在日常学习、工作或生活中，大家总少不了接触作文或者范文吧，通过文章可以把我们那些零零散散的思想，聚集在一块。那么我们该如何写一篇较为完美的范文呢？下面我给大家整理了一些优秀范文，希望能够帮助到大家，我们一起来看一看吧。
凝聚态研究的领域篇一
近年来，美国化学专业的四大传统研究领域-分析化学、无机化学、有机化学和物理化学已向生物学、材料科学和物理学等学科领域不断地渗透发展，逐步形成了以下八类专业领域。
该专业的就业前景相当广泛，学生毕业后适宜到科研部门、高等学校从事研究工作和教学工作；适宜到化学、药学、医疗、生化制药、生物工程、无机新材料、化工、轻工、能源等行业，以及厂矿企业、事业、技术和行政部门从事应用研究、科技开发和管理工作。
化学专业在美国研究生的申请中竞争比较激烈，在申请过程中，学生在申请背景上的匹配是非常重要的。因此申请化学专业的学生最好本科具备化学专业的学位，或是与化学相关的专业的学位，如药学、生物、医学、化学工程，材料科学与工程等专业。若学生不是化学及其相关专业的本科学位，需要具备相关的前提课程和研究背景亦可以申请。
凝聚态研究的领域篇二
小班幼儿由于年龄小、他们对一些简单的学习10以内自然数及其加减运算、感知物体的数量的理解能力差。对数与数之间的落差关系理解能力差，对于身边自然环境中常见的事物不能够理解，由于这些意识还没有养成，还有待进一步培养。
二、科学领域的教育目标和内容
1、知识方面
(1)在生活中观察和摆弄各种物体、探索各种现象，获得对事物特征及其联系的粗浅理解。
(2)在生活，游戏及其他活动中理解建立初步的数学关系。
2、能力方面
(1)运用多种感官、动手动脑、探究问题，并能用适当的方法表达和交流探索的过程和结果。
(2)借助具体的事物和形像进行初步的逻辑思考，运用以有的科学知识和数学知识解决生活中的简单问题。
3、情感方面
(1)对周围的事物、现象感兴趣、喜欢探究和思考，有好奇心和求知欲。
(2)关心和爱护周围环境中的事物，亲近自然，珍惜自然资源
(二)科学领域的内容
1、科学、(自然、科技)部分
认识身边自然环境中常见事物，包括有生命物质(动物、植物等)和无生命物质(砂、石、土、水、阳光、空气等)，通过对自然环境的认识和了解它们和生活的具体联系。
2、数学部分
学习分类、排序和对应、包括：按物体的外部特征及多种特征进行分类，按物体内在的包含关系，按物体量的差异及按某种规律进行排序;将相关物体进行一一匹配，用一一对应的逻辑方法比较两组物体的数量等。
学习10以内自然数及其加减运算，包括;感知物体的数量理解数的实际意义，理解数与数的数差关系，认识数的组成，体验部分和整体的关系、认识数字理解数字的含义、理解加减法的意义，掌握10以内整数加减运算的计算技能。
认识几何图形，辨认常见的正面图形、理解平面图形的特征以及图形之间的简单关系认识立体图形，应分平面图形和立体图形。
认识量、区别和比较物体和各种量的差异，感受量的守恒，在比较量时初步理解量的相对性。
学习生活中常见饿数学知识，如认识人民币、认识空间、认识时间和时钟等。
三、科学领域教育活动的实施
1、内容的广泛性
科学教育的内容涉及很多自然科学的学科内容十分广泛，同时决大多数的科学内容的各种形式呈现在幼儿的常生活中，吸引着幼儿去注意、去探索。
2、知识的逻辑性
科学知识揭示的自然世界中的逻辑联系，因此逻辑性是它的重要特点，而数学知识所缺的事物之间抽象的数量关系，更是一种逻辑性知识。
四、教学进度安排
1、我会放玩具(数学)19、云朵朵(科学)
2、甜甜的糖果(科学)20、自然角里的小乌龟(科学)
3、喂宝宝吃饼干(数学)21、高大的梧桐树(科学)
4、感官游戏-奇妙的口袋(科学)22、小树叶找妈妈(科学)
5、分糖果(数学)23、开汽车(科学)
6、感官游戏—神奇的罐子(科学)24、踩影子(科学)
7、水果有几个(数学)25、冷冷的水(科学)
8、种大蒜(科学)26、冻冷花(科学)
9、大大小小的树叶(数学)27、暖暖的帽子(科学)
10、一串红(科学)
11、小小送货员(数学)
12、苹果娃娃(科学)
13、铺地板(数学)
14、我喜欢的水果(科学)
15、放烟花(数学)
16、有趣的核(科学)
17、娃娃超市(数学)
18、照镜子(科学)
凝聚态研究的领域篇三
;人工智能的研究领域
参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络。
人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。
因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。因此我们可以从许多的应用领域中挑选几个有代表性的方面来看看人工智能的发展需要进行哪些方面的工作。
下面我们就具体的应用方面专家系统来看看人工智能的主要研究领域是什么。
专家系统是目前人工智能中最活跃，最有成效的一个研究领域，它是一种基于知识的系统，它从人类专家那里获得知识，并用来解决只有专家才能解决的困难问题。这样定义专家系统：专家系统是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。专家系统是在关于人工智能的研究处于低潮时提出来的，由它的出现及其所显示出来的巨大潜能不仅使人工智能摆脱了困境，而且走上了发展时期。
专家系统的分类有解释型，诊断型，预测型，设计型，规划型，控制型，监测型，维修型，教育型和调试型，而从体系上来说，它可分为集中式专家系统，分布式专家系统，神经网络专家系统，符号系统与神经网络结合的专家系统。名字可是不少，但是专家系统的基本结构图如下图所示：
人机接口部分就不做多的解释了，它只是一个用户界面而已。它的实现可以有不同的形式，也有可能是很复杂的。人们希望能够和人类专家那样和机器交流，不再使用简单的命令，而是用人类的语言完成交互工作，这就要求人机接口能够有自然语言理解的功能。但是专家系统能不能使用，好不好使用关键在中间的那一层，人可以思考，如果希望机器也能够象人那样思考，那么推理机制是必不可少的，而且它在很大程序上决定了这个专家系统的效率和可用性。
就推理而言，它一般可以分为精确推理和非精确推理两种。精确推理有以下特点：
精确推理是运用确定性的知识进行的推理，精确推理基于的知识都是明确无误的东西，是1就是1，是2就是2，不存在什么模糊的东西，在一点上，精确推理有它的长处，也就是说，它可以准确地推理，在推理的过程中不必关心会不会出现什么结论精确度的问题，每一步到下一步都是完全正确的，不存在什么可能对可能错，它的正确性是100%传递给下一个推理过程的。
精确推理和人类的思维模型相差很大，人类的思维是有精确的一面，但是绝大部人类的思维还是模糊的和不确定的，人类思维的结果往往是可能如何如何，大概如何如何，但是精确推理的结果中绝对不会有什么可能大概之类的话。
精确推理是一种单调性推理，即随着新知识的加入，推出的结论或证明了的命题只会单调增加，这一点和人类的思维结构也有着明显的不同。新的知识有可能使人类的思维结果增加，但绝对不会是单调增加。
精确推理需要知道全部的信息才可能进行推理，这与人有明显的不同，人可以根据一些情况进行一些假设和推断，产生一个结果，而精确推理却不可能。
正因为精确推理的基础是经典逻辑，而经典逻辑可以说是一种符号化了的形式推理，它关心的是符号与符号之间的形式联系，而不是符号与符号之后深层次的语义联系。也正是因为这一点，限制了精确推理在人工智能中的应用。如果让这种逻辑解一些题，进行一些确定性的工作，它还是可以的，但是如果让它进行更复杂的工作就力不从心了。我们可以想象一下机器翻译中的例子，人类语言中的有些句子根本没有什么语法，非要从语义上理解不可。这个时候精确推理就不好用了。
下面我们看看，人类思维的另一方面，非精确方面。我们知道所谓推理就是从已知的事实出发，通过运用相关知识逐步推出结论或者证明某个假设不成立的思维过程。专家系统中的知识来自于领域内的人类专家，而这种知识常常带有不确定性，在这种情况下，如果仍然使用经典逻辑做精确推理，就必然要把客观事物原来具有的不确定性及事物之间客观存在的不确定性关系化归为确定性，在本来不存在明确类属关系的事物之间人为地划上界限，这无疑会舍弃事物的某些重要属性，从而失去真实性。不确定性推理是建立在非经典逻辑上的一种推理，它是对不确定性知识的运用与处理，严格地说，所谓不确定性推理就是从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度不确定的，但是却是合理（或近乎于合理）的结论的思维过程。
要处理不确定的时候就涉及到确定性推理中不存在的几个基本问题：如何表示这种不确定性，根据表示了的不确定性如何进行推理得到一个（或多个结论），在推理的过程中如何处理不确定性带来的结论的不确定性，如果评价所得到的结果。
因为计算机是处理数字的一种装置，因此对于不确定性的表示说到底还是将它表示成一种有范围的数值，这种数值要有利于推理中对结论不确定性的计算。
解决问题总是需要推理的，而推理出的结论能不能用，是不是结果，那就需要一种衡量的方法，衡量的方法和具体的推理方法不同而不同，现有的推理方法基本上走的是两条路，一条是基于概论论的，一条是基于模糊数学的，前者发展的历史很长了，有很多现成的结果可以使用，但是由于概率是基于一种大样本统计的产物，而这种大样本统计往往不可能得到，而且还没有充分体现模糊性，所以也更谈不上对模糊性进行有效地处理了；而后者克服了前者的缺点，它根据模糊集理论发展出来，为不确定性的判断和获得开辟了新的道路。
现在我们回到我们上面的专家系统基本结构图上来，我们知道人类的推理活动是基于一定知识进行的，我们解几何题的时候总是要知道一些基本的公理（或定理），医生看病的时候起码要有一点最起码的医学常识，这样才有进行推理的物质条件，推理是建立在具有知识的基础上进行的。
知识就是一些事实或事实的抽象，我们称之为概念的东西组成的。知识是对客观事物某一方面属性的了解。知识有着它的特性：
相对正确性。任何知识都有一定的应用范围，不能脱离了范围来说一个知识可用不可用；
不确定性。由于现实世界的复杂性，许多事实和概念都不可以说是绝对正确，就象哲学中不存在绝对真理一样，知识本身也有不确定性；
可表示性。同样，知识也要是可以表达的，用口述也要，用什么东西记录也要，要能够感知的，如果不能表示出来，那谁能够理解，连表示都表示不出来，那也根本谈不上应用了。不能用的东西，我们知道也罢不知道也罢，对于面向应用的人工智能来说没有什么意义。
事实和概念之间，概念和概念之间，事实和事实之间都存在联系，这种联系有两种，静态联系和动态联系。
静态联系。比如，我们一旦提起“早上”这个概念就会想起“太阳东升”或“公鸡叫”之类的事实，这种联系有时候是双向的，也就是等价的，而有时是单向的，我们可以把“太阳东升”与“早上”等价起来，而我们如果把“公鸡叫”和“早上”等价起来，十有八九可能要错了。
动态联系。除了静态的联系以外，我们还必须看到，事实和概念之间也会存在一种动态的联系，这一点在机器翻译中很好的体现了。比如在上文中看到了一个概念a，它建立了概念b的联系，那么，我们在下文中就必须承认a和b之间是有联系的，即使在生活中这种联系是根本不存在的，只要在上文中已经承认了这种联系，我们就必须承认这种联系的存在。再具体一点，我们在翻译一篇科幻小说的时候，前文已经说过这个地方“早上”太阳是从“北方升起”，那么，“太阳北方升起”就和“早上”这个概念建立了联系，在这篇文章的翻译中就要注意了，凡是有关早上太阳的都要是从“北方升起”的。但是千万要注意，这种联系不可做为静态联系而带到下一个文章中，如果把这个联系记住带到下一个文章中去，那可就出大麻烦了。
前面已经说过知识是客观事物某一方面属性的描述，而正因为客观事物是相互联系的，因此知识也必须是相互联系的。这就是知识联系的存在的本质原因。
知识作为机器智能的一部分，就必须能够让机器知道什么是知识，那就涉及到了知识表示的问题，这个问题就象人记录某一事实有不同的方法一样，例如对于聋子来说，你让他把“早上”和“公鸡叫”联系在一起，那是根本不可能的。而对于机器这个东西，它简直就是一个又聋又瞎，又没有感觉（更谈不上感情）的石头，它只理解数字和一些人为规定的数据结构，那么如何让它能够理解知识，特别是知识中的联系就是一个重要的问题了，一个专家系统的推理系统做得再好，没有知识做为后盾肯定什么也干不成。
同时，知识的表示又影响到推理机制的运行，推理机制和知识表示两者是相关的，一种知识表示可以有利于一种推理机制的运行，而另一种则不利于这种推理机制的运行，因此选择知识表示也一定要根据所要处理的具体领域选择相应的知识表示方法，具体的知识表示有以下几种：
一阶谓词逻辑表示法。它是把一些知识表示为经典逻辑中的谓词表示式，因为表示成了谓词的形式，进行推理起来当然比较方便了，但是有许多知识是根本无法表示为谓词的，其关键原因是因为谓词只有表示出精确的知识，而对不确定的事物无法有效表示；同时这种表示方式也不能很好地体现知识的内在联系，寻找知识内在联系的任务要交给推理系统或另外的系统完成，这就比较麻烦了。
产生式表示法。它的基本形式类似于我们的if语句的形式，因为与计算机中一些现成的语句相似，因此对它的处理要方便得多。它注意到了联系和知识的应用范围，但是它在表示结构性知识上可是先天不足。
框架表示法。它的基本作法是把许多事物放在一起，构成一个集合，然后就这个集合中的联系和事实进行表示，这种表示方法可比前两种科学得多了。在机器翻译中，如果一个老太太说到vc，我们可不要把它和微软联系起来，而要和维生素c等价。这种表示法限制了概念出现的场合，这可能是它的不足之处，但是相对于前面两种表示法，它是很接收于人类思维的一种表示法，它无形中体现了知识适用的范围。更重要的是它是可以继承的，在这一点上，它更加接近人的思维了。
语义网络法。我们自己可以想象一下自己所拥有的知识体系，有是有结构的，但在另一角度上看，它是一个网络，普遍联系的网络，而语义网络表示法正是在表示人类知识体系成网络化的一面，而且它能够使联想式推理在其上得到很好的发挥，为进行复杂推理打下了坚实的基础。它很接近人类思维，但是它不能正确表示类属关系，它体现了网络性，但它忽视了事物有类属性。框架表示法和语义网络表示法在这一点是有互补性的。
脚本表示法。这种表示法在自然语言理解方面开始应用，这是因为自然语言理解的特殊性要求有这样一种表示法。它正确地表示了上下文关系，表示了事物之间的静态关系，动态关系，充分考虑到了场景（上下文），但是世界上的场景可实在是太多了，保存这些场景几乎是不可能的。这就限制了它的应用范围。
就知识表示来的几种方法来看，知识的表示有贴近于人类表示的，有与人类表示相差比较远的表示方法，总体上我们可以看到一种特点：与人类思维接近的表示法，让计算机表示起来都会有一定的麻烦，而与机器接近的表示法却不能完全表示人类知识结构。机器和人之间有着一种差别，这种差别可能开始促使人们开始研究新结构的计算机，让机器和人类思维之间的差别减少到最小。但是因为目前人类的思维结构，人脑的结构还不能搞得很清楚，因此能够靠这样一台机器把人和机器的思维差距缩小到什么程度就不得而知了。而且就目前看来，替换如此许多的计算机也是不现实的，因此有必要采用另外的方法让机器和思维和人类的思维更加接近。
有人说人工智能就是一个数据库加上搜索，从某种程度上，这句话也确实可以说明人工智能的现状。无论是在知识库这一方也好，还是在推理机那一方也好，都要涉及到搜索这一过程。
大体上来说，搜索分为两种，一种是非启发式的搜索，另一种是启发式搜索。非启发式的搜索在搜索过程中不改变搜索策略，不利用搜索获得的中间信息，它盲目性大，效率差，用于小型问题还可以，用于大型问题根本不可能；而启发式搜索在搜索过程中加入了与问题有关的启发性信息，用以指导搜索向着一个比较小的范围内进行，加速获得结果的过程。我们都知道计算机中有一个np完全性问题，也正是因为这个使非启发式搜索在许多场合下不可用，但是启发式搜索虽然利用了搜索的中间结果，减少了搜索量，看起来优于非启发式搜索，它所得到的解是不是最优解这往往令人头痛。总的说来，非启发式搜索随着搜索的进行，需要搜索的空间很快加大；启发式搜索随着搜索的进行，需要搜索的空间有所增加，但增加的幅度远远小于非启发式搜索。问题空间中的有些地方因为中间信息的获得而根本不用搜索了。随着计算机硬件性能的不断提高和实际系统的需求，原来看起来不能使用非启发式搜索的地方现在也可以了，所以在实际应用中非启发式搜索仍然使用很广。
有了搜索的方法，那我们现在可以看看要搜索的东西是什么样子的了。数据结构决定算法的实现。对于我们所知道的问题，我们可以采用状态空间或与或树的表示方法来表示一个待搜索的问题空间。
由于工程实践的需要，搜索的结果有时候可以不是最优解（有时候最优解也没有判定标准），而是次优解，我们可以想一下机器翻译中对一句话的翻译可能有许多种，哪里谈得上有什么最优的。因此，随了我们熟悉的一些类似的深度优先，广度优先算法以外，现在研究的很多还有一种进化式的搜索算法，例如遗传算法，模拟煺火算法等等，它们有的搜索方法独立于问题，而且能够在比较短的时间内找到最优解（或次优解），特别适应于对问题空间比较在的情况下使用。
拿遗传算法来说，我想更重要的一点是我们不必关心它如何做，而只用关心它做什么，这一点是相对于传统搜索算法的最大不同。而人工智能所追求的也就是让机器具有类似人类的智能，如果你能够告诉一台计算机要干什么，它就能够自己干了，而不用你告诉它如何干，那人工智能就已经实现了。
我们现在再回到上面专家系统基本结构图上来。我们有了推理机，有了知识库，按说就可以实现用户的功能了，但是我们还应该注意到，另一个重要的部件，知识获取部分，一个人类专家只所以能够成为人类专家，就是它可以在实践过程中不断地丰富自己的知识，让自己做出的结论在结合实践后反馈回自己，让自己修改错误，人是一个负反馈的系统，而我们上面提到的没有知识获取的专家系统根本没有什么反馈，这个机器专家，现在是这个水平，将来还会是这个水平，它所知道的，不会因为自己的实践而有丝毫的变化。因此它不能适用工程实际的需要。知识获得部分的工作就是要建立这样一种反馈机制，把所得到的结果反馈给知识库，修改已知的知识，让它得到的结果更准确，更具有可用性。如果让它能够实例进行学习，那更好不过了，编程人员就可以不用把一条条的规则用程序写给这个专家系统了，而只用把一个个用计算机作好标记的实例交给计算机，它自己会生成知识库，这样它就更象一个人了。因此，如果一个专家系统有自学习的功能，那在系统的维护方面和系统的可用性方面一定会大有提高。
机器学习在这样的需求下产生了。机器学习的方法有以下几种：
机械式学习。它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点，这是一种最简单的，最原始的学习方法，也是机器的强项，人的弱项。
指导式学习。这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中，在学习过程中要对反复对知识进行评价，使其不断完善。
归纳学习。我们看到，机器所善长的不是归纳，而是演绎，它适用于从特殊到一般，而不太适应从一般到特殊，从特殊到一般的归纳是人类所特有的，是智慧的标志。具体的归纳学习方法有许多，但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。
类比学习。类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。它的基础是类比推理，也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较，如果发现它们之间有些属性是相同的，那么可以（假定地）推断出它们的另外一些属性也是相同的。
基于解释的学习。这是近年来兴起的一种新的学习方法。它不是通过归纳或类比进行学习，而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并最终生成这个目标概念的一般描述，这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。
通过以上的学习方法就是为了得到知识，通过一种方便的方法得到知识。前面已经说过了，因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处，因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识，也不失为机器学习的目标之一。
就人工智能的研究领域来说，前面说所说的系统可以表示成下面这样一个图示：
这个系统类型于控制中的负反馈系统，把结果重新作用于知识库上，于是知识库得到不断地修正，以适应系统的需要。但是我们注意到上图中，如果把结果作用于推理机会得到什么结果。
我们前面讨论的专家系统也好，推理机也好，机器学习也好，与人的差距就在于我们还需要告诉它们怎么做，而不是仅仅告诉它们做什么，它们就会去做了。人工智能的两种研究方法，一种是希望找到人类智力的数学解释，只要找到了数学解释，那么人工智能就可以得到实现了；另一种是用一种软件或硬件的结构来模拟人脑的结构，通过类似仿生学的方法来模拟人类思维。而神经网络正是基于后一种思路提出的。从某种意义上来说，对于神经网络而言，结果它改变的是不是知识库，而是推理机的结构，它也是研究人工智能的一种重要的方法。
神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。
最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据挖掘，它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。
人可以思考，人工智能也需要思考，这就是推理；人可以学习，人工智能也就需要学习；人可以拥有知识，那么人工智能也就需要拥有知识。
人工智能是为了模拟人类大脑的活动的，人类已经可以用许多新技术新材料代替人体的许多功能，只要模拟了人的大脑，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。
最后，我们来总结一下，人工智能的各个研究领域。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
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在形成分子时，原子轨道构成具有分立能级的分子轨道。晶体是由大量的原子有序堆积而成的。由原子轨道所构成的分子轨道的数量非常之大，以至于可以将所形成的分子轨道的能级看成是准连续的，即形成了能带。
2.什么是位移电流？是由谁引入的？其物理实质是什么？
在电磁学里，位移电流（displacement current）定义为电位移通量对于时间的变率。位移电流的单位与电流的单位相同。如同真实的电流，位移电流也有一个伴随的磁场。但是，位移电流并不是移动的电荷所形成的电流；而是电位移通量对于时间的偏导数。
于 1861 年，詹姆斯·麦克斯韦发表了一篇论文《论物理力线》，提出位移电流的概念。在这篇论文内，他将位移电流项目加入了安培定律[1]。修改后的定律，现今称为麦克斯韦-安培方程。
3.简述原胞和单胞的区别。
原胞（primitive cell）是晶体中最小的周期性重复单元。
4.什么是宏观对称素和微观对称素？
八种晶体的宏观基本对称要素i,m,1,2,3,4,6, 进行组合，一共能够得到32种组合方式，也叫32个点群。
所谓晶体的微观对称性就是晶体微观结构中的对称性除八种基本对称要素之外，空间动作要素：点阵、滑移面、螺旋轴在晶体结构中也能出现，它们统称微观对称要素，类似于宏观对称要素组合成32个点群的情况一样，所有的微观对称要素在符合点阵结构(14种布喇菲格子)基本特征的原则下，能够得到230种组合方式。简述热力学四大定律。
在原子物理学中，康普顿散射，或称康普顿效应（英语：compton effect），是指当x射线或伽马射线的光子跟物质相互作用，因失去能量而导致波长变长的现象。相应的还存在逆康普顿效应——光子获得能量引起波长变短。这一波长变化的幅度被称为康普顿偏移。这个效应反映出光不仅仅具有波动性。此前汤姆孙散射的经典波动理论并不能解释此处波长偏移的成因，必须引入光的粒子性。这一实验说服了当时很多物理学家相信，光在某种情况下表现出粒子性，光束类似一串粒子流，而该粒子流的能量与光频率成正比。
7.比热反映了什么，它的微观本质是什么？ 8.简述量子力学的发展。
量子力学是描述微观世界结构、运动与变化规律的物理科学。它是20世纪人类文明发展的一个重大飞跃，量子力学的发现引发了一系列划时代的科学发现与技术发明，对人类社会的进步做出重要贡献。
19世纪末正当人们为经典物理取得重大成就的时候，一系列经典理论无法解释的现象一个接一个地发现了。德国物理学家维恩通过热辐射能谱的测量发现的热辐射定理。
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德国物理学家普朗克为了解释热辐射能谱提出了一个大胆的假设：在热辐射的产生与吸收过程中能量是以hv为最小单位，一份一份交换的。这个能量量子化的假设不仅强调了热辐射能量的不连续性，而且与辐射能量和频率无关由振幅确定的基本概念直接相矛盾，无法纳入任何一个经典范畴。当时只有少数科学家认真研究这个问题。
著名科学家爱因斯坦经过认真思考，于1905年提出了光量子说。1916年美国物理学家密立根发表了光电效应实验结果，验证了爱因斯坦的光量子说。
1913年丹麦物理学家玻尔为解决卢瑟福原子行星模型的不稳定（按经典理论，原子中电子绕原子核作圆周运动要辐射能量，导致轨道半径缩小直到跌落进原子核，与正电荷中和），提出定态假设：原子中的电子并不像行星一样可在任意经典力学的轨道上运转，稳定轨道的作用量fpdq必须为h的整数倍（角动量量子化），即fpdq＝nh，n称之为量子数。玻尔又提出原子发光过程不是经典辐射，是电子在不同的稳定轨道态之间的不连续的跃迁过程，光的频率由轨道态之间的能量差ae＝hv确定，即频率法则。这样，玻尔原子理论以它简单明晰的图像解释了氢原子分立光谱线，并以电子轨道态直观地解释了化学元素周期表，导致了72号元素铅的发现，在随后的短短十多年内引发了一系列的重大科学进展。这在物理学史上是空前的。
由于量子论的深刻内涵，以玻尔为代表的哥本哈根学派对此进行了深入的研究，他们对对应原理、矩阵力学、不相容原理、测不准关系、互补原理。量子力学的几率解释等都做出了贡献。
1923年4月美国物理学家康普顿发表了x射线被电子散射所引起的频率变小现象，即康普顿效应。按经典波动理论，静止物体对波的散射不会改变频率。而按爱因斯坦光量子说这是两个“粒子”碰撞的结果。光量子在碰撞时不仅将能量传递而且也将动量传递给了电子，使光量子说得到了实验的证明。
光不仅仅是电磁波，也是一种具有能量动量的粒子。1924年美籍奥地利物理学家泡利发表了“不相容原理”：原子中不能有两个电子同时处于同一量子态。这一原理解释了原子中电子的壳层结构。这个原理对所有实体物质的基本粒子（通常称之为费米子，如质子、中子、夸克等）都适用，构成了量子统计力学———费米统计的基点。为解释光谱线的精细结构与反常塞曼效应，泡利建议对于原于中的电子轨道态，除了已有的与经典力学量（能量、角动量及其分量）对应的三个量子数之外应引进第四个量子数。这个量子数后来称为“自旋”，是表述基本粒子一种内在性质的物理量。
1924年，法国物理学家德布罗意提出了表达波粒二象性的爱因斯坦———德布罗意关系：e＝hv，p＝h／入，将表征粒子性的物理量能量、动量与表征波性的频率、波长通过一个常数h相等。
1925年，德国物理学家海森伯和玻尔，建立了量子理论第一个数学描述———矩阵力学。1926年，奥地利科学家提出了描述物质波连续时空演化的偏微分方程———薛定愕方程，给出了量子论的另一个数学描述——波动力学。后来，物理学家把二者将矩阵力学与波动力学统一起来，统称量子力学。
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量子力学在低速、微观的现象范围内具有普遍适用的意义。它是现代物理学基础之一，在现代科学技术中的表面物理、半导体物理、凝聚态物理、粒子物理、低温超导物理、量子化学以及分子生物学等学科的发展中，都有重要的理论意义。量子力学的产生和发展标志着人类认识自然实现了从宏观世界向微观世界的重大飞跃。
9.电子单缝实验及其物理内涵？
微观粒子的位置和动量具有不确定性，这可用电子单缝衍射实验说明，并验证不确定关系。
10.什么是倒格子？引入倒格子的意义是什么？
倒格子，亦称倒易格子(点阵)b1 = 2 π(a2 × a3)/ν
b2 = 2 π(a3 × a1)/ν
b3 = 2 π(a1 × a2)/ν
倒格子中的一个基矢对应于正格子中的一族晶面，也就是说，晶格中的一族晶面可以转化为倒格子中的一个点，这在处理晶格的问题上有很大的意义。例如，晶体的衍射是由于某种波和晶格互相作用，与一族晶面发生干涉的结果，并在照片上得出一点，所以，利用倒格子来描述晶格衍射的问题是极为直观和简便的。
另外，在固体物理中比较重要的 布里渊区，也是在倒格子下定义的。
11.什么是俄歇电子？是怎么产生的？
俄歇电子：是由于原子中的中子被激发而产生的次级电子。
在原子壳层中产生电子空穴后，处于高能级的电子可以跃迁到这一层，同时释放能量.当释放的能量传递到另一层的一个电子，这个电子就可以脱离原子发射，被称为俄歇电子。
14.分析力学的基本方法？
方法:数学分析;原理:有虚功原理和达朗伯原理。
15.在实验上用什么方法分析晶体的结构？
粉末法: 是利用多晶粉末对x射线的衍射效应来研究晶体的一种实验方法。它采用波长一定的x射线，样品为研磨成粉末状的细小晶体颗粒的集合体，通常将它们胶合，制成直径小于0.5毫米的细圆柱，安装在特制的粉末照相机的中心。长条形的底片在照相机中以样品柱为轴心围成一个圆筒。当一束平行的x射线照射到样品柱上时，便产生一系列的衍射圆锥（即连接成圆锥形的衍射线），从而使底片感光，在底片上记录下一系列呈对称排列的弧线。这样的底片称为粉末图或德拜图（debye crystallo gram）。根据x射线的波长、底片圆筒的直径以及粉末图上各对弧线的间距和黑度，可以计算出晶体中相应的面网间距d和衍射强度。粉末法也可采用平板样品，而用辐射探测器来记录衍射线的方向和强度，此即衍射仪法。粉末法在地质学中主要用来鉴定矿物。此外，用粉末法还可以精确测定样品的晶胞参数。粉末法所需要样品的数量很少，不需要较大和较完整的单晶体，且在试验过程中不会引起样品发生破坏或变化。
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x射线衍射法
16.为什么会有半导体，导体，绝缘体？ 17.什么是布拉格反射？
18.量子力学中为什么要引入算符？
简单的讲，对于量子力学，我们关心的物质世界，为了方便量化，可以简单的称之为“系统”。也就是说需要了解和改变的对象，是系统。
那么如何描述一个系统呢，在这里，就引入了“态”的概念。系统的态，从字面上，就是系统所处的状态。严格上说，“态”就是包含了对于一个系统，我们所有“有可能”了解的信息的总和。在这个抽象定义的基础上，为了描绘“态”，引入了“态函数”，用一个函数来代表一个态，到这里就可以将问题数学化和具体化了。
对于系统的这个态，也就是对于物质的状态，我们可以做那些呢？ 无非就是了解（也就是测量），和干涉（也就是改变）。量子力学里面，了解的过程和干涉的过程其实是同步而不能分割的，这也从某种意义上提供了方便---为了描绘我们如何对系统的态进行了解，或进行改变，我们只需引入一种数学形式就可以了。
这种数学形式，就被称作“算符”。也就是说算符是测量/改变的数学形式。那么这种数学形式就一定是作用在同样是数学形式的态函数上。
对于不同的系统，和不同的系统所可能具备的不同状态，我们就引入不同的态函数来描绘。同理，对于不同类型的改变，干涉，测量，我们就引入不同类型的算符。
所以，当一个操作（测量，改变）被施加在一个系统上，数学上一个算符就作用在了一个态函数上。毫无疑问，我们希望从这种操作中了解我们究竟如何改变了系统，或者我们希望从测量里得到希望的系统参数。这时，我们可以观察数学化以后的算符作用在态函数上得到了什么---得到的是一个新的态函数---这个新的态函数自然也就代表了我们改变之后的那个系统。
特别的，对于所有“测量”类操作，我们能够得到来自系统的反馈。这种反馈也就是测量的结果。并非所有操作都能得到可以观测的结果，而这类能得到可观结果的操作--也就是测量，其代表的算符也必然具备某种共性，这种共性被成为厄米性，这类算符被称为厄米算符。这类算符作用在态函数上，可以得到态函数本征函数的本征值--本征值也就是测量的结果。举例来说，动量算符作用于态函数，就得到系统的动量。
再谈一点关于具体的数学化过程----在薛定谔表示下（一种数学化的方法），态函数的样子就是一个正常的连续函数。相对的，算符自然就是可以对函数进行操作的数学符号了---它可以包含微分，积分，加减乘除，取绝对值等等等等。
而在狄拉克表示下（另一种数学化的方法），态函数的样子是狄拉克括号，这里就会引入一套新的针对算符的数学化的方法。paoli表示下，系统被数学化为向量，向量化的态函数对应的算符又是什么呢？ 可以想见，就是可以对向量进行操作的矩阵。所以paoli表示中算符称为了矩阵。
19.正格子和倒格子之间关系是什么？ 20.简述量子力学的基本假设。
（1）微观体系的运动状态由相应的归一化波函数描述
（2）微观体系的运动状态波函数随时间变化的规律遵从薛定谔方程
（3）力学量由相应的线性算符表示
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（5）全同的多粒子体系的波函数对于任意一对粒子交换而言具有对称性：玻色子系的波函数是对称的，费米子系的波函数是反对称的。
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