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學測物理公式 在 嘻魚ㄉ讀書帳?112學測 Instagram 的最佳解答
2021-09-24 16:33:44
🌼選修物理 運動公式 早安 今天是物理周考 我星期三還記得 然後我的物理奇差無比 所以星期三就讀了物理還寫了筆記 殊不知 ㄨㄚˊ 我接下來就忘記禮拜五要考 今天去學校整個超級驚恐 想在考卷發下來之前趕快讀一下這個筆記 結果 結果 我找不到(⸝⸝⸝ᵒ̴̶̷̥́ ⌑ ᵒ̴̶̷̣̥̀⸝⸝⸝) 最後回到家才...
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2021-09-10 21:54:15
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2021-08-18 20:27:34
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學測物理公式 在 辣媽英文天后 林俐 Carol Facebook 的最佳解答
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今天要來介紹「建中科學班」！
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科學班考試三月多就考了，獨立招生。
📍考進科學班有什麼優點？
主科老師會是比較有經驗的，幾乎沒有地雷老師。老師還會同時兼任你的專題研究老師
🔆三年不分班，會有電神互相切磋討論。
教學資源多，可以借用科學館做實驗、借競賽資料、想考數理科免修可以直接報名（普通班要7%或是老師推薦）。
數理科目進度高二就上完，要在高三去台大修課（微積分、普通物理、普通化學、普通生物四選一）。高二下須通過資格考試方能第三年取得台大修課資格，沒考過者你會拿不到科學班認證證明文件，但是不會強制將你轉班。
📍 科學班的內容會不會比較難，成績會不會不好看？
🔆 數理科的內容會比較難，老師比較少管必選修，以主題式教學為主。
某些科目段考較難，老師會調到比較高分，只要你有努力老師一定看得出來分數給的算高。文科被當在科學班會更常發生，因為我們甄選就是數理跟一階不太難的語文考試。
📍 我是一個沒有超修的國三生（注意，那是會考前），要怎麼準備考試？
🔆 初試：
語文：不用太擔心，英文國文都在會考範圍，然後Ｔ分數差距也不大。
考古題以及其相似題型有公開，建議練完，才有考過初試的機會。
同樣地，初試會有沒準備的人來考，分數的標準差較大，最後Ｔ分數大概會落在60上下，在總體人數上大約是60/350。
科學班數學考試絕大多數題都可以國中解法，但多半想不太到。不會寫不要太沮喪，其他人大部分也不會寫。如果有餘力可以學習一些高中好用的單元如三角函數，能在你想不出那些超難解法時提供一個只要花時間就可以做出來的方法。
自然科會參雜一些高中觀念，但是不太會影響到解題，計算方面則多半是國中公式在高中的延伸。可以針對考古題去對對應的高中章節進行延伸閱讀在考試時比較不會那麼慌。
🔆 複試（實驗＆證明）：
數學佔複試4成，數學會是好幾大題每題帶六七小題的形式，其中每題的前段基本上通過初試的人都做得出來，建議每題都先做完前幾小題，卡在一大題很久會造成大量的分數損失。建中沒有公布複試題目，但外縣市學校好像有，可以去找找，但難度低於建中。
物理和化學各佔複試的2成，都有筆試和實驗。
物理筆試會考一些較難的高二高三題型最難到達物理奧林匹亞初複試水平，運動學和力學佔大宗，物奧初選該部份可以在高中範圍念完後練習一下。光學和熱學出現了國中為提供的公式請先自行預習，高中的電磁學與國中難度差較多，考的比較少。
化學筆試範圍有點多且量也很多（四十幾頁），有英文文章的閱測，比起其他題這類題目只要英文能力強一點就能做了。其他題目需要高中大量觀念，而且有些觀念是常常連高中生都忽視的（像溶解）。
🔆 實驗的部分：
兩科都是以高中實驗改編而來，會有線索提供你研究步驟以及計算，在討論的部分最好能去閱讀一些高中的實驗手冊，了解格式以及重點句的寫法，不要玩器材，會被扣分，打破也會（手殘者在此）。數據做出來差強人意也要放然後再想辦法解釋，你如果捏造數據老師一定會發現，你的成績就不會太高。有些討論不會需要作完實驗，實驗做不出來趕緊寫那裡搶分！！
複試的實驗技巧很多難以以國中的能力去填補，如果有這個規劃，可以在初試後詢問你的國中理化老師是否有機會讓你在課餘時間自主訓練高中實驗。（我的國中老師蠻支持的）
生物和地科各佔複試一成，生物高機率動植物器官、滲透壓、細胞觀察。做好這三類的實驗考過機率較大。地科由於內容不多，推薦讀完高中內容，才能節省做題組前要看大量資料才能解決的窘境。
✅ 再來是學習歷程的部分，學習歷程會用到競賽、專題等東西，考上者你們跟數資班對比的優勢就在四月到七月了，趕緊選一科專心拼競賽。在開學後你們可以跟數資班拉開一段距離（但在一、兩年後就沒了ＱＱ）
✅專題研究有數學、物理、化學、生物、地科、資訊六科可以選，與你的競賽能力無關，建議去台大或中研院找個指導教授，他能帶給你大量的收穫。
專題研究高一下開始分組，高二上10月有國際科展初審，進度快者可以直接拼這個
高二下三月會有校內科展然後特優可至台北市科展然後特優可至全國科展，最後還是會回到台灣國際科展，台灣國際科展的目的就是篩選出一批國手前往美國比ISEF選上國手至少可以推薦本科系，得幾等獎會影響保送推薦範圍，請查教育部法規。
✅ 開學初會有能力競賽，以及各科奧林匹亞，能力競賽物理、化學、生物、地科限四選二初試，到了校隊培訓時資訊以外科目限選一科成為校隊。
然後有時候比競賽還是會吃天賦的，吃天賦的大小由左至右遞減大概是
數學>資訊>物理>化學>生物
但同樣也有人全部都行然後被迫上述能競四選二
最終能力競賽與奧林匹亞都會匯流到選訓營，然後決選營，而選訓營前半會推薦個本科系，成為國手後得金銀銅會影響保送推薦範圍，請查教育部法規。
✅ 科學班保送推薦人數僅佔三分之一，其餘的人最終還是會回流到學測指考。如果當初文科很爛考進來，沒拼到保送或推薦及特殊選才者很吃虧。可能會因此落入一些較差的志願。申請時如果有一個某科選訓營，加分會很賺。
✅ 再來就是要關注人才培育計畫，大概在8, 9月可以去考，有台大、清大、中研院等等各科的培育。這可以推廣到專題研究的部分，如果你對計畫裡的指導教授的研究主題感興趣的話，你可以毛遂自薦，指導教授get!
✅科學班的同儕實力很強大，有數物化生地免修的人、各科的奧林匹亞決選者與國手，跟他們一同考試時不要壓力太大。也因為這樣你永遠有奮鬥的目標，以及能幫你在課業跟競賽都走得更遠的人。
#俐媽學子經驗分享
#俐媽學子經驗分享資優班篇
#他們認真拚數理科學
#但也沒偏廢英文的學習喔
#台大明明高手輩出
學測物理公式 在 C.C.M Math Facebook 的精選貼文
to 高中生, 大一生, 大二生:
這篇文是針對數學系, 電機系, 資工系的比較
可以衡量看看自己對哪部分的數學較有興趣
#也提供正在準備備審的學測生
#針對這三個科系更深入的了解
[大學介紹篇1-數學成分的差異]
喔! 對了!!
本來預計要寫"[求職篇5-暑期實習]"的說
但投了5~6個實習都收無聲卡...
是故只好停刊, 改成大學介紹的主題了
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問題: 數學系的數學 v.s. 電機系的工數 v.s. 資工系的數學
這三者有何差異呢?
*感謝高三生Lin Lee提供這個好問題
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1. 數學系的數學
以台大數學系而言, 從高中生可理解的角度分類必修課
60%分析類: 微積分, 分析(高等微積分), 機率導論
常微分方程, 偏微分方程, 複分析(複變), 幾何(微分幾何)
-
30%代數類: 線性代數, 代數
-
10%程式類: 計算機程式設計, 計算數學導論
其中又以分析, 代數, 幾何, 複變為最最困難的科目
-
而且個人認為
分析的精華在於Lebesgue(1875~1941)的Lebesgue積分
代數的精華在於Galois(1811~1832)的Galois理論
相較於數學歷史, 兩位都是近兩百年的年輕數學家
-
所以我會把數學系的核心學習內容--分析+代數
稱呼為"現代數學"
而國高中所學的算是"古典數學"
-
類似於物理系的學習內容--相對論+量子力學
稱呼為"現代物理"
而國高中所學的算是"古典物理"
------------
2. 電機系的工數
以台大電機而言
工數=分析類+代數類-{分析,幾何,代數}
當然, 程式類會比台大數學還要重好幾倍
-
換句話說
電機系的數學部分=被拔掉{分析,代數,幾何}的數學系
雖然電機系免除這三大魔王的摧殘
但還是有同等級的電路/電磁/電子學迫害
總之, 電機系的數學成分相當高就是了
-
當然, 電機系的工數課都在代公式, 簡化, 求解居多
另外, 數學系的數學課則是套定理, 推理, 證明居多
兩者有不同的需求, 不同的難度, 和不同的發展
電機系學工數是為了信號與系統, 三電, AI等等
一些進階領域都需要不少線代/機率/微分方程的知識
-
所以, 電機系的核心學習內容--三電+工數+演算法
基本上就是18世紀以後的電學+用工數語言描述
這也是電資學院最夯的"電子系"的基礎囉
不過, 很多電機人跨去資工又是另一個故事了
基本上就是沿著演算法的路往資工方向走
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3. 資工系的數學
以台大資工而言
數學={微積分,線代,機率}+{離散,資料結構,演算法,自動機}
當然, 程式類又比電機系重了不少
-
基本上, 資工系只修{微積分,線代,機率}
大概可以算是二類組最低要求的數學知識吧
所以, 他們的重點在於{離散,資料結構,演算法,自動機}
也就是俗稱的"理論電腦科學"領域
-
按照時間順序來說的話
20世紀的數學家在探討是否所有問題有答案
而理髮師的悖論則說明有些問題無法解
因此, 有人試著從邏輯切入, 試著判斷問題的真偽
也有人試著設計機器, 自動地分辨給定問題的真偽
前者最終以失敗告終
但他建立的數理邏輯, 則讓後者成功了
這種機器稱之為"圖靈機", 也就是現在的"電腦"
而過程中的這些理論則屬於自動機與形式語言
是理論電腦科學的起源
ref: 這段是某篇看過的文章內容, 跟這篇有點像 https://www.thenewslens.com/article/55863
-
總之, 70年前二戰時, 第一台破密用電腦被實作出
直到大約50年前, 才開始發展演算法來有效使用電腦
而演算法又包含各種策略,圖論,P&NP,組合學等等
以上的這些統稱為"理論電腦科學"領域
基本上就是不管硬體和系統, 不寫程式的電腦科學部分
-
所以, 資工系的核心學習內容--
{線代,離散}+{資結,演算法}+{作業系統, 計算機結構}
基本上就是近70年發展的電腦科學
我會稱呼理論電腦科學部分為"後現代數學"
也就是近100年的數學發展
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下次要是有機會的話
再來聊聊給分甜度的問題好了
問題: 為何數學系給分超低v.s.電機系給分超甜
或者是也可以談談往研究所發展的問題
問題: 數學系, 電機系, 資工系研究所發展趨勢
-
不確定高中生對於哪個比較有興趣
也有可能我就懶得再發文了
總之...
歡迎下方留言各位感興趣的相關問題唷!
#歡迎上進的高中生們
#把我的語錄抄進備審
#我的理解深度還行吧
#不確定QQ
學測物理公式 在 文茜的世界周報 Sisy's World News Facebook 的精選貼文
MIT科技評論11/10
* 【具有里程碑意義的結核病疫苗已進入人體試驗的最終階段】知名製藥公司葛蘭素（GSK）在《新英格蘭醫學雜誌》發表了一個新生產關於新型結核病（TB）疫苗功效的2b期人體試驗。最終結果，大約50%的疫苗接種對象，可長期安全免受破壞性疾病的侵害。現在，該研究將進入試驗的最終階段，未來7到10年內進行臨床實驗。
* 【MIT研發出可自組裝成各種結構的變形機器人，或將用於救災】MIT電腦科學和人工智能實驗室CSAIL 提出了一個簡單的想法：自組裝機器人成為立方體，讓他們上下攀爬、旋轉跳躍、互相識別。現在，這樣的自形組裝機器人已能完成簡單的任務，比如形成一條直線或跟蹤一束光。除了救災，它們將被應用於製造業、醫療等領域。
* 【一大波機器狗列隊跑進MIT，集體空翻+帶球過人】列隊入場，集體空翻，在一場機器人足球賽上帶球過人。一場歡樂的機器人秀在麻省理工學院的校內草坪上演。
近日，美國麻省理工學院生物實驗室（MIT’s Biomimetics Robotics Lab）展示了一大群四足機器人（或稱為機器狗）。這也是該實驗室在機器人領域的最新進展。
實驗室將機器狗命名為：迷你獵豹（mini cheetah）。這是一種輕量化四足機器人，同時採用了模塊化設計。
* 【新型兩足機器人問世，真正「人機合一」】進入陌生環境中怎麼活動？這對人來說，不成問題，但換上機器人，就一籌莫展了。科學家找到了一個捷徑來解決這個難題：模仿。他們創建了一個人機界面，可以將人的動作映射到兩足機器人身上。
因為有人的輔助，這款機器人可以執行此前從未進行過的操作任務。更重要的是，這個機器人可用於災難應對。作者在論文引言描述道，如果在 2011 年 3 月就有此技術的話，機器人可以承受致命核輻射水平，從而在第一個 24 小時內進入日本福島第一核電站進行操作，福島核電廠反應爐可能就會及時穩定下來，那場核事故的災難後果就會大大減輕。
這項研究發表在 10 月 30 日的《科學機器人》（Science Robotics）上，作者是伊利諾伊州大學香檳分校機械科學與工程系助理教授 João Ramos 和麻省理工學院機械工程系副教授 Sangbae Kim。
* 【DeepMind全種族打敗《星際2》人類玩家， AI全面征服即時戰略遊戲之巔】官宣！DeepMind AI 開發的星際爭霸 2 AI"AlphaStar"進化成了完全體"AlphaStar Final"，三個種族（神族、人族和蟲族）均達到歐服戰網宗師組級別，最高達到 6275 分，在遵守所有遊戲規則的情況下，超越了 99.8% 的歐服玩家！有關新版 AlphaStar 的論文也登上了Nature 雜誌。
根據 DeepMind 介紹，AlphaStar 於今年 7 月正式登陸星際 2 戰網，開始以匿名的方式和歐服天梯玩家對戰，以確保得到公平對戰。得益於新算法的幫助，完全體版本 AlphaStar Final 的競技水平突飛猛進。
在不到 4 個月的時間里，它使用每個種族進行了 30 場天梯比賽，三個種族的水平都達到了宗師級別：神族 6275 分（勝率 83%），人族 6048 分（勝率 60%），蟲族 5835 分（勝率 60%）。
* 【苦等140年後，一個新公式奠定半導體電學測量新里程碑】近日，一篇刊登於 Nature 期刊的文章，向世人展示了一項霍爾效應苦等 140 年的應用。
這篇文章的名字十分明𥇦：「Carrier-resolved photo-Hall effect」，意為「能解析載流子信息的光霍爾效應」。文章中介紹了一種全新的測量方法，能夠同時測量導電材料中兩種載流子的重要信息，可以為新型的太陽能電池材料和光電材料提供有力的檢測手段和指導方向；同時，這一突破可以讓我們更加詳盡地瞭解半導體的物理特性，對研發和改進半導體材料有著重大意義。
* 【SpaceX完成載人飛船關鍵測試，領先波音公司，明年正式升空】載人飛船發射時間臨近，SpaceX 近日再完成發射前的關鍵測試。
在經過了數次重大改進之後，SpaceX 近期又對龍飛船降落傘進行了一系列測試。昨日，SpaceX 在其官方推特上展示一段測試視頻，顯示載人龍飛船的降落傘系統共有 4 個降落傘組成，其中一個降落傘有意不展開，以證明即使出現部分故障時，該系統也能幫助飛船安全著陸。
據介紹，最新測試的降落傘已經是 SpaceX 開發的第三代降落傘，在材料上使用了一種名為 Zylon 的高性能纖維材料，取代此前使用的尼龍材料。Zylon 材料也曾被 NASA 用來製作高空氣球，在 SpaceX 的降落傘系統中，這種材料支撐的繩索在強度上達到了尼龍的 3 倍。此外 SpaceX 還改進了降落傘的縫合方式，進一步優化降落傘的平衡。
* 【美軍最神秘太空飛機返回地球，飛行780天，具體任務是個謎】近日，美國空軍宣佈其著名的軌道試驗飛機 X-37B 在肯尼迪航天中心成功著陸。這台迷你航天飛機於 2017 年 9 月由一枚 SpaceX 的獵鷹九火箭送上軌道，直到重返地球，該飛機在天上飛行了近 780 天，創下了該型號的最長在軌時間紀錄。
X-37B 是一款屬於美國空軍的太空飛機，也是目前 X-37 項目中使用的飛行器。其外觀上與航天飛機相似，但在尺寸上要小得多，同時不具備載人能力。飛機長約 8.8公尺，高 2.9 公尺，翼展不足 4.6 公尺，差不多是一輛小客車的尺寸。
該飛機的起飛重量僅為 5 噸左右。
一直以來，X-37 都是一個頗為神秘的項目，美國軍方極少透露該飛機的具體任務目的和行蹤，對飛機上的每個有效荷載也都嚴格保密。這也引起了不少外界的猜測，甚至認為 X-37B 是一架太空戰鬥機。不過這些說法都被美國軍方否認。
*【研究人員已能從人的頭髮中檢測出精神分裂的生物標誌物】人類毛髮中隱藏著很多秘密——結核病、腸胃病、貧血以及動脈粥樣硬化都可以透過頭髮進行判斷。近日，日本RIKEN腦科學中心的科學家們在對小鼠和人類死後的大腦組織樣本進行檢測，發現精神分裂的一種亞型與大腦中異常高水平的硫化氫有關，而大腦中的硫化氫水平可以反映在頭髮中。這意味著在未來，醫生將能對頭髮樣本進行簡單分析來判斷一個人是否患有精神分裂症。
* 【警鐘：以糞便微生物治療移植致一人死亡！技術試驗監管升級】今年年初，美國兩名免疫功能不全的臨床實驗者在接受了含有耐藥細菌的糞便微生物移植（fecal microbiota transplantation, FMT）臨床試驗後，發生嚴重感染，其中一名 73 歲患者不幸死亡。
隨後於 6 月，美國食品和藥品監督管理局（FDA）發佈通知，警告糞便微生物移植治療方法存在嚴重的潛在健康風險，甚至可能危及生命。同時，FDA 緊急叫停了一系列相關臨床試驗。