基于Keras框架的普朗克常数计算方法研究

光电效应实验是物理学习过程中的一个重要实验,通过光电效应实验可以对普朗克常数进行计算。当数据量较少时,计算结果和真实值之间往往存在较大误差。随着机器学习和人工智能的快速发展,物理数值计算也可以使用不同的神经网络框架进行解决。文章介绍了光电效应方程对普朗克常数计算的理论依据,采用深度学习的Keras框架对110个数据样本进行了不同批次训练,研究了损失函数对普朗克常数计算精度的影响。基于深度学习Keras框架的普朗克常数计算方法研究为物理常数的计算提供了新的思路。