Учебные пособия по физике ускорителей, школьной физике и программированию в научных исследованиях. Пособия собираются из репозиториев организации в Jupyter Book и mdBook и публикуются на GitHub Pages. Тетради выполняются при сборке, поэтому графики и числа на сайте соответствуют коду в репозитории.
Оглавление всех пособий: phys-dev.github.io.
Пособия к курсам магистратуры физического факультета НГУ. Каждый вопрос или задача курса — отдельная тетрадь Jupyter: вывод основных соотношений в СГС, численный пример на NumPy, SciPy и Matplotlib и графики, которые пересчитываются с другими параметрами установки.
| Пособие | О чём |
|---|---|
| Коллективные эффекты в ускорителях | 17 вопросов в трёх частях: поля, кильватерные потенциалы и импедансы; неустойчивости в моделях макрочастиц — BBU и BNS-затухание, неустойчивость Робинсона, «голова-хвост», многосгустковые неустойчивости; кинетическое описание — уравнения Власова и Хайсинского, затухание Ландау |
| Нелинейная динамика в ускорителях | 8 задач с аналитическим решением и численной проверкой: осциллятор с меняющейся частотой и адиабатический инвариант, параметрический резонанс, сдвиги бетатронных частот, резонансные кривые, ионное облако вдоль поезда сгустков |
| Проблемы электрической прочности | 8 тем по экзаменационным билетам: профиль Роговского, прочность вакуума и темновые токи, механизмы вакуумного пробоя, мультипактор, разряд Таунсенда, закон Пашена и стример, корона и импульсный пробой, пробой твёрдой изоляции |
Пособие для основной школы по учебнику И. М. Перышкина, сборнику вопросов и задач А. Е. Марона и рабочей программе 7–9 классов. Пишется для уроков физики в православной гимназии во имя Преподобного Сергия Радонежского в Академгородке.
| Пособие | О чём |
|---|---|
| Физика. 7–9 классы | В каждом уроке теория по параграфу учебника, интерактивная модель на Canvas и JavaScript, опыт с измерениями, задачи с разбором, вопросы для самопроверки и домашнее задание. Готов раздел «Тепловые явления» 8 класса: 28 уроков, четыре лабораторные работы, семь самостоятельных и контрольная. 7 и 9 классы готовятся |
Учебники к курсам НГУ «Применение Python в физических исследованиях» (направление «Прикладные математика и физика») и «Базовые методы искусственного интеллекта» (профиль «Физическая информатика»), а также сборники разобранных задач.
| Пособие | О чём |
|---|---|
| Разработка и применение ПО в физических исследованиях | Учебник в пяти частях: инструменты разработчика (ИИ-ассистенты, Git), Linux и Docker, устройство интерпретатора Python, алгоритмы и структуры данных, инженерные практики. mdBook |
| Базовые методы искусственного интеллекта в физических исследованиях | Метрические алгоритмы, линейная и логистическая регрессия, деревья, случайный лес и градиентный бустинг, понижение размерности и кластеризация, нейронные сети. Практикум и вопросы к зачёту. mdBook |
| Рецепты машинного обучения | 12 коротких тетрадей с примерами регрессии и классификации на встроенных датасетах scikit-learn, от линейной регрессии до многослойного перцептрона. Jupyter Book |
| Базовые алгоритмы | Разборы задач с Яндекс Контеста на Python и Go: условие, формат ввода и вывода, решение. Восемь спринтов и подготовка к собеседованиям. Читается на GitHub |
Задания к курсам НГУ. Каждое — репозиторий-шаблон с условием и требованиями к отчёту; копируется кнопкой «Use this template», решение и отчёт оформляются в своей копии.
Студенческие проекты помечены топиком student-project.
Пособия пишет Вячеслав Федоров — младший научный сотрудник ИЯФ им. Г. И. Будкера СО РАН, преподаватель НГУ и учитель физики в гимназии. Ошибки и правки — через issues и pull requests в репозитории нужного пособия или письмом на slava@fuodorov.ru.
Материалы пока только на русском языке.
