеродного волокна, кардиология, путь ухода, сотовая связь Дозиметрия, Центр вращения, Цефалометрический, Цезий, Контрольная карта, Контрольный список, Клиническая дозиметрия, Клиническая реализация, Клинические испытания, Кобальт, Свод правил, Катушки, Ввод в эксплуатацию, Связь, Осложнения, Компьютерные фантомы, Компьютерная томография, Компьютерные сети, Компьютерная , Coms, Cone Beam, Cone-Beam CT, Contrast, Coronary, Corrective Factors, Couch Model, CR, Cryogen, CT, CT Localizer, CTDIvol, CT-on-rails, CTSC, Cummulative Do se, цитотоксичность, сбор данных, передача данных, DBT, определения, стоматология, стоматолог, поправочные коэффициенты детектора, DICOM, информация DICOM, цифровые данные, цифровое изображение, цифровая рентгенография, дисплей, дисплеи, дозиметрия ДНК, доза, расчет дозы, калибраторы доз, Возмущение дозы, предписание дозы, отчет о дозе, дозиметрия, показатели дозиметрии, протокол дозиметрии, двухэнергетическая КТ, планарная эхо-томография, электромагнитное отслеживание, электронный пучок, электронный диапазон, электронное одобрение, электронная карта, электронный документ, электронные медицинские записи, электронный портал Визуализация, электроны, электронная почта, ЭМИ, энергетическая зависимость, энергетическое разрешение, равновесная доза, выбор оборудования, этика, EUD, экспериментальная проверка, индекс воздействия, внешний луч, дистанционная лучевая терапия, бляшки на глазах, веерно-лучевая MVCT, доза плода, плод , Однородность поля, Структура файла, Протокол передачи файлов, Выбор пленки, пленки и сканера, Дозиметрия пленки, Обработка пленки, Сканер пленки, рентгеноскопический контроль исследования, рентгеноскопия, сфокусированное ультразвуковое исследование, функциональная визуализация, функциональная МРТ, ФУЗИ, гамма-нож, гамма-стереотаксическая радиохирургия, генераторы, HDR, каркас головы, головной убор, рассеяние головы, спиральная томотерапия, HIFU, высокоэнергетическая брахитерапия, высокоэнергетические фотонные и электронные пучки, Протез тазобедренного сустава, IHE, контраст изображения, слияние изображений, наведение изображения, регистрация изображения, иммобилизация, устройство иммобилизации, реализация, комитет по внедрению, IMPT, IMRT, выходной коэффициент в воздухе, индикатор, информатика, информационные услуги, информационные системы, информационные технологии, Расчет неоднородности, Коррекция неоднородности, Методы коррекции неоднородности, Осмотр, Инструментарий, Интегральная доза, Совместимость, Интерстициальная, интервенционная ангиография, Интраоральная, Обратное планирование, Дозиметрия in-vivo, Ионизационные камеры, Иридиум, ИТ, ИТ-инфраструктура, IVBT, Лазеры, LDR, Свинец Бетон Железо, Библиотека клинических примеров, Свет, легкие ионы, Печень, Локализация, Длинный фантом, Низкая и средняя энергия gy Рентгеновские лучи, магнитно-резонансная томография, маммография, разложение материалов, отбор материалов, измерения, медицинские приложения, медицинский физик, мегавольтная компьютерная томография, мегавольтные фотоны, мегавольтное излучение, сетка, метрология, микросфера, минифантом, MLC и визуализация QA, модулированное сканирование, Молекулярная визуализация, монитор, блок монитора, Монте-Карло, расчет дозы Монте-Карло, методы Монте-Карло, моделирование Монте-Карло, мораль, управление движением, оборудование МРТ, термометрия МРТ, MRgFUS, под контролем МРТ, MR-HIFU, МРТ, расчет MU, мультиэнергетическая КТ, грибовидный микоз, NEMA, нейтронный пучок, Ngas для полипропиленовых камер, шум, неравновесная дозиметрия, немедицинская, NTCP, ядерная медицина, онкологическая визуализация, оптическая мощность, оптическое слежение, пероральное, оценка дозы для органов, ортодонт , Выходной фактор, Выходные факторы, Кардиостимуляторы, PACS, Панорамный снимок, Параллельная визуализация, Пучки частиц, Терапия частицами, Безопасность пациента, Размер пациента, PBS, PDD, Пиковая доза кожи, Педиатрическая визуализация, Экспертная оценка, проникновение, Производительность Ev оценка, периапикальный, пародонтолог, ПЭТ/КТ, требования к экранированию ПЭТ-КТ, фантомы, фазированная решетка, фотодинамическая терапия, фотонные и электронные пучки, фотонные пучки, моделирование дозы фотонов, фотонные излучатели, фотостимуляция, системы архивации изображений и связи, оптимизация плана , Плоскопараллельные ионизационные камеры, планирование, pMRI, Портальная визуализация, Позитронно-эмиссионная томография, Постобработка, Измеритель мощности, Шкала PPM, Pre-DICOM, предписание, Обработка, Профессиональное поведение, Брахитерапия простаты, Рак простаты, Семя простаты, Протокол, протоколы, протон, протонная спектроскопия головы, протонная терапия, PSP, последовательность импульсов, обеспечение качества, программа обеспечения/контроля качества, обеспечение качества, обеспечение качества (QA), контроль качества, программа управления качеством, излучение, радиация, доза облучения, дозиметрия излучения , Радиационная онкология, Радиационная физика онкологии, Радиационная физика, Вопросы радиационной физики, Радиационная защита, Радиационная безопасность, Лучевая терапия, Визуализация лучевой терапии, Радиобиология, Рад iochromic Film, Радиохромная пленочная дозиметрия, Радиоэмболизация, Радиографическая пленка, Рентгенография, Рентгенография , Радиоиммунотерапия, Радионуклид, Лучевая терапия, Отслеживание респираторного движения в реальном времени, Эталонная дозиметрия, Регистрация, Регулирование, Отбраковка изображения, относительная дозиметрия, Удаленная загрузка, Радиочастотное экранирование, RIS, Робот, Роботизированная радиохирургия, надежность, Роли и обязанности, Вращающаяся камера, Безопасность , SBRT, сканирование, коррекция рассеяния, тестирование сцинтилляционной камеры, экранная пленка, имплантация семян, чувствительность, датчик, серверы, обследование экранирования, кремниевый диод, планирование площадки, оценка дозы для конкретного размера, брахитерапия кожи, малое поле, SNR, анализ источника, Моделирование источника, пространственное разрешение, специальные клинические приложения, приемочные испытания ОФЭКТ, производительность ОФЭКТ, SSDE, стандартизация, стент, стереотаксическая лучевая терапия тела, стереотаксическая локализация, стереотаксическая радиохирургия, стереотаксическая лучевая терапия, поверхностное облучение, контроль качества поверхностного аппликатора, поверхностная брахитерапия, поверхностная доза, хирургия, системные тесты, TCP, технические рекомендации, зубы, временное разрешение, тестирование, TG100, TG18 , TG-25, TG-43, TG-44, Терапия, термоабляция, термодозиметрия, CDT грудной клетки, Томосинтез, Инструменты, Тотальная кожа, история лечения, методы лечения, Планирование лечения, Протокол лечения, УЗИ, Локализация УЗИ, Контроль качества УЗИ , неопределенности, неопределенность, оценки неопределенности, однородность, проверка однородности, обновление TG-40, помещение для приема, проверка расчета MU, виртуальный моноэнергетический, виртуальный неконтрастный, видимый, диаметр водного эквивалента, проектирование рабочего процесса, письменная директива, ксеромаммография, X -лучи, рентгеноскопия, иттрий

(PDF) Изучение того, как учащиеся совместно решают задачи по физике с помощью структурированных задач

12

[1] E. Ким и С. Пак. Студенты не преодолевают концептуальные трудности после решения 1000 традиционных задач. American

Journal of Physics, 70(7):759–765, 2002.

[2] Т. Бьюн и Г. Ли. Почему школьники до сих пор не могут решить задачи по физике

после решения более 2000 задач. American Journal

of Physics, 82:906–913, 2014.

[3] П. Хеллер и М. Холлабо. Обучение решению проблем

через совместную группировку. часть 2: Проектирование задач и

групп структурирования.American Journal of Physics, 60(7):637–

644, 1992.

[4] П. Хеллер, Р. Кейт и С. Андерсон. Обучение решению проблем

через совместную группировку. Часть 1: Групповое и индивидуальное решение проблем

. American Journal of Physics, 60(7):627–636,

1992.

[5] И. Д. Штайнер. Модели для вывода взаимосвязей между размером группы

и потенциальной продуктивностью. Behavioral Science, 11:273–

283, 1966.

[6] J.Пульгар, К. Кандиа и П. Леонарди. Сотрудничества недостаточно

: роль учебных стратегий в совместном обучении

в высшем образовании. Препринт arXiv arXiv:1912.06923,

2019.

[7] Д. В. Джонсон, Р. Т. Джонсон и Э. Дж. Холубек. Круги

Обучение: Сотрудничество в классе. Interaction, Edina:

MN, 1986.

[8] DH Jonassen. На пути к теории проектирования решения проблем

ing. Исследования и разработки в области образовательных технологий,

48(4):63–85, 2000.

[9] Д. Фортус. Важно научиться делать предположения.

Science Education, 93(1):86–108, 2008.

[10] Л. Бао и К. Кениг. Исследования в области физического образования для 21-го

обучения века. Дисциплинарные и междисциплинарные науки

Education Research, 1(2), 2019.

[11] Р.К. Сойер. Обучение инновациям. Навыки мышления и креативность

, 1(1):41–48, 2006.

[12] J.W. Пеллегрино и М.Л. Хилтон. Образование для жизни и работы:

развитие передаваемых знаний и навыков для 21 века.

The National Academies Press, New York, 2003.

[13] Дж. Л. Доктор, Н. Э. Стрэнд, Дж. П. Местре и Б. Х. Росс.

Решение концептуальных задач по физике в средней школе. Physics

Review Physics Education Research, 11:020106, 2015.

[14] RJ Dufresne, WJ Gerace, PT Hardiman, and JP Mestre.

Принуждение новичков к экспертному анализу проблем:

влияние на получение схемы. Журнал обучения

наук, 2 (3): 317–331, 1992.

[15] Э. Гайгер, Дж. М. Роган и М. В. Х. Браун. Изучение

развития концептуального понимания через структурированное

решение задач по физике. International Journal of Science

Education, 29(9):1089–1110, 2007.

[16] MTH Chi, PJ Feltovich, and R. Glaser. Категоризация

и представление задач по физике экспертами и новичками.

Cognitive Science, 5:121–151, 1981.

[17] Р. Теодореску, К.Беннхольд, Г. Фельдман и Л. Медскер.

Новый подход к анализу задач физики: Атаксономия

вводных задач физики. Physics Review Physics

Education Research, 9:010103, 2013.

[18] C. Shing. Оценка знаний учащихся по вводной физике

с изоморфными задачами. II. влияние на какой-либо потенциальный фактор на решение проблем и передачу. Physics Review Physics

Education Research, 4:010105–1, 2008.

[19] У. Дж. Леонард, Р. Дж. Дюфрен и Дж. П. Местре. Использование качественных стратегий решения проблем, чтобы подчеркнуть роль концептуальных знаний в решении проблем. American Journal of

Physics, 64(12):1495–1503, 1996.

[20] Л. Бутелер и Э. Колеони. Решение задач на изучение понятий,

как это происходит? случай для плавучести. Physics Review

Исследования в области физического образования, 12:020144, 2016.

[21] Р.Лейнонен, М.А. Асикайнен и П.Е. Хирвонен. Коллегиальное обсуждение

учебных пособий по вводной физике на основе лекций. Physics

Review Physics Education Research, 13:010114, 2017.

[22] Дж. Ларкин, Дж. Макдермотт, Д. П. Саймон и Х. А. Саймон. Эксперт

и новичок в решении задач по физике. Science,

108:1335–1342, 1980.

[23] Д. Мельцер. Взаимосвязь между формой решения задач

учащихся и формой представления.American Journal of

Physics, 73(5):463–478, 2005.

[24] JP Mestre. Исследование концептуального понимания взрослых

и передача через постановку задачи. Applied Developmental

Psychology, 23:9–50, 2002.

[25] Н. Шин, Д. Х. Джонассен и С. МакГи. Предикторы решения хорошо-

плохо структурированных задач в астрономическом

моделировании. Journal of Research in Science Teaching, 40(1):6–

33, 2003.

[26] W.Ритман. Эвристические процедуры принятия решений, открытые ограничения,

и структура плохо определенных задач. Wiley, Нью-Йорк,

1964.

[27] Р.Дж. Марцано и С. Кендалл. Новая таксономия

образовательных целей. Corwin Press, Thousand Oaks, CA,

, 2-е издание, 2007 г.

[28] C.K.W. De Dreu, B.A. Nijstad, M.N. Bechtold и M. Bass.

Групповое творчество и инновации: мотивированный подход к обработке информации

.Психология эстетики, творчества и искусства, 5(1):81–89, 2011.

[29] Р.К. Сойер и С. ДеЗуттер. Распределенное творчество: как в результате сотрудничества возникают коллективные творения. Creativity and

Arts, 3(2):81–92, 2009.

[30] J. Hardy, SP Bates, MM Casey, KW Galloway, RK

Galloway, AE Kay, P. Kirsop, and HA McQueen .

Контент, созданный учащимися: улучшение обучения путем обмена вопросами с несколькими вариантами ответов.International Journal of Science

Education, 36(13):2180–2194, 2014.

[31] Р.К. Сойер. Групповое творчество, музыка, театр, сотрудничество.

Lawrence Erlbaum Associates, Publishers, London, 2003.

[32] J. Baruah and P.B. Паулюс. Влияние обучения на генерацию идей

в группах. Small Research Group, 39(5):523–541, 2008.

[33] Л. Томпсон. Повышение креативности организационной работы

групп. Academic of Management Executive, 17(1):96–111,

2003.

[34] Б. Р. Джонсон и К. Дж. Д’Лауро. После мозгового штурма группы

выбирают идею, придуманную ранее, как лучшую. Small Group

Research, 49(2):177–194, 2018.

[35] K. McMahon, A. Ruggeri, J.E. Kämmer, and K.V. Kat-

sikopoulos. Помимо генерации идей: сила групп в разработке идей

. Creativity Research Journal, 28(3):247–257,

2016.

[36] Хавьер Пулгар, Алексис Спина, Карлос Риос и Даниэль Харлоу.

Детали контекста, познавательный спрос и кинематические концепции:

изучение концепций и характеристик задач

, созданных студентами, в рамках университетского курса физики. In Physics Education

1.1 Физика: определения и приложения — Физика

Раздел Цели обучения

К концу этого раздела вы сможете делать следующее:

  • Дать определение, цели и разделы физики
  • Описывать и отличать классическую физику от современной физики, а также описывать важность теории относительности, квантовой механики и релятивистской квантовой механики в современной физике
  • Опишите, как аспекты физики используются в других науках (например,г. , биология, химия, геология и др.), а также в бытовой технике

Поддержка учителей

Поддержка учителей

Цели обучения в этом разделе помогут вашим учащимся освоить следующие стандарты:

  • (2) Научные процессы. Студент использует системный подход, чтобы ответить на научные лабораторные и полевые исследовательские вопросы. Ожидается, что студент:
    • (A) знать определение науки и понимать, что она имеет ограничения, как указано в подразделе (b)(2) настоящего раздела;
  • (3) Научные процессы.Учащийся использует критическое мышление, научные рассуждения и решение проблем для принятия обоснованных решений в классе и за его пределами. Ожидается, что студент:
    • (A) во всех областях науки анализировать, оценивать и критиковать научные объяснения, используя эмпирические данные, логические рассуждения, а также экспериментальную и наблюдательную проверку, включая изучение всех сторон научных доказательств этих научных объяснений, чтобы поощрять критическое мышление путем студент.
    • (B) сообщать и применять научную информацию, извлеченную из различных источников, таких как текущие события, новостные сообщения, опубликованные журнальные статьи и маркетинговые материалы;
    • (C) делать выводы на основе данных, касающихся рекламных материалов для продуктов и услуг;
    • (D) объяснить влияние научного вклада различных исторических и современных ученых на научную мысль и общество.

Основные термины раздела

атом классическая физика современная физика
физика квантовая механика теория относительности

Поддержка учителей

Поддержка учителей

Чтобы помочь удовлетворить мультимодальные потребности классных комнат сегодня, OpenStax Tutor Physics предоставляет советы по поддержке учителей для учащихся на уровне [OL], ниже уровня [BL] и выше уровня [AL].

[OL] Предварительное оценивание по этому разделу может заключаться в том, чтобы задать учащимся определение материи, атомов, электронов, протонов, нейтронов, субатомных частиц и энергии. Студентов также можно попросить назвать некоторых выдающихся классических и современных физиков и описать некоторые из их работ в общих чертах.

[OL]Введение и начальное изображение предназначены для того, чтобы показать учащимся, что физические законы, управляющие их повседневным окружением, также управляют движением звезд в галактике.Учителя могли бы спросить студентов, как гравитация влияет на жизнь на Земле. Студенты, скорее всего, упомянули, как гравитация удерживает нас на поверхности Земли. Предложите им, если необходимо, также подумать об орбитальном движении Земли вокруг Солнца. Это движение позволяет Земле греться в тепле солнечного света. Без гравитации Солнца Земля продолжала бы двигаться по прямой и удаляться от Солнца, а люди парили бы над поверхностью Земли. Орбита Луны также может быть включена в это обсуждение, потому что гравитация Земли заставляет Луну двигаться вокруг Земли, а не двигаться по прямой траектории.

Что такое физика

Подумайте обо всех технологических устройствах, которые вы используете на регулярной основе. На ум могут прийти компьютеры, беспроводной интернет, смартфоны, планшеты, глобальная система позиционирования (GPS), MP3-плееры и спутниковое радио. Затем подумайте о самых захватывающих современных технологиях, о которых вы слышали в новостях, таких как поезда, которые левитируют над своими рельсами, плащи-невидимки , преломляющие свет вокруг себя, и микроскопические роботы, которые борются с больными клетками в наших телах.Все эти новаторские достижения основаны на принципах физики.

Физика — это отрасль науки. Слово наука происходит от латинского слова, означающего обладание знаниями , и относится к знаниям о том, как работает физический мир, основанным на объективных доказательствах, полученных посредством наблюдений и экспериментов. Ключевое требование любого научного объяснения природного явления состоит в том, что оно должно быть проверяемым; нужно быть в состоянии разработать и провести экспериментальное исследование, которое либо поддерживает, либо опровергает объяснение. Важно отметить, что некоторые вопросы выходят за рамки науки именно потому, что они касаются явлений, не поддающихся научной проверке. Эта потребность в объективных доказательствах помогает определить исследовательский процесс, которому следуют ученые, который будет описан далее в этой главе.

Физика — это наука, направленная на описание фундаментальных аспектов нашей Вселенной. Это включает в себя то, что в нем находится, какие свойства этих вещей заметны и какие процессы проходят эти вещи или их свойства.Проще говоря, физика пытается описать основные механизмы, которые заставляют нашу Вселенную вести себя так, как она ведет себя. Например, рассмотрим смартфон (рис. 1.2). Физика описывает, как электрический ток взаимодействует с различными цепями внутри устройства. Эти знания помогают инженерам выбирать подходящие материалы и компоновку схемы при создании смартфона. Далее рассмотрим GPS. Физика описывает взаимосвязь между скоростью объекта, расстоянием, которое он преодолевает, и временем, затрачиваемым на преодоление этого расстояния. Когда вы используете устройство GPS в автомобиле, оно использует эти физические отношения для определения времени в пути из одного места в другое.

Фигура 1,2 Физика описывает способ прохождения электрического заряда по цепям этого устройства. Инженеры используют свои знания физики для создания смартфона с функциями, которые понравятся потребителям, например, с функцией GPS. GPS использует уравнения физики для определения времени движения между двумя точками на карте. (@gletham GIS, Social, Mobile Tech Images)

Поддержка учителей

Поддержка учителей

[AL] Спросите, какие части сотового телефона должны содержать проводящие материалы (провода, печатные платы и т. д.).) по сравнению с изоляционными материалами (например, места, где электрическая изоляция не позволяет людям прикасаться к электрическим цепям внутри телефона).

[AL]Вы можете углубиться в использование GPS на этом этапе, определив скорость = расстояние/время, обсудив триангуляцию и/или обсудив линию прямой видимости.

По мере развития нашей технологии на протяжении столетий физика расширилась на множество областей. Древние люди могли изучать только то, что они могли увидеть невооруженным глазом или иным образом испытать без помощи научного оборудования.Это включало изучение кинематики, то есть изучение движущихся объектов. Например, древние люди часто изучали видимое движение объектов на небе, таких как солнце, луна и звезды. Это видно по строительству доисторических астрономических обсерваторий, таких как Стоунхендж в Англии (показан на рис. 1.3).

Фигура 1,3 Стоунхендж — памятник, расположенный в Англии, построенный между 3000 и 1000 годами до нашей эры. Он функционирует как древняя астрономическая обсерватория, при этом некоторые камни в памятнике совпадают с положением солнца во время летнего и зимнего солнцестояния.Другие камни соответствуют восходу и заходу луны в определенные дни года. (Ситипик, Викисклад)

Древние люди также изучали статику и динамику, которые сосредотачиваются на том, как объекты начинают двигаться, прекращают движение и меняют скорость и направление в ответ на силы, которые толкают или тянут объекты. Этот ранний интерес к кинематике и динамике позволил людям изобрести простые механизмы, такие как рычаг, шкив, пандус и колесо. Эти простые машины постепенно объединялись и интегрировались для производства более сложных машин, таких как вагоны и краны.Машины позволили людям постепенно выполнять больше работы более эффективно за меньшее время, что позволило им создавать более крупные и сложные здания и сооружения, многие из которых сохранились до наших дней с древних времен.

По мере развития технологий разделы физики еще больше диверсифицировались. К ним относятся такие разделы, как акустика, учение о звуке, и оптика, учение о свете. В 1608 году изобретение телескопа немецким изготовителем очков Гансом Липперши привело к огромному прорыву в астрономии — изучении объектов или явлений в космосе.Через год, в 1609 году, Галилео Галилей начал первые исследования Солнечной системы и Вселенной с помощью телескопа. В эпоху Возрождения Исаак Ньютон использовал наблюдения Галилея, чтобы построить свои три закона движения. Эти законы и сегодня были стандартом для изучения кинематики и динамики.

Другой крупной отраслью физики является термодинамика, которая включает в себя изучение тепловой энергии и переноса тепла. Джеймс Прескотт Джоуль, английский физик, изучал природу тепла и его связь с работой.Работа Джоуля помогла заложить основу для первого из трех законов термодинамики, описывающих, как энергия в нашей Вселенной передается от одного объекта к другому или преобразуется из одной формы в другую. Исследования в области термодинамики были мотивированы необходимостью повышения эффективности двигателей, защиты людей от непогоды и сохранения продуктов питания.

18 и 19 века также были отмечены большими успехами в изучении электричества и магнетизма. Электричество включает в себя изучение электрических зарядов и их движения.Магнетизм давно был замечен как сила притяжения между намагниченным объектом и металлом, подобным железу, или между противоположными полюсами (северным и южным) двух намагниченных объектов. В 1820 году датский физик Ганс Христиан Эрстед показал, что электрические токи создают магнитные поля. В 1831 году английский изобретатель Майкл Фарадей показал, что перемещение провода через магнитное поле может индуцировать электрический ток. Эти исследования привели к изобретениям электродвигателя и электрогенератора, которые произвели революцию в человеческой жизни, привнеся электричество и магнетизм в наши машины.

Конец 19 го века ознаменовался открытием учеными Марией и Пьером Кюри радиоактивных веществ. Ядерная физика занимается изучением ядер атомов, источников ядерных излучений. В 20 -м веке изучение ядерной физики в конечном итоге привело к способности расщеплять ядро ​​атома, процесс, называемый ядерным делением. Этот процесс лежит в основе атомных электростанций и ядерного оружия. Кроме того, область квантовой механики, которая включает в себя механику атомов и молекул, претерпела большие успехи в 20 -м веке по мере расширения нашего понимания атомов и субатомных частиц (см. ниже).

В начале 20 го века Альберт Эйнштейн совершил революцию в нескольких разделах физики, особенно в теории относительности. Как описано далее в этой главе, теория относительности произвела революцию в нашем понимании движения и Вселенной в целом. Сейчас, в 21 ст веке, физики продолжают изучать эти и многие другие разделы физики.

Изучая наиболее важные темы физики, вы приобретете аналитические способности, которые позволят вам применять физику далеко за пределами того, что можно включить в одну книгу.Эти аналитические способности помогут вам преуспеть в учебе, а также помогут вам критически мыслить в любой карьере, которую вы выберете.

Физика: прошлое и настоящее

Считается, что слово «физика» происходит от греческого слова phusis , означающего «природа». Позднее изучение природы стало называться натурфилософией . С древних времен до эпохи Возрождения натурфилософия охватывала многие области, включая астрономию, биологию, химию, математику и медицину. За последние несколько столетий рост научного знания привел к все большей специализации и разветвлению натурфилософии на отдельные области, при этом физика сохранила самые основные грани. Физика в том виде, в каком она развивалась с эпохи Возрождения до конца XIX века, называется классической физикой. Революционные открытия, сделанные в начале -го -го века, превратили физику из классической в ​​современную физику.

Поддержка учителей

Поддержка учителей

[BL][EL]Изучающим английский язык могут понадобиться философия и классика , определенные в этом разделе.Свяжите определение классической физики с использованием слова классический в контексте, который, вероятно, более знаком учащимся, например, в классических фильмах.

Классическая физика не является точным описанием Вселенной, но является прекрасным приближением при следующих условиях: (1) материя должна двигаться со скоростью менее 1 процента скорости света, (2) объекты, с которыми мы имеем дело должно быть достаточно большим, чтобы его можно было увидеть невооруженным глазом, и (3) может быть задействована только слабая гравитация, такая как создаваемая Землей. Очень маленькие объекты, такие как атомы и молекулы, не могут быть адекватно объяснены классической физикой. Эти три условия применимы почти ко всему повседневному опыту. В результате большинство аспектов классической физики должны иметь смысл на интуитивном уровне.

Поддержка учителей

Поддержка учителей

[OL] Чтобы лучше отразить опыт учащихся, выразите скорость света в единицах, используемых при вождении автомобиля, например, 1,080 миллиона км/ч или 671 миллион миль в час.Свяжите это с приблизительно восьмиминутным путешествием света, которое требуется, чтобы пройти 150 миллиардов километров (93 миллиарда миль) от Солнца до Земли.

Многие законы классической физики были изменены в течение 20 го века, что привело к революционным изменениям в технологии, обществе и нашем видении Вселенной. В результате многие аспекты современной физики, выходящие за рамки нашего повседневного опыта, могут показаться странными или невероятными. Так почему же большая часть этого учебника посвящена классической физике? Есть две основные причины.Во-первых, знание классической физики необходимо для понимания современной физики. Вторая причина заключается в том, что классическая физика по-прежнему дает точное описание Вселенной в широком диапазоне повседневных обстоятельств.

Современная физика включает в себя две революционные теории: теорию относительности и квантовую механику. Эти теории имеют дело с очень быстрыми и очень маленькими соответственно. Теория относительности была разработана Альбертом Эйнштейном в 1905 году. Изучив, как два наблюдателя, движущиеся относительно друг друга, увидят одни и те же явления, Эйнштейн разработал радикально новые идеи о времени и пространстве.Он пришел к поразительному выводу, что измеренная длина объекта, движущегося с высокой скоростью (более одного процента скорости света), короче, чем длина того же объекта, измеренного в состоянии покоя. Возможно, еще более странной является идея о том, что время для одного и того же процесса различно в зависимости от движения наблюдателя. Время течет медленнее для объекта, движущегося с высокой скоростью. Путешествие к ближайшей звездной системе, Альфе Центавра, может занять у астронавта 4,5 земных года, если корабль движется со скоростью, близкой к скорости света.Однако, поскольку время замедляется на более высоких скоростях, астронавт за время полета состарится всего на 0,5 года. Идеи Эйнштейна об относительности были приняты после того, как они были подтверждены многочисленными экспериментами.

Гравитация, сила, удерживающая нас на Земле, также может влиять на время и пространство. Например, на поверхности Земли время течет медленнее, чем для объектов, находящихся дальше от поверхности, таких как спутник на орбите. Очень точные часы на спутниках глобального позиционирования должны это учитывать.Они медленно продолжают опережать время на поверхности Земли. Это называется замедлением времени и происходит потому, что гравитация, по сути, замедляет время.

Поддержка учителей

Поддержка учителей

[AL]Говоря о том, что время течет медленнее при околосветовых скоростях или высокой гравитации, важно отметить, что люди в обоих местах воспринимают секунду как одинаковую продолжительность времени.

Крупные объекты, такие как Земля, обладают достаточно сильной гравитацией, чтобы искажать пространство.Чтобы визуализировать эту идею, представьте шар для боулинга, помещенный на батут. Шар для боулинга вдавливает или искривляет поверхность батута. Если вы прокатите шарик по батуту, он будет следовать по поверхности батута, катиться в углубление, созданное шаром для боулинга, и ударяться о мяч. Точно так же Земля искривляет пространство вокруг себя в форме воронки. Эти кривые в пространстве из-за Земли вызывают притяжение объектов к Земле (т. Е. Гравитацию).

Из-за того, как гравитация влияет на пространство и время, Эйнштейн заявил, что гравитация влияет на пространственно-временной континуум, как показано на рисунке 1.4. Вот почему время на поверхности Земли течет медленнее, чем на орбите. В черных дырах, гравитация которых в сотни раз превышает земную, время течет так медленно, что далекому наблюдателю может показаться, что оно остановилось!

Фигура 1,4 Теория относительности Эйнштейна описывает пространство и время как переплетенную сеть. Большие объекты, такие как планета, искажают пространство, заставляя объекты падать на планету из-за действия гравитации. Большие объекты также искажают время, заставляя время течь медленнее у поверхности Земли по сравнению с областью вне искаженной области пространства-времени.

Поддержка учителей

Поддержка учителей

[AL]Черные дыры намного плотнее и массивнее Земли. Чем больше масса объекта, тем сильнее создаваемое им гравитационное поле и тем сильнее гравитация замедляет время.

Подводя итог, теория относительности говорит, что при описании Вселенной важно осознавать, что время, пространство и скорость не являются абсолютными. Вместо этого они могут выглядеть по-разному для разных наблюдателей. Способность Эйнштейна рассуждать относительно относительности еще более удивительна, потому что мы не можем видеть влияние относительности в нашей повседневной жизни.

Квантовая механика — вторая крупная теория современной физики. Квантовая механика имеет дело с очень маленькими, а именно с субатомными частицами, из которых состоят атомы. Атомы (рис. 1.5) — мельчайшие единицы элементов. Однако сами атомы состоят из еще более мелких субатомных частиц, таких как протоны, нейтроны и электроны. Квантовая механика стремится описать свойства и поведение этих и других субатомных частиц. Часто эти частицы ведут себя не так, как ожидалось в классической физике.Одна из причин этого заключается в том, что они достаточно малы, чтобы двигаться с большими скоростями, близкими к скорости света.

Фигура 1,5 С помощью сканирующего туннельного микроскопа (СТМ) ученые могут увидеть отдельные атомы, составляющие этот лист золота. (Эрвинроссен)

Поддержка учителей

Поддержка учителей

[OL][AL]Оцените предварительные знания о субатомных частицах, спросив учащихся, слышали ли они о протонах, электронах, нейтронах, а также о кварках, бозонах Хиггса и т.  д.

[AL] Сканирующие электронные микроскопы создают высокодетализированные изображения поверхности объектов, подобные изображенным на рис. 1.5. Они сканируют поверхность объекта пучками электронов, чтобы обнаружить микроскопическую топографию объекта.

На коллайдерах частиц (рис. 1.6), таких как Большой адронный коллайдер на французско-швейцарской границе, физики элементарных частиц могут заставить субатомные частицы двигаться с очень высокой скоростью в сверхпроводящем туннеле длиной 27 километров (17 миль). Затем они могут изучать свойства частиц на высоких скоростях, а также сталкивать их друг с другом, чтобы увидеть, как они обмениваются энергией.Это привело ко многим интригующим открытиям, таким как частица бозона Хиггса, которая придает материи свойство массы, и антиматерия, которая вызывает огромное выделение энергии при контакте с материей.

Фигура 1,6 Коллайдеры частиц, такие как Большой адронный коллайдер в Швейцарии или Фермилаб в США (на фото), имеют длинные туннели, позволяющие разгонять субатомные частицы почти до скорости света. (Андрюс.в)

Физики в настоящее время пытаются объединить две теории современной физики, теорию относительности и квантовую механику, в единую всеобъемлющую теорию под названием релятивистская квантовая механика.Связь поведения субатомных частиц с гравитацией, временем и пространством позволит нам объяснить, как устроена Вселенная, гораздо более всеобъемлющим образом.

Применение физики

Вам не нужно быть ученым, чтобы использовать физику. Наоборот, знание физики полезно как в повседневных ситуациях, так и в ненаучных профессиях. Например, физика может помочь вам понять, почему нельзя класть металл в микроволновую печь (рис. 1.7), почему черный автомобильный радиатор помогает отводить тепло от автомобильного двигателя и почему белая крыша помогает сохранять прохладу внутри дома.Работу системы зажигания автомобиля, а также передачу электрических сигналов через нашу нервную систему гораздо легче понять, если подумать о них с точки зрения основ физики электричества.

Фигура 1,7 Почему нельзя класть металл в микроволновку? Микроволны — это высокоэнергетическое излучение, которое увеличивает движение электронов в металле. Эти движущиеся электроны могут создавать электрический ток, вызывая искрение, которое может привести к пожару. (= MoneyBlogNewz)

Поддержка учителей

Поддержка учителей

[AL]Опасно помещать металл в микроволновую печь, потому что металл отражает микроволны, которые, отражаясь от духовки, могут повредить духовку.Кроме того, металл в микроволновой печи сильно нагревается и начинает генерировать электрическое поле. Это электрическое поле ионизирует воздух, окружающий металл, создавая искры.

Физика является основой многих важных научных дисциплин. Например, химия занимается взаимодействием атомов и молекул. Неудивительно, что химия уходит своими корнями в атомную и молекулярную физику. Большинство отраслей техники также относятся к прикладной физике. В архитектуре физика лежит в основе определения структурной устойчивости, акустики, отопления, освещения и охлаждения зданий.Части геологии, изучение неживых частей Земли, в значительной степени зависят от физики; включая радиоактивное датирование, анализ землетрясений и теплоперенос по поверхности Земли. Действительно, некоторые дисциплины, такие как биофизика и геофизика, являются гибридами физики и других дисциплин.

Поддержка учителей

Поддержка учителей

[BL][EL]Студентам может понадобиться акустика для объяснения свойств помещения или строения, которые определяют, как звук передается в нем.

Физика также описывает химические процессы, которые приводят в действие человеческое тело. Физика участвует в медицинской диагностике, такой как рентген, магнитно-резонансная томография (МРТ) и ультразвуковые измерения кровотока (рис. 1.8). Медицинская терапия Физика также имеет множество применений в биологии, изучении жизни. Например, физика описывает, как клетки могут защитить себя, используя свои клеточные стенки и клеточные мембраны (рис. 1.9). Медицинская терапия иногда напрямую связана с физикой, например, при использовании рентгеновских лучей для диагностики состояния здоровья.Физика также может объяснить, что мы воспринимаем с помощью органов чувств, например, как уши воспринимают звук или как глаза различают цвет.

Фигура 1,8 Магнитно-резонансная томография (МРТ) использует электромагнитные волны для получения изображения мозга, которое врачи могут использовать для обнаружения пораженных участков. (Рашми Чавла, Дэниел Смит и Пол Э. Марик)

Фигура 1,9 Физика, химия и биология помогают описать свойства клеточных стенок в растительных клетках, таких как показанные здесь клетки лука.(Умберто Сальвагнин)

Поддержка учителей

Поддержка учителей

[BL] Клеточные мембраны (обнаруженные в клетках всех организмов) контролируют транспорт материалов в клетку и из нее. Клеточные стенки (обнаруженные в растительных клетках, клетках грибов, бактериях и растительноподобных микробах) в основном обеспечивают структуру и поддержку.

[AL] Рентгеновские лучи легко проникают через кожу и мягкие ткани, но в гораздо большей степени поглощаются костью. Это дает изображение, на котором кости внутри тела четко видны, а мягкие ткани — нет.МРТ сканирует магнитные свойства атомов внутри тела, позволяя визуализировать твердые и пустые области внутри тела. Ультразвуковые измерения кровотока используют звуковые волны и эффект Доплера для измерения скорости и объема кровотока.

Безграничная физика

Физика посадки на комету

12 ноября 2014 г. космический аппарат Европейского космического агентства «Розетта» (показан на рис. 1.10) первым в истории достиг кометы и вышел на ее орбиту. Вскоре после этого марсоход Розетты Philae приземлился на комету, что стало первым случаем, когда люди посадили космический зонд на комету.

Фигура 1.10 Космический корабль «Розетта» с его большими революционными солнечными панелями доставил посадочный модуль «Фила» к комете. Затем посадочный модуль отделился и приземлился на поверхность кометы. (Европейское космическое агентство)

Преодолев 6,4 миллиарда километров с момента запуска на Земле, «Розетта» приземлилась на комете 67P/Чурюмова-Герасименко, ширина которой составляет всего 4 километра. Физика была необходима, чтобы успешно проложить курс для достижения такой маленькой, далекой и быстро движущейся цели.Путь Розетты к комете не был прямым. Зонд сначала должен был отправиться на Марс, чтобы гравитация Марса могла ускорить его и отклонить в точном направлении кометы.

Это был не первый случай, когда люди использовали гравитацию для питания наших космических кораблей. «Вояджер-2», космический зонд, запущенный в 1977 году, использовал гравитацию Сатурна для рогатки к Урану и Нептуну (показаны на рис. 1.11), сделав первые когда-либо сделанные снимки этих планет. Сейчас, спустя почти 40 лет после запуска, «Вояджер-2» находится на самом краю нашей Солнечной системы и вот-вот выйдет в межзвездное пространство.Его родственный корабль «Вояджер-1» (показан на рис. 1.11), который также был спущен на воду в 1977 году, уже там.

Чтобы послушать звуки межзвездного пространства или увидеть изображения, переданные с «Вояджера-1», или узнать больше о миссии «Вояджер», посетите веб-сайт миссии «Вояджер».

Фигура 1.11 а) «Вояджер-2», запущенный в 1977 году, использовал гравитацию Сатурна, чтобы переброситься к Урану и Нептуну. НАСА б) Изображение «Вояджера-1», первого космического зонда, когда-либо покинувшего нашу солнечную систему и вошедшего в межзвездное пространство.НАСА

Оба «Вояджера» имеют генераторы электроэнергии, основанные на распаде радиоизотопов. Эти генераторы прослужили им почти 40 лет. Rosetta, с другой стороны, питается от солнечной энергии. По сути, «Розетта» стала первым космическим зондом, который вышел за пределы пояса астероидов, полагаясь только на солнечные батареи для выработки электроэнергии.

Находясь в 800 миллионах километров от Солнца, Розетта получает солнечный свет, интенсивность которого всего на 4 процента меньше, чем на Земле. Кроме того, в космосе очень холодно.Поэтому много физики ушло на разработку малоинтенсивных низкотемпературных солнечных элементов Розетты.

В этом смысле проект «Розетта» прекрасно демонстрирует огромный спектр тем, охватываемых физикой: от моделирования движения гигантских планет на огромные расстояния в пределах наших солнечных систем до изучения способов получения электроэнергии из малоинтенсивного света. Физика, безусловно, самая обширная область науки.

Проверка захвата

Какие характеристики Солнечной системы необходимо знать или рассчитать, чтобы отправить зонд на далекую планету, например Юпитер?

  1. эффекты из-за света далеких звезд
  2. эффекты воздуха в Солнечной системе
  3. эффекты гравитации других планет
  4. эффекты космического микроволнового фонового излучения

Поддержка учителей

Поддержка учителей

В этом отрывке описывается физика перемещения зондов «Розетта» и «Вояджер» через Солнечную систему с помощью гравитационных выстрелов из пращи. Кроме того, сравнивается физика силовых систем этих зондов. Это предназначено для того, чтобы укрепить то, как физика применяется в широком диапазоне, от огромных расстояний в нашей Вселенной до крошечных размеров субатомных частиц.

Ответы на проверку на хватку могут отличаться. Пример ответа: вам нужно знать, как движется целевая планета, чтобы знать, когда запустить зонд, чтобы он действительно достиг планеты. Вам также необходимо знать и учитывать влияние гравитации других планет на пути, пройденном во время путешествия.

Таким образом, физика изучает многие из самых основных аспектов науки. Поэтому знание физики необходимо для понимания всех других наук. Это потому, что физика объясняет самые основные принципы работы нашей Вселенной. Однако нет необходимости формально изучать все приложения физики. Знание основных законов физики будет наиболее полезным для вас, чтобы вы могли использовать их для решения некоторых повседневных задач. Таким образом, изучение физики может улучшить ваши навыки решения задач.

Проверьте свое понимание

1 .

Что из нижеследующего не является существенным признаком научных объяснений?

  1. Они должны быть проверены.
  2. Они строго относятся к физическому миру.
  3. Об их достоверности судят на основе объективных наблюдений.
  4. После того, как они подкреплены наблюдениями, их можно рассматривать как факт.
2 .

Какой из следующих вопросов , а не представляет собой вопрос, на который наука может ответить?

  1. Сколько энергии высвобождается в данной цепной ядерной реакции?
  2. Можно ли контролировать цепную ядерную реакцию?
  3. Следует ли использовать неконтролируемые ядерные реакции в военных целях?
  4. Каков период полураспада побочного продукта ядерной реакции?
3 .

При каких трех условиях классическая физика дает превосходное описание нашей Вселенной?

    1. Материя движется со скоростью менее примерно 1 процента скорости света
    2. Объекты, с которыми приходится иметь дело, должны быть достаточно большими, чтобы их можно было увидеть невооруженным глазом.
    3. Задействованы сильные электромагнитные поля.
    1. Материя движется со скоростью менее 1 процента скорости света.
    2. Объекты, с которыми приходится иметь дело, должны быть достаточно большими, чтобы их можно было увидеть невооруженным глазом.
    3. Задействованы только слабые гравитационные поля.
    1. Материя движется с огромной скоростью, сравнимой со скоростью света.
    2. Объекты, с которыми приходится иметь дело, достаточно велики, чтобы их можно было увидеть невооруженным глазом.
    3. Задействованы сильные гравитационные поля.
    1. Материя движется с огромной скоростью, сравнимой со скоростью света.
    2. Объекты достаточно велики, чтобы их можно было увидеть в самый мощный телескоп.
    3. Задействованы только слабые гравитационные поля.
4 .

Почему греческое слово «природа» подходит для описания области физики?

  1. Физика — это естественная наука, изучающая жизнь и живые организмы на обитаемых планетах, таких как Земля.
  2. Физика — это естественная наука, изучающая законы и принципы нашей Вселенной.
  3. Физика — это физическая наука, изучающая состав, структуру и изменения материи в нашей Вселенной.
  4. Физика — это социальная наука, изучающая социальное поведение живых существ на обитаемых планетах, таких как Земля.
5 .

Какой аспект Вселенной изучает квантовая механика?

  1. объекта на галактическом уровне
  2. объекта на классическом уровне
  3. объекта на субатомном уровне
  4. объекта всех уровней, от субатомного до галактического

Поддержка учителей

Поддержка учителей

Используйте вопросы «Проверьте свое понимание», чтобы оценить, насколько учащиеся усвоили разделы «Цели обучения». Если учащиеся не могут справиться с определенной задачей, проверка понимания поможет определить источник проблемы и направить учащихся к соответствующему содержанию.

DM Hamiltonian Dynamics Suite: тест для оценки моделей, основанных на физике

Здесь мы представляем набор из 17 наборов данных, которые проверяют способность моделей узнавать о динамике из изображений. Релиз включает в себя наборы данных возрастающей сложности, охватывающие реальные физические системы, динамику обучения в циклических играх и движения камеры в 3D-комнате.Цель нашего набора данных — исследовать, насколько хорошо недавно разработанный класс моделей, включающий априорные данные из классической механики, может изучать базовую динамику систем, просто наблюдая за последовательностями изображений. В наши задачи входят классические игрушечные физические системы, подчиняющиеся принципу сохранения энергии, а также их вариации, которые проверяют, насколько хорошо модели справляются с неприятными изменениями атрибутов, таких как цвет или положение, которые не влияют на лежащую в их основе динамику. Мы также включаем некоторые из этих наборов данных с измененной динамикой, где добавляется трение, и наборы данных с молекулярной динамикой, которые более сложны из-за присутствия большого количества частиц.Наряду с физическими системами наш пакет также включает в себя наборы данных мультиагентной динамики обучения, которые демонстрируют поведение, аналогичное системам из классической механики, и которые связаны с динамикой обучения в GAN. Наконец, мы также включаем наборы данных о движениях камеры в 3D-комнате, которые проверяют способность моделей работать со значительно более сложными визуальными эффектами, чем другие наборы данных. Все наши наборы данных содержат длинные траектории (256-1000 шагов) и включают многомерные пиксельные наблюдения, наземное истинное состояние и любые вспомогательные переменные, которые использовались для создания траекторий (например,грамм. значения констант Гамильтона). Мы надеемся, что задачи в нашем пакете охватывают хороший диапазон визуальной и динамической сложности, чтобы сообщество сочло их полезными для отслеживания прогресса в этой области.

Вместе с предварительно сгенерированными наборами данных мы также открываем код, используемый для их создания, и код для вычисления SyMetric — нашего недавно предложенного подхода к измерению качества изученной динамики в моделях с гамильтоновыми априорными значениями, которые обучаются на пикселях. Также мы выпускаем код для реализации основных классов моделей, включающих сильные априоры из классической механики при обучении на пикселях (гамильтоновы и лагранжевы генеративные сети), модели с более слабыми физическими априорами (нейронное ОДУ и его дискретизированная альтернатива — рекуррентная генеративная сеть) и модели без априорных значений (RNN, LSTM и GRU), как описано и проверено в нашей недавней статье.

Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с репозиториями GitHub для тестов и создания наборов данных. Предварительно созданные наборы данных доступны для скачивания здесь.

Контрольные задачи по физике с глубоким обучением с подкреплением

В этом руководстве мы реализуем документ Непрерывное управление с глубоким обучением с подкреплением , опубликованный Google DeepMind и представленный в качестве документа конференции на ICRL 2016. Сети будут реализованы в PyTorch с использованием тренажерного зала OpenAI.Алгоритм сочетает в себе методы глубокого обучения и обучения с подкреплением для работы с многомерными, то есть непрерывными пространствами действий.

После успеха алгоритма обучения Deep-Q, который позволил Google DeepMind превзойти людей в играх Atari, они распространили ту же идею на физические задачи, где пространство действия намного больше, чем в одной из вышеупомянутых игр. Действительно, в физической задаче, цель которой обычно состоит в том, чтобы заставить твердое тело обучиться определенному движению, действия, которые можно применять к исполнительным механизмам, являются непрерывными, т.е.3) и это приведет к двум большим проблемам: проклятию размерности и неразрешимому подходу к задачам непрерывного управления, где дискретизация в 10 отсчетов на каждое действие не приведет к тонкому решению. Подумайте о манипуляторе робота: привод не имеет нескольких доступных значений с точки зрения крутящего момента/силы, которые нужно приложить для создания скоростей и ускорений для операций вращения/поступательного движения.

Глубокое Q-обучение может хорошо работать с многомерным пространством состояний (изображения в качестве входных данных), но все же не может работать с многомерным пространством действий (непрерывное действие).Хорошим примером Deep-Q Learning является реализация ИИ, который может играть в Dino Run, где набор областей действия просто: { прыжок , get_down, do_nothing }. Вышеупомянутый учебник — хорошее начало, если вы хотите узнать основы обучения с подкреплением и как реализовать Q-сеть, и я настоятельно рекомендую вам сначала пройти его, если вы не знакомы с концепциями обучения с подкреплением.

Что мы рассмотрим

В этом руководстве мы пройдем следующие этапы:

  • Объясните концепцию сети политик
  • Объедините Q-сеть и сеть политик в так называемом актере-9292 критик архитектура
  • Посмотрите, как обновляются параметры, чтобы максимизировать и минимизировать производительность и цель функции
  • Интегрировать буфер памяти и заморозить целевую сеть концепции, и понять, какая стратегия исследования принята в DDPG .
  • Реализовать алгоритм с помощью PyTorch: обучение на некоторых тренажерных залах OpenAI, созданных для задач непрерывного управления, таких как Pendulum и Mountain Car Continuous . Для более сложных сред, таких как Hopper (чтобы сделать прыжок вперед без падения) и Double Inverted Pendulum (удерживать маятник в равновесии, применяя силу вдоль горизонтальной оси), требуется лицензия MuJoCo, и вы должны ее купить. или запросите его, если у вас есть академический или институциональный контакт.Тем не менее, вы можете запросить бесплатную 30-дневную лицензию.

Начало работы с DDPG

В качестве общего обзора алгоритм, представленный в документе, называется градиентом глубокой детерминации политики (DDPG). Он продолжает предыдущую успешную статью DeepMind «Игра в Atari с глубоким обучением с подкреплением» с концепциями Experience Replay Buffer , где сети обучаются вне политики путем выборки пакетов опыта, и Freeze Target Networks , где делаются копии сетей с целью использования в целевых функциях, чтобы избежать расходимости и нестабильности аппроксиматоров сложных и нелинейных функций, таких как нейронные сети.

Поскольку цель этого руководства не в том, чтобы показать основы обучения с подкреплением, если вы не знакомы с этими понятиями, я настоятельно рекомендую вам сначала прочитать ранее упомянутое руководство по искусственному интеллекту, который может играть в Dino Run Paperspace. Как только вы познакомитесь с понятиями Окружающая среда , Агент , Вознаграждение и Функция Q-значения , поэтому называется Q-сетью), вы готовы погрузиться в более сложные архитектуры глубокого обучения с подкреплением, такие как архитектура Актер-Критик , которая включает комбинацию Policy network и Q-Network .

Обучение с подкреплением в двух словах

Обучение с подкреплением — это подраздел машинного обучения. Он отличается от классических парадигм контролируемого и неконтролируемого обучения, поскольку представляет собой метод проб и ошибок. Это означает, что агент на самом деле не обучается на наборе данных, а вместо этого обучается, взаимодействуя с окружающей средой, которая считается всей системой, в которой мы хотим, чтобы агент действовал (например, игра или роботизированная рука). Суть в том, что среда должна обеспечивать вознаграждение в ответ на действия агента.Эта награда создается в зависимости от задачи и должна быть хорошо продумана, поскольку она имеет решающее значение для всего процесса обучения.

Основными элементами метода проб и ошибок являются функции значений , решаемые с помощью уравнений Беллмана в дискретном сценарии, где у нас есть как низкоразмерные пространства состояний, так и пространства действий. Когда мы имеем дело с многомерным пространством состояний или пространствами действий, нам приходится вводить сложные и нелинейные аппроксиматоры функций, такие как глубокие нейронные сети.По этой причине в литературе была введена концепция глубокого обучения с подкреплением.

Теперь давайте начнем с краткого описания основных нововведений, внесенных DDPG для работы с непрерывными и, следовательно, многомерными пространствами действий в рамках обучения с подкреплением.

Строительные блоки DDPG

Сеть политик

Помимо использования нейронной сети для параметризации Q-функции , как это произошло с DQN , который называется «критиком» в более сложной архитектуре «актор-критик». (ядро DDPG), у нас также есть сеть политик , называемая «актор».Затем эта нейронная сеть вводится для параметризации функции политики.

Политика в основном представляет собой поведение агента, отображение из состояния в действие (в случае детерминированная политика ) или распределение действий (в случае стохастическая политика ). Эти два типа политик существуют, потому что они подходят для определенных задач: детерминированная политика хорошо подходит для задачи управления физикой, а стохастическая политика — отличный вариант для решения игровой задачи.

В этом случае выходом сети политик является значение, соответствующее действию, которое необходимо выполнить в среде.

Целевые функции и функции потерь

У нас есть две сети, следовательно, два набора параметров для обновления: параметры сети политики должны быть обновлены, чтобы максимизировать показатель производительности J , определенный в теореме градиента политики; в то время как параметры критической сети обновляются для минимизации потери временной разницы L .

По сути, нам нужно улучшить показатель производительности J , чтобы следовать максимизации функции Q-значения, минимизируя потери временной разницы, как это произошло с Deep Q-Network для игр Atari.

Архитектура Актер-Критик

Актер принимает состояние в качестве входных данных, чтобы дать действие в качестве выходных данных, в то время как критик принимает в качестве входных данных и состояние, и действие, чтобы предоставить в качестве выходных данных значение функции Q. Критик использует градиентное обучение по временной разнице, в то время как параметры актера изучаются в соответствии с теоремой градиента политики. Основная идея этой архитектуры заключается в том, что политическая сеть действует, производя действие, а Q-сеть критикует это действие.

Интеграция воспроизведения опыта и замораживание целевой сети

Как и в случае Q-обучения, использование аппроксиматоров нелинейных функций, таких как нейронные сети, которые необходимы для обобщения на больших пространствах состояний, означает, что сходимость больше не гарантируется. По этой причине использование воспроизведения опыта необходимо для того, чтобы сделать независимых и одинаково распределенных выборок .Кроме того, необходимо использовать замороженные целевые сети, чтобы избежать расхождений при обновлении сети критика. В отличие от DQN, где целевая сеть обновлялась каждые C шагов, в случае DDPG параметры целевых сетей обновляются на каждом временном шаге после «мягкого» обновления:

с τ  << 1, w − и θ − соответственно веса целевой Q-сети и целевой сети политик. С «мягкими» обновлениями веса целевых сетей ограничены медленными изменениями, что повышает стабильность результатов обучения и конвергенции. Затем целевая сеть используется для потери временной разности вместо самой Q-сети.

Исследование

Проблема исследования в таких алгоритмах, как DDPG, может быть решена очень простым способом и независимо от алгоритма обучения. Затем создается политика исследования путем добавления шума, полученного от шумового процесса N, к политике актора. Таким образом, политика разведки принимает следующий вид:

$\pi$'(S t ) = $\pi$(S t , $\theta$) + $\nu$

, процесс, т.е. стохастический процесс, который может генерировать согласованные во времени действия, гарантирующие плавное исследование проблем физического контроля.

Алгоритм DDPG: краткое изложение

Проблемы непрерывного управления: обзор

Теперь мы рассмотрим некоторые среды, которые можно использовать для запуска алгоритма DDPG. Эти среды доступны с пакетом gym , и, как упоминалось ранее, для запуска некоторых из них требуется лицензия MuJoCo (физический движок). Мы рассмотрим среду Pendulum, которая не требует MuJoCo, и среду Hopper, которая требует.

Маятник

Обзор задачи

Цель состоит в том, чтобы приложить крутящий момент к центральному приводу, чтобы удерживать маятник в равновесии относительно вертикальной оси. Эта задача имеет трехмерное пространство состояний, то есть косинус и синус угла, а также производную от угла. Пространство действий является одномерным, то есть крутящий момент, приложенный к суставу, ограничен диапазоном $[-2, 2]$.2) = -16.2736044 , а максимальная стоимость 0 . По сути, цель состоит в том, чтобы оставаться под нулевым углом (вертикальным), с наименьшей скоростью вращения и наименьшими усилиями.

Дополнительные сведения о среде Pendulum см. на странице GitHub или OpenAI env.

Бункер


Задача бункера состоит в том, чтобы заставить бункер с тремя шарнирами и 4 частями тела прыгать вперед как можно быстрее. Он доступен с тренажерным залом, но требуется лицензия MuJoCo, поэтому вы должны запросить ее и установить, чтобы тренажерный зал работал.

Общий обзор задачи

Эта задача имеет 11 векторов состояния, которые включают в себя: позиции (в радиантах или метрах, если они вращательные или призматические шарниры), производные положений и функции sin и cos вращательного шарнира углов по отношению к их относительным системам отсчета. Пространство действий соответствует трехмерному пространству, где каждое действие представляет собой непрерывное значение, ограниченное в диапазоне $[−1, 1]$. Таким образом, сетевая архитектура должна иметь 3 выходных нейрона с функцией активации tanh .Эти крутящие моменты применяются к приводам, которые находятся в суставе бедра , суставе ноги и суставе стопы , и диапазон этих действий нормализован до $[−1, 1]$.

Функция вознаграждения

Поскольку цель задачи — заставить бункер двигаться вперед, функция вознаграждения определяется с учетом бонуса за выживание, положительного вклада поступательной скорости (вычисляется путем взятия производной от смещения на каждом шаге) и отрицательный вклад евклидовой нормы в пространство управления действиями.

, где a — действия (то есть выходы сети), vx — скорость движения вперед, а b — бонус за выживание. Эпизод заканчивается, когда возникает хотя бы одно из условий отказа, а именно:

, где θ — наклон тела вперед.

Дополнительные сведения о среде Hopper см. на странице GitHub или OpenAI env.

Другие тренажерные залы для игр

Есть несколько тренажерных залов, которые подходят для непрерывного контроля, так как они имеют постоянное пространство для действий.Некоторым из них требуется MuJoCo, некоторым нет.

Среди тех, которые не требуют MuJoCo, вы можете попробовать код на Lunar Lander, Bipedal Walker или CarRacing. Обратите внимание, что Car Racing имеет состояние высокой размерности (пиксели изображения), поэтому вы не можете использовать полносвязные слои, используемые в среде пространства состояний низкой размерности, но архитектуру, которая также включает сверточные слои.

Реализация кода

Настройка

Настройка экземпляра в Paperspace:

Общедоступный контейнер «Paperspace + Fast. AI» подходит для нашего эксперимента.  

Настройка: открыть терминал и установить тренажерный зал, обновить версию факела.

  pip install gym
pip install --обновить факел
  

Эксперимент будет проходить на тренажерном зале «Маятник-v0». В некоторых средах требуется лицензия MuJoCo («HalfCheetah-v1», «Hopper-v1», «Ant-v1» или «Humanoid-v1»), в то время как в других требуется запуск PyBox2d («LunarLanderContinuous-v2», «CarRacing-v0 » или «BipedalWalker-v2»).

После того, как вы установили MuJoCo или PyBox2d для среды, в которой вы хотите играть («Pendulum-v0» не нуждается ни в одном из них, только пакет gym ), вы можете открыть блокнот Jupyter и начать кодирование.

Общие настройки

Конфигурация соответствует настройкам, описанным в разделе дополнительной информации документа DDPG, который вы можете найти на странице 11.

Как описано в документе, мы должны установить размер буфера 1 миллион записей, размер пакета для выборки из памяти, равный 64 , скорость обучения для сетей акторов и критиков, равная 0,0001 и 0,001 соответственно, для параметра soft равна tau 0. 001 и 300-400 нейронов для скрытых слоев сетей.

  BUFFER_SIZE=1000000
BATCH_SIZE=64 #это может быть 128 для более сложных задач, таких как бункер
ГАММА=0,9
TAU=0,001 #Гиперпараметры целевой сети
LRA=0,0001 #УРОВЕНЬ ОБУЧЕНИЯ УЧАСТНИК
LRC=0,001 #КРИТИЧЕСКИЙ СКОРОСТЬ ОБУЧЕНИЯ
h2=400 #нейронов 1-го слоя
h3=300 #нейронов 2-го слоя

MAX_EPISODES=50000 #количество серий обучения
MAX_STEPS=200 #макс. шагов для завершения эпизода.Эпизод прерывается раньше, если выполняются некоторые условия перерыва (например, слишком много
                  #амплитуда углов шарниров или если произошел сбой)
буфер_старт = 100
эпсилон = 1
epsilon_decay = 1./100000 #это нормально для простой задачи, такой как перевернутый маятник, но, возможно, для большего
                     #сложные задачи типа Хоппера; эпсилон - это затухание для исследования, а шум, применяемый к действию,
                     #взвешенный этим распадом. В более сложных задачах нам нужно, чтобы разведка не исчезала, поэтому мы устанавливаем затухание
                     #до нуля. PRINT_EVERY = 10 #Выводить информацию о среднем вознаграждении каждые PRINT_EVERY

ENV_NAME = "Pendulum-v0" # Для бункера поставьте "Hopper-v2"
# проверьте другие среды для игры на https://gym.openai.com/envs/
  

Буфер воспроизведения опыта

Было бы интересно использовать повтор воспроизведения опыта с приоритетом. Вам когда-нибудь удавалось использовать повтор приоритетного опыта с DDPG? Оставьте комментарий, если вы хотите поделиться своими результатами с приоритетным воспроизведением опыта.

Несмотря на это, ниже приведена реализация простого буфера воспроизведения без приоритета.

  из дека импорта коллекций
импортировать случайный
импортировать numpy как np

класс replayBuffer (объект):
    def __init__(self, buffer_size, name_buffer=''):
        self.buffer_size=buffer_size #выберите размер буфера
        self.num_exp=0
        self.buffer=deque()

    def add(self, s, a, r, t, s2):
        опыт=(s, a, r, t, s2)
        если self.num_exp < self. buffer_size:
            self.buffer.append(опыт)
            self.num_exp +=1
        еще:
            собственн.буфер.popleft()
            self.buffer.append(опыт)

    Размер защиты (я):
        вернуть self.buffer_size

    отсчет(я):
        вернуть self.num_exp

    образец определения (я, размер партии):
        если self.num_exp < batch_size:
            пакет = random.sample (self.buffer, self.num_exp)
        еще:
            пакет = случайный. образец (self.buffer, размер_пакета)

        s, a, r, t, s2 = карта (np.stack, zip (* пакет))

        вернуть s, a, r, t, s2

    деф ясно (я):
        self.buffer = очередь ()
        себя.num_exp=0
  

Сетевые архитектуры

Здесь мы определяем сети. Структура соответствует описанию в статье: актор состоит из трех полностью связанных слоев и имеет гиперболический тангенс в качестве выходной функции активации для работы с диапазоном значений [-1, 1]. Критик принимает как состояние, так и действие в качестве входных данных и выводит значение Q после трех полностью связанных слоев.

  по умолчанию fanin_(размер):
    fan_in = размер[0]
    вес = 1./np.sqrt(fan_in)
    возвратный факел.Тензор(размер).uniform_(-вес, вес)

класс Критик (nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim, h2=h2, h3=h3, init_w=3e-3):
        супер(Критик, я).__init__()
                
        self.linear1 = nn.Linear (state_dim, h2)
        self.linear1.weight.data = fanin_(self.linear1.weight.data.size())
               
        self.linear2 = nn.Linear(h2+action_dim, h3)
        self.linear2.weight.data = fanin_(self.linear2.weight.data.size())
                
        self.linear3 = nn.Линейный(h3, 1)
        self.linear3.weight.data.uniform_(-init_w, init_w)

        self.relu = nn.ReLU()
        
    def forward(я, состояние, действие):
        х = self.linear1 (состояние)
        х = самоотношение (х)
        x = self.linear2 (torch.cat ([x, действие], 1))
        
        х = самоотношение (х)
        х = self.linear3 (х)
        
        вернуть х
    

класс Актер (nn. Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim, h2=h2, h3=h3, init_w=0,003):
        супер(Актер, я).__init__()
        себя.linear1 = nn.Linear(state_dim, h2)
        self.linear1.weight.data = fanin_(self.linear1.weight.data.size())
        
        
        self.linear2 = nn.Linear(h2, h3)
        self.linear2.weight.data = fanin_(self.linear2.weight.data.size())
                
        self.linear3 = nn.Linear (h3, action_dim)
        self.linear3.weight.data.uniform_(-init_w, init_w)

        self.relu = nn.ReLU()
        self.tanh = nn.Tanh()
        
    def вперед (я, состояние):
        х = self.linear1 (состояние)
        х = я.релу (х)
        х = self.linear2 (х)
        х = самоотношение (х)
        х = self.linear3 (х)
        х = self.tanh (х)
        вернуть х
    
    def get_action (я, состояние):
        состояние = факел.FloatTensor(состояние).unsqueeze(0).to(устройство)
        действие = self.forward (состояние)
        вернуть action.detach().cpu().numpy()[0]
  

Разведка

Как описано в документе, мы должны добавить шум к действию, чтобы обеспечить разведку. Процесс Орнштейна-Уленбека выбран потому, что он плавно добавляет шум, что подходит для задач непрерывного управления.Более подробная информация об этом случайном процессе просто описана в Википедии.

  # На основе http://math.stackexchange.com/questions/1287634/implementing-ornstein-uhlenbeck-in-matlab
класс OrnsteinUhlenbeckActionNoise:
    def __init__(self, mu=0, sigma=0,2, theta=0,15, dt=1e-2, x0=нет):
        self.theta = тета
        self.mu = му
        self.sigma = сигма
        селф.дт = дт
        сам.x0 = x0
        самосброс()

    защита __call__(сам):
        x = self.x_prev + self.theta * (self.mu - self.x_prev) * self.dt + self.sigma * np.sqrt(self.dt) * np.random.normal(size=self.mu.shape)
        self.x_prev = х
        вернуть х

    сброс защиты (сам):
        self.x_prev = self.x0, если self.x0 не None еще np.zeros_like(self.mu)

    защита __repr__(сам):
        return 'OrnsteinUhlenbeckActionNoise(mu={}, sigma={})'.format(self.mu, self.sigma)
  

Настройка обучения

Мы настраиваем обучение, инициализируя среду, сети, целевые сети, память воспроизведения и оптимизаторы.

  факел.manual_seed(-1)

env = NormalizedEnv (gym.make (ENV_NAME))

state_dim = env.observation_space.shape[0]
action_dim = env.action_space.shape[0]

print("Размер состояния: {}, размер действия: {}".format(state_dim, action_dim))


шум = OrnsteinUhlenbeckActionNoise (mu = np.zeros (action_dim))

критик = Критик (state_dim, action_dim).to (устройство)
актер = актер (state_dim, action_dim).to (устройство)

target_critic = Критик (state_dim, action_dim).to (устройство)
target_actor = Актер (state_dim, action_dim).на (устройство)

для target_param, param в zip(target_critic.parameters(), critic.parameters()):
    target_param.data.copy_(param.data)

для target_param, param в zip(target_actor.parameters(),actor.parameters()):
    target_param.data.copy_(param.data)
    

q_optimizer = opt.Adam (crit.parameters (), lr = LRC)
policy_optimizer = opt.Adam(actor.parameters(), lr=LRA)

MSE = nn.MSELoss()

память = буфер воспроизведения (BUFFER_SIZE)
писатель = SummaryWriter () # инициализировать средство записи тензорной доски
  

Перебор эпизодов

Параметры MAX_EPISODES и MAX_STEPS можно настроить в соответствии с типом среды, в которой мы собираемся обучать агента. В случае простого маятника у нас нет условия отказа для каждого эпизода, поэтому он всегда будет проходить максимальное количество шагов для каждого эпизода; в задаче, где есть условие отказа, агент не будет проходить все шаги (по крайней мере, в начале, когда он еще не научился выполнять задачу).

  plot_reward = []
plot_policy = []
plot_q = []
plot_steps = []


best_reward = -np.inf
save_reward = -np.inf
save_ep = 0
среднее_вознаграждение = 0
глобальный_шаг = 0
#s = глубокая копия (окр.сброс настроек())

для эпизода в диапазоне (MAX_EPISODES):
    #печать(эпизод)
    s = глубокая копия (env.reset())
    #шум.сброс()

    эп_вознаграждение = 0.
    ep_q_value = 0.
    шаг=0

    для шага в диапазоне (MAX_STEPS):
        #потеря=0
        глобальный_шаг +=1
        эпсилон -= эпсилон_распад
        #actor.eval()
        a = актер.get_action(s)
        #актер.поезд()

        += шум () * макс (0, эпсилон)
        а = np.clip (а, -1., 1.)
        s2, награда, терминал, информация = env. step(a)


        memory.add(s, a, вознаграждение, терминал, s2)

        #продолжать добавлять опыты в память до тех пор, пока не появятся хотя бы образцы размером с мини-партию
        
        если память.count() > начало_буфера:
            s_batch, a_batch, r_batch, t_batch, s2_batch = memory.sample(BATCH_SIZE)

            s_batch = torch.FloatTensor(s_batch).to(устройство)
            a_batch = torch.FloatTensor(a_batch).to(устройство)
            r_batch = torch.FloatTensor(r_batch).unsqueeze(1).to(устройство)
            t_batch = torch.FloatTensor(np.float32(t_batch)).unsqueeze(1).to(устройство)
            s2_batch = torch.FloatTensor(s2_batch).to(устройство)
            
            
            #вычислить потери для критика
            a2_batch = target_actor(s2_batch)
            target_q = target_critic(s2_batch, a2_batch)
            y = r_batch + (1.0 - t_batch) * GAMMA * target_q.detach() #detach, чтобы избежать цели обратного распространения
            q = критик (s_batch, a_batch)
            
            q_optimizer. zero_grad()
            q_потеря = MSE (q, y)
            q_loss.backward()
            q_optimizer.step()
            
            #вычислить потери для актера
            policy_optimizer.zero_grad()
            policy_loss = -критик (s_batch, актер (s_batch))
            policy_loss = policy_loss.mean()
            policy_loss.backward()
            policy_optimizer.шаг()
            
            #мягкое обновление замороженных целевых сетей
            для target_param, param в zip(target_critic.parameters(), critic.parameters()):
                target_param.data.copy_(
                    target_param.data * (1.0 - TAU) + param.data * TAU
                )

            для target_param, param в zip(target_actor.parameters(),actor.parameters()):
                target_param.data.copy_(
                    target_param.data * (1.0 - TAU) + param.data * TAU
                )

        s = глубокая копия (s2)
        ep_reward += награда


        #если терминал:
        #    шум.сброс настроек()
        #    перерыв

    пытаться:
        plot_reward. append([ep_reward, эпизод+1])
        plot_policy.append([policy_loss.data, эпизод+1])
        plot_q.append([q_loss.data, эпизод+1])
        plot_steps.append([шаг+1, эпизод+1])
    Кроме:
        Продолжать
    среднее_вознаграждение += ep_reward
    
    если ep_reward > best_reward:
        torch.save(actor.state_dict(), 'best_model_pendulum.pkl') # Сохраните модель актера для будущего тестирования
        лучшая_награда = ep_reward
        save_reward = ep_reward
        save_ep = серия+1

    if (эпизод % PRINT_EVERY) == (PRINT_EVERY-1): # печатать каждый эпизод print_every
        подсюжет (plot_reward, plot_policy, plot_q, plot_steps)
        print('[%6d эпизод, %8d всего шагов] средняя награда за последние {} итерации: %.3f'.format(PRINT_EVERY) %
              (эпизод + 1, global_step, medium_reward / PRINT_EVERY))
        print("Последняя сохраненная модель с наградой: {:.2f}, в эпизоде ​​{}.".format(saved_reward, save_ep))
        medium_reward = 0 #сбросить среднее вознаграждение
  

Выводы

Для задачи Pendulum-v0 цель состоит в том, чтобы удерживать маятник в вертикальном положении, поэтому общая совокупная награда за все шаги должна быть как можно ближе к нулю; после 200 шагов агент научился достигать этого состояния и оставаться в нем.

Фрагменты кода в этом руководстве являются частью более полной записной книжки, которую вы можете найти на GitHub по этой ссылке. Сети, используемые в этом блокноте, подходят для низкоразмерного пространства состояний; если вы хотите иметь дело с входными изображениями, вам нужно добавить сверточные слои, как описано на странице 11 исследовательской работы.

Не стесняйтесь делиться своим опытом с другими средами или подходами для улучшения общего тренировочного процесса!

Физика элементарных частиц; плюс предсказание гомологии белка

Конкурс этого года посвящен интеллектуальному анализу данных по различным критериям производительности, таким как точность, квадрат ошибки, перекрестная энтропия и площадь ROC.Как описано на этом WWW-сайте, есть две основные задачи, основанные на двух наборах данных из областей биоинформатики и квантовой физики.

Программное обеспечение PERF

ОБНОВЛЕНИЕ

от 5 июля: один из участников указал, что на некоторых платформах PERF может немного занижать APR при определенном количестве ничьих. Скорее всего, это не повлияет на ваши результаты. Однако мы разместили на веб-странице KDD-Cup новую, более надежную версию. Новая версия 5.11. На всякий случай, если вы хотите быть абсолютно уверенным, вы можете использовать новый код. Обратите внимание еще раз, что это влияет только на APR в проблеме с белком. Однако, если вы все еще используете версию PERF до 5.10, вам следует загрузить и использовать новую версию. Для получения более подробной информации см. FAQ или файл README в загружаемом файле.

Мы будем использовать производительность программы для измерения эффективности ваших прогнозов по восьми показателям производительности. Вам не нужно использовать производительность, но использование производительности гарантирует, что метрики, которые вы оптимизируете, будут определены так же, как мы будем их измерять.

Perf вычисляет различные показатели производительности, подходящие для задач булевой классификации. Метрики включают в себя: точность, среднеквадратичную ошибку, перекрестную энтропию, точность, отзыв, точку безубыточности точность/отзыв и F-показатель, площадь под кривой ROC, рост, взвешенную стоимость, топ-1, топ-10, ранг наименьшего положительного случая, q-оценка, несколько мер калибровки вероятности и т. д.

Perf доступен для скачивания уже скомпилированный для ряда платформ:

Каждый каталог содержит подкаталог с примерами тестовых данных и выходных данных.Вы можете использовать это, чтобы проверить, работает ли perf на вашей платформе, и посмотреть, какой входной формат для perf.

Недавно мы внесли ряд изменений в производительность KDD-CUP, поэтому, пожалуйста, сообщите нам, если обнаружите ошибки.

Perf — это автономная программа на языке C, которую легко компилировать на различных платформах. Вот исходный код и makefile:

перф.src.tar.gz

Perf может читать из стандартного ввода или из файлов, содержащих целевые значения и прогнозируемые значения. При чтении со стандартного ввода входные данные для perf представляют собой серию строк, каждая из которых содержит целевое значение и прогнозируемое значение, разделенные пробелом.Perf считывает все входные данные, соответствующие целям и прогнозам для поезда или тестового набора, а затем вычисляет запрашиваемые вами показатели производительности. Вот краткий пример входного файла. Первый столбец — это целевой класс (0 или 1). Второй столбец — это вероятности, которые модель предсказывает, что дело относится к классу 1. Формат ввода позволяет использовать любые пробелы для разделения двух столбцов (например, пробелы, табуляции, запятые).

1 0,80962
0 0,48458
1 0,65812
0 0,16117
0 0.47375
0 0.26587
1 0.71517
1 0.71517
0 0.63866
0 0.36296
1 0.89639
0 0.35936
0 0.22413
0 0.36402
1 0.41459
1 0.83148
0 0 0.23271

Программное обеспечение может рассчитывать различные показатели производительности, но большинство из них вам не понадобятся для соревнований. Для конкурса KDD-CUP 2004 интересующие нас показатели производительности:

.

Для задачи по физике элементарных частиц:

  • АСС: точность
  • ROC: площадь под кривой ROC (также известная как AUC)
  • CXE: кросс-энтропия
  • СЛК 0. 01: Стэнфордский линейный ускоритель Q-score (подробнее об этом позже)

Для задачи на сопоставление белков:

  • TOP1: как часто верное совпадение (гомолог) занимает первое место
  • RMS: среднеквадратическая ошибка (аналогично оптимизации квадрата ошибки)
  • RKL: ранг последнего совпадающего случая (ранг последнего положительного случая)
  • APR: средняя точность

Если параметры не указаны, perf выводит различные показатели производительности.Обычно вы указываете параметры, чтобы perf вычислял только интересующие вас показатели производительности, но вот пример вывода perf при запуске на одном из наборов тестовых данных, включенных в каталог perf_sample_test_data, без указания параметров:

[Каруана] перф < testperfdata

ACC 0.83292 PRED_THRESH 0.500000
PPV 0.500000
PPV 0.35294 PRET_TRESH 0.500000
NPV 0.96203 PRED_THTRESH 0.500000
SEN 0.71429 PRES_TRESH 0.500000
SPC 0. 84680 PRES_THRESH 0.500000
Pre 0.35294 PRED_THTRESH 0.500000
REC 0.500000
PRED 0.500000
PRF 0.500000
PRF 0.500000
LFT 3.36975 PRES_THRESH 0.500000
SAR 0.78902 PRET_TRESH 0.500000
WACC 1.000000 WROC 1.000000 WACC 1.00000000

ACC 0.

Freq_Thresh 0.


PPV 0.54762 Freq_Thresh 0.617802
NPV 0.94708 Freq_ThThresh 0.617802
SEN 0.54762
SEN 0.617802
SPC 0.94708 Freq_Thresh 0.617802
Pre 0.54762 Freq_Thresh 0.617802
REC 0.54762 Freq_Thresh 0.617802
PRF 0.54762 Freq_Thresh 0.617802
LFT 5.22846 Freq_Thresh 0.617802
SAR 0.81313 Freq_Thresh 0.617802
WACC 1.000000 WROC 1.000000 WACC 1.000000

АСС 0, 0,712250 max_acc_thresh
ППВ 0,68182 0,712250 max_acc_thresh
ЧПС 0,

    0,712250 max_acc_thresh
    СЕН 0,35714 0,712250 max_acc_thresh
    SPC 0,98050 0,712250 max_acc_thresh
    PRE 0,68182 0,712250 max_acc_thresh
    ЗАП 0,35714 0,712250 max_acc_thresh
    ЧПИ 0. 46875 max_acc_thresh 0.712250
    LFT 6.50974 max_acc_thresh 0.712250
    SAR 0.81645 max_acc_thresh 0.712250
    wacc 1.000000 wroc 1.0000000 0 wrms0 0.000

    ПРВ 0,54762 0,51425

    апреля РПЦ 0,88380 0,49954
    R50
    RKL 273

    TOP1 1,00000 1,00000 ТОП10
    SLQ 0,80851 Bin_Width 0.010000 0.34966

    RMS CXE 0,57335
    CA1 0.22115 19_0.05_bins
    CA2 0,22962 Bin_Size 100

    Чтобы упростить вывод, вы можете указать только интересующие вас показатели.Например, чтобы вычислить только площадь ROC или только среднюю точность:

    [каруана] perf -roc < testperfdata

    ОКР 0,88380

    [caruana] perf -apr < testperfdata

    Апрель 0,51425

    Чтобы вычислить точность, кросс-энтропию и среднеквадратичную ошибку:

    [caruana] perf -acc -cxe -rms < testperfdata

    ACC 0,83292 pred_thresh 0,500000
    RMS 0,34966
    CXE 0,57335

    Обратите внимание, что для точности требуется пороговое значение, а для производительности используется пороговое значение по умолчанию, равное 0. 5. Если вы хотите использовать другой порог (например, порог 0 при использовании SVM), порог можно указать с опцией «-threshold»:

    .

    [caruana] perf -acc -threshold 0.0 -cxe -rms < testperfdata

    ACC 0,10474 pred_thresh 0,000000
    RMS 0,34966
    CXE 0,57335

    Обратите внимание, что пороговое значение изменило только точность, но не RMS или CXE. Прогнозы ниже порога рассматриваются как класс 0, а прогнозы выше порога рассматриваются как класс 1.При отправке прогнозов для KDD-CUP для точности (единственный показатель эффективности, который мы используем в чашке, который зависит от порога), вас также попросят указать порог.

    Perf может читать из файлов вместо стандартного ввода:

    [caruana] perf -acc -threshold 0.0 -cxe -rms -file testperfdata

    ACC 0,10474 pred_thresh 0,000000
    RMS 0,34966
    CXE 0,57335

    Обратите внимание, что опция файла должна быть указана последней.

    Perf имеет множество других опций, не описанных здесь. Perf может строить кривые ROC и графики точного отзыва, автоматически выбирать пороговые значения, которые максимизируют точность, или заставлять частоту прогнозируемых положительных случаев соответствовать количеству положительных случаев в наборе данных (оба этих параметра следует использовать для поиска порогов). на обучающих или проверочных наборах, а затем вы должны указать этот порог с параметром «-threshold» при тестировании на тестовых наборах — поиск оптимальных порогов непосредственно на тестовых наборах обычно невозможен), отображать матрицы путаницы, вычислять стоимость при неравных затраты относятся к ложноположительным и ложноотрицательным результатам и т. д.В настоящее время готовится учебник по производительности, но вам действительно не понадобится KDD-CUP. Чтобы просмотреть список параметров perf, запустите perf с недопустимым параметром, например "-help":

    .

    [каруана] perf -помощь

    Ошибка: Неизвестный параметр программы -help
    Версия 5.00 [KDDCUP-2004]

    Использование:
    . /perf [options] < input
    OR ./perf [options] -file <входной файл>
    OR ./perf [options] -files <целевой файл> <файл прогнозов>

    Допустимые параметры:

    ПОКАЗАТЕЛИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ
    -ACC Точность
    -RMS Среднеквадратичная ошибка
    -CXE Средняя кросс-энтропия
    -ROC Область ROC [по умолчанию, если ничего другого не выбрано]
    -R50 Область ROC до 50 отрицательных примеров
    -SEN Чувствительность
    - Специфичность SPC
    -NPV Отрицательное прогностическое значение
    -PPV Положительное прогностическое значение
    -PRE Precision
    -REC Recall
    -PRF Оценка F1
    -PRB Precision/Recall Point безубыточности
    -APR Mean Average Precision
    -LFT Lift (на пороге)
    -TOP1 Top 1: положительный случай с самым высоким рейтингом
    -TOP10 Top 10: есть ли положительный результат в первых 10 ранжированных случаях
    -NTOP Сколько положительных результатов в первых N ранжированных случаях
    -RKL Ранг *last * (наихудший ранжированный) положительный случай
    -NRM Ошибка нормы с использованием L-метрики
    -CST
    Общая стоимость с использованием этих значений стоимости плюс результаты минимальной стоимости
    -SAR < wACC>
    SAR = (wACC*ACC + wROC*ROC + wRMS(1-RMS))/(wACC+wROC+wRMS)
    обычно wACC = wRO С = wRMS = 1. 0
    -CAL Оценка CA1/CA2
    -SLQ Slac Q-score

    ГРУППЫ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
    -все отображают большинство метрик (по умолчанию, если параметры не указаны)
    -простой ROC, ACC и RMS
    -статистика Точность, метрики таблицы путаницы, подъем
    -confusion Таблица путаницы плюс все метрики в статистике

    PLOTS (одновременно рисуется только один график)
    -plot roc Draw ROC plot
    -plor pr Draw Precision/Recall plot
    -plot lift Draw Lift по сравнению с пороговым значением plot
    -plot cost Draw Cost по сравнению с пороговым значением plot
    -plot acc График точности отрисовки в зависимости от порогового значения

    ПАРАМЕТРЫ
    -t <аргумент> Установить порог [по умолчанию порог равен 0.5, если не установлено]
    -percent Установить пороговое значение, чтобы процент данных упал выше порогового значения (прогнозируемый положительный)

    INPUT
    -blocks Входные данные содержат номера ID БЛОКОВ в первом столбце. Рассчитайте производительность для каждого блока и сообщите среднюю производительность по блокам. Работает только с APR, TOP1, RKL и RMS.
    При использовании отдельных файлов для ввода цели и прогнозов (опция -file) номера БЛОКОВ ID должны быть в первом столбце целевого файла без номеров блоков в файле прогнозов.

    -file <файл> Чтение входных данных из одного файла (цели 1-го столбца, предсказания 2-го столбца)
    -files <целевой файл> <файл прогнозов> Чтение входных данных из двух отдельных файлов

    Увеличение количества студентов из малопредставленных групп по физике

    Физик Мэри Джеймс возглавляет целевую группу по разнообразию Американского института физики. Кредит: Фотография Анны Кейтлин

    В колледже Рид в Портленде, штат Орегон, цветная молодая женщина — студентка первого курса, интересующаяся физикой, — записалась на прием к Мэри Джеймс, декану колледжа по институциональному разнообразию. «Она сказала: «Я слышала, что в кампусе есть афроамериканский физик, и я просто хотела встретиться с вами», — говорит Джеймс. В их разговоре ученица вспомнила, как на прошлой неделе стояла у доски, чтобы решить задачу, и вдруг поняла, что все ее партнеры по группе были белыми мужчинами.Она думала, что если она потерпит неудачу, они подумают, что цветные женщины не могут взломать это. «Она сказала: «Я знала, что не должна так думать. Но я ничего не мог с собой поделать». Это была классическая стереотипная угроза», — говорит Джеймс, протягивая студентке книгу об этом явлении со своей книжной полки. «Это действительно мощная вещь, и она действительно снижает производительность».

    Джеймс, который сейчас возглавляет целевую группу по разнообразию Американского института физики (AIP), является членом небольшого клуба. Она была одной из 66 чернокожих женщин, получивших докторскую степень по физике в университетах США с 1973 по 2012 год, по сравнению с более чем 22 000 белых мужчин и более чем 2400 белыми женщинами.

    Разнообразие является проблемой для всех наук, но в Соединенных Штатах физика (наряду с математикой и инженерией) находится в самом низу списка. Национальный научный фонд сообщил 1 , что в 2014 году люди из недостаточно представленных групп (чернокожие, латиноамериканцы и американские индейцы или группы коренных жителей Аляски) получили около 20% степеней бакалавра естественных наук и инженерии, присуждаемых в Соединенных Штатах. AIP также углубился в цифры и обнаружил 92 673 2 92 674, что, хотя люди из числа недопредставленных меньшинств (URM) составляют около одной трети населения США, они получают только 11% степеней бакалавра физики и 7% докторов наук (это скудные 60-70 студентов в год).Процент преподавателей-афроамериканцев фактически немного снизился с 2008 по 2012 год. Хотя женщины получают немногим более половины степеней бакалавра естественных наук и докторов наук в Соединенных Штатах, они получают лишь 20% степеней по физике (по сравнению с пиковым 23% в 2004 г.).

    Причины этих различий многочисленны и разнообразны, и утечки происходят на каждом этапе образовательного процесса, начиная с начальной школы. Например, население URM с большей вероятностью окажется в невыгодном экономическом положении, что приведет к плохому доступу к хорошему образованию и, как следствие, к отсутствию возможностей.

    Нехватка образцов для подражания также является серьезной проблемой, говорит Джами Валентайн, эксперт по патентам в Бюро по патентам и товарным знакам США и защитник афроамериканских женщин в физике. «Слишком много профессоров никогда не преподавали афроамериканцам в аспирантуре, и у них, вероятно, никогда не было коллеги-афроамериканца», — говорит Валентайн, бывший член правления Национального общества чернокожих физиков. «Студенты должны видеть физиков, похожих на них».

    Целевая группа Джеймса в AIP собралась в декабре 2017 года и сосредоточится на афроамериканцах, изучающих физику в бакалавриате.Выбор цели является стратегическим, поскольку он подчеркивает вопиющее отсутствие прогресса: сегодня афроамериканцам присуждается меньшая доля степеней бакалавра физики и астрономии, чем два десятилетия назад. В течение следующих двух лет целевая группа будет проводить опрос учащихся и посещать школы, чтобы найти передовой опыт и разработать рекомендации по увеличению представленности афроамериканцев в этих дисциплинах.

    Но все признают, что необходима работа по всем направлениям, чтобы закрыть пробелы для всех учащихся URM на всех уровнях образования.«Нам нужно сосредоточиться на всех областях», — говорит Химена Сид, физик из Калифорнийского государственного университета в Домингес-Хиллз, которая публикует статьи о проблемах разнообразия в физике. «На каждом уровне мы теряем людей».

    Химена Сид (вторая слева) изучает вопросы разнообразия в Калифорнийском государственном университете в Домингес-Хиллз. Фото: CSUDH

    Высокая инклюзивность

    На одной стене средней школы Manor New Tech в Техасе есть фреска, нарисованная учениками. В холодных синих и серых тонах он изображает бесформенные фигуры мальчика и девочки, входящих в химический аппарат и выходящих пузырями из трубопровода на другом конце.Когда школа открылась в 2007 году на окраине Остина, директор Стив Зипкес сказал исследователям из Университета Джорджа Вашингтона, что «это было просто для того, чтобы наши дети пошли в колледж». Из учащихся округа, 79% из которых находятся в неблагоприятном экономическом положении, а 24% являются афроамериканцами, только 40% заканчивали среднюю школу и только 15% учились в колледже. К 2010 году Manor New Tech отправляла более половины своих студентов в четырехлетние высшие учебные заведения по сравнению со средним показателем по стране 28%.

    Шэрон Линч, научный сотрудник Университета Джорджа Вашингтона, считает Manor New Tech образцом инклюзивной школы науки, технологий, инженерии и математики (STEM). Линч и ее команда начинают показывать, что такие школы добиваются больших успехов в обеспечении того, чтобы студенты URM получали образование, необходимое им для подготовки к науке в университете.

    В Соединенных Штатах, говорит Линч, население URM обычно сталкивается с двойным ударом. «Бедные дети, живущие в бедных кварталах, действительно недополучают школьное финансирование», — говорит она.Например, почти каждый пятый афроамериканский старшеклассник посещает школу, в которой нет курсов повышения квалификации. Но даже в таких школах, говорит Линч, учащиеся URM с большей вероятностью будут помещены на курсы, которые менее требовательны к учебе, чем белые дети из среднего класса.

    «Для детей из числа меньшинств одного доступа недостаточно, — говорит Линч. Если бедная темнокожая девочка, интересующаяся STEM, посещает хорошую школу, теоретически у нее есть доступ к лучшим классам, но на самом деле, говорит Линч, получить такой доступ сложно.«Вы можете пойти в любую среднюю школу в моем районе и точно определить уровень курса по соотношению коричневых и черных учеников в классе», — говорит она. «Единственные средние школы, которые я видел, полностью отказались от этой практики, — это инклюзивные средние школы STEM».

    В отличие от школ, ориентированных на науку, которые нацелены на привлечение отличников, инклюзивные школы STEM принимают учащихся на основе интереса, а не результатов тестов. Это государственные школы, часто без особых критериев поступления, а в некоторых даже используется система лотереи.Их мандат состоит в том, чтобы дать всем своим ученикам подготовительную работу к колледжу, а не только некоторым из них. «Эти школы не просто предоставляют доступ, они гарантируют, что вы получите этот опыт», — говорит Линч.

    В школах особое внимание уделяется многим вещам, отстаиваемым исследователями в области образования для всех групп, всех возрастов и всех предметов обучения. Например, много проблемного обучения и сильное чувство общности, и они включают новые технологии в повседневную деятельность. Команда Линча присутствовала на уроке химии в Manor New Tech, на котором студенты проектировали газовый баллон для использования в биокуполе на Луне. Менее 15% учебного времени было потрачено на инструкции учителя, и часть этого времени была специально запрошена учениками.

    В 2012 году Линч и ее коллеги начали изучать восемь высокоэффективных инклюзивных школ STEM, чтобы понять, почему они так успешны. Ее коллега Барбара Минс из SRI International, некоммерческой исследовательской организации, базирующейся в Менло-Парке, штат Калифорния, подсчитала данные примерно 50 инклюзивных STEM-школ в Северной Каролине и Техасе.

    Исследование показало, что эти школы явно соответствуют своему «инклюзивному» мандату.Например, половина выпускников средних школ в школах Северной Каролины были афроамериканцами, по сравнению с 9% в классе 2013 года выборочной Школы естественных наук и математики Северной Каролины. И в Северной Каролине, и в Техасе большинство студентов были выходцами из семей с низким доходом — доля, которая превышает или находится на одном уровне со средними показателями в этих штатах.

    Учащиеся, поступившие в эти инклюзивные STEM-школы, закончили школу с более сильным отношением к науке и большим интересом к ней, чем обычные учащиеся штата. Линч цитирует лонгитюдное исследование, в котором отслеживали учащихся школ STEM через два года после выпуска: «Афроамериканцы, латиноамериканцы и девочки по многим параметрам лучше, чем их сверстники в общеобразовательных школах», — говорит она. «Все больше детей поступают в колледж, и больше детей остаются в колледже».

    Даже в школах, которые не специализируются на STEM, учителя физики имеют доступ к множеству подходов, чтобы сделать их более инклюзивными, многие из которых улучшают результаты тестов и отношение, в частности, среди учащихся URM.

    Не сдавайся

    Евгения Эткина выросла в Москве, где выучилась на учителя физики. Она переехала в Соединенные Штаты в 1995 году и в настоящее время изучает физику в Высшей педагогической школе Рутгерса в Нью-Брансуике, штат Нью-Джерси. В 1990-х годах она увидела, что большинство уроков физики в старших классах и бакалавриате преподавались по модели «предскажи, наблюдай, объясни». Это может показаться разумным способом изучения физики, но Эткина утверждает, что это вредит женщинам и студентам URM.

    В большинстве случаев, объясняет Эткина, предсказания физики, основанные на интуиции, неверны. Если учитель спросит, что падает быстрее всего, например, что-то тяжелое или что-то легкое, большинство людей скажут что-то «тяжелое», основываясь, скажем, на повседневном опыте с камнями или листьями. Когда учитель выхватывает два одинаковых по размеру мяча разного веса и доказывает, что вы ошибаетесь, это кажется трюком. Намеченный эффект состоит в том, чтобы удивить ученика, вызвать у него любопытство и желание разгадать тайну. Почему эти шарики падают с одинаковой скоростью? Точно такая же скорость? И в какой момент трение о воздух имеет значение? Но вместо этого это часто заставляет студентов чувствовать угрозу и обороняться.«Потом думают: «Я дура — мне здесь не место», — говорит Эткина.

    Группы, которые уже предрасположены к мысли, что они не вписываются из-за своего статуса меньшинства или различных культурных факторов, больше всего страдают от таких ударов. Было показано, что люди URM сталкиваются со стигмой и стереотипами, которые могут повлиять на их уверенность в себе 3 и их успеваемость на уроках естествознания, например, и женщины, как правило, судят себя более резко, чем мужчины судят себя 4 . «Будучи женщиной, я понимала, через что заставляю своих учеников, — говорит Эткина.

    Эткина посвятила себя разработке некоторых альтернативных философий обучения, чтобы обойти эту проблему специально для физики, и разработала исследовательскую среду обучения науке (ISLE). В этой системе, объясняет она, учащимся дается возможность наблюдать за явлением, прежде чем они придут к проверяемым наблюдениям. «Мы называем их «сумасшедшими идеями», поэтому забавно их исключать», — добавляет она. Может быть, например, скорость падения объекта зависит от того, из камня он сделан или из резины.Это способствует созданию «богатой ошибками» среды, в которой снижается страх неудачи.

    Эткина говорит, что более 1000 учителей использовали подход ISLE на своих уроках физики в старших классах и бакалавриате, используя учебник и материалы, разработанные для поддержки этого подхода. Сюзанна Уайт Брахмиа, исследователь в области образования в области физики из Вашингтонского университета, интегрировала ISLE в свой первый курс физики 5 в Университете Рутгерса в 2001 году и отчасти считает, что это привело к огромным изменениям в демографии ее студентов. Процент студентов URM, получивших степень STEM в возрасте до шести лет, подскочил с 8% в конце 1980-х до 58% в 2008 году. По ее словам, у этого есть много хороших качеств, в том числе «создание культуры, в которой можно совершать ошибки, подчеркивая сильные стороны, а не слабые».

    Подход ISLE — лишь одно из многих нововведений в обучении STEM, которые оказывают непропорционально положительное влияние на женщин и студентов URM.Другой из них, Среда активного обучения, ориентированная на студентов, с перевернутой педагогикой (SCALE-UP), была разработана на физическом факультете Университета штата Северная Каролина (NCSU) в Роли. Этот подход предполагает, что учащиеся смотрят лекции или читают книги перед тем, как прийти на урок, чтобы можно было потратить время в классе на обсуждение и решение проблем. Учителя, использующие SCALE-UP, сообщают, что их ученикам становится легче смириться с мыслью, что они ничего не понимают с первого взгляда.Они, как правило, чувствуют себя менее изолированными и менее склонны думать, что они единственные, кто не «понимает». Это, в свою очередь, снижает количество отказов, особенно для студентов URM. В исследовании, в котором приняли участие более 16 000 студентов, проходивших вводные курсы физики на основе исчисления в NCSU за пятилетний период, у студентов в более традиционном лекционном классе вероятность провала тестов была примерно в 2,8 раза выше, чем у студентов SCALE-UP. Эта пропорция увеличилась до 4,7 для женщин и 3,5 для афроамериканцев.

    Но оценить эффективность таких программ сложно, потому что они смешиваются с другими переменными, включая эволюцию общества.Существуют установленные способы оценки того, улучшают ли изменения в системе высшего образования понимание студентов, включая такие простые вещи, как размер класса или содержание курса, но даже они подвержены предвзятости. По словам Сида, 63% студентов колледжей, представленных в научной литературе по физике в США, белые, по сравнению с 45% среди всех студентов колледжей. Этот дисбаланс связан с тем, что большая часть исследований проводится в отборных, ведущих исследовательских университетах, в которых меньше студентов URM. «По сути, исследовательское сообщество в области физического образования непреднамеренно выбрало свои данные», — написал Сид в статье 6 2017 года. Они случайно сосредоточили внимание на «хорошо подготовленных учениках, изучающих математику, с относительно однородным и привилегированным образованием».

    Верхний уровень

    Если студенты могут быть привлечены к университетской физике и оставаться там достаточно долго, чтобы получить степень, последним образовательным препятствием является их трудоустройство в аспирантуре. Программа Bridge Американского физического общества направлена ​​именно на это, работая с более чем 35 учебными заведениями США, чтобы улучшить показатели приема и удержания студентов URM в программах магистратуры по физике.

    Одним из основных результатов программы Bridge является противодействие предвзятости, вызванной экзаменами Graduate Record Examinations (GRE), стандартизированным тестом, который требуется для поступления в большинство аспирантур США. Опрос около 150 американских программ для выпускников-физиков (из примерно 200 в США) показал, что более трети используют баллы GRE для принятия решения о приеме. Но исследования показали, что баллы GRE не связаны с успехом в получении докторской степени. Однако они сильно коррелируют с расой и полом 7 .

    Результатом использования баллов GRE в качестве пороговых значений, как утверждает Кейси Миллер, заместитель декана по исследованиям и работе с факультетами Рочестерского технологического института, является «стеклянный потолок, воздвигнутый однобоким обращением с меньшинствами и женщинами еще до того, как они ступили на землю». в аспирантуре».

    Бридж-программы побуждают университеты учитывать другие качества, такие как преданность кандидата предмету, мотивация к усердной работе, креативность, упорство и стремление. Они также обеспечивают наставничество для студентов, когда они поступают в аспирантуру, наряду с некоторой финансовой поддержкой.С момента запуска в 2012 году программа APS Bridge помогла 129 студентам поступить на докторскую степень. Если все эти студенты закончат учебу, это удвоит процент докторских степеней, присуждаемых студентам URM в Соединенных Штатах. Отдельные университеты добились аналогичных успехов. Университет штата Огайо, например, предпринял сознательные усилия по увеличению разнообразия в своей программе докторантуры по физике, отчасти с помощью программы «Мост». Количество студентов URM увеличилось с менее чем 5% местных студентов в 2012 году до почти 20% в 2017 году.

    Эффекты таких программ также могут быть самоусиливающимися. Точно так же, как отсутствие образцов для подражания, как правило, подрывает удержание студентов URM в физике, их присутствие может иметь непропорционально большие последствия. По словам Валентина, сделать образцы для подражания более доступными и заметными — основная часть работы Национального общества чернокожих физиков. Организация проводит ежегодную конференцию, отчасти для того, чтобы укрепить ощущение того, что для афроамериканцев нормально заниматься физикой, а также для налаживания связей для наставничества. Ожидается, что его предстоящая конференция, которая состоится в ноябре этого года в Колумбусе, штат Огайо, соберет более 500 афроамериканских студентов и специалистов.

    Многие программы нацелены на финансирование и усилия специально для населения URM, но другие просто изменяют способ преподавания физики, чтобы сделать его более инклюзивным с самого начала — не только для всех рас и полов, но и для всех стилей обучения. и более разнообразный набор талантов. Учащиеся не должны думать: «Мне здесь не место», — говорит Джеймс, — «даже если они могут услышать это в столовой».Программы, которые уменьшают боязнь высказываться, способствуют командной работе и самоудовлетворению, а также разрушают стереотипы, обязательно помогут всей науке.

    .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.