SymPy在大学力学教学中嵌入式教学探究

本文从教学实践出发,以摩擦力求解为例,展示了Python程序平台和其符号计算模块——"SymPy"的强大符号计算功能。SymPy的应用可以将学生从繁琐的公式推导中解放出来,不仅有助于学生把学习重点放到物理意义的学习和理解中去,而且帮助数学基础较弱的学生更好的理解物理过程。在提高大学力学教学效果、激发大学生学习物理的兴趣的同时提高学生思考的独立性,进而通过Python及其诸多模块在大学力学中的嵌入式教学使学生更容易接近新时代的人工智能。

基于SymPy的奇异函数应用研究

奇异函数在表达集中量和处理不连续函数的微分和积分及在信号、系统分析中都有着广泛的应用。奇异函数把变量写成统一的形式,便于计算机编程处理,在某些工程问题的数值计算中有广泛的应用。但是数值计算不能处理表达式,这限制了其在工程中的应用。Sympy模块是python的符号计算模块,本文以梁的挠曲线计算为例,展示了奇异函数的符号计算的强大功能。对于复杂的工程和科学问题的高精度求解有着重要意义。

基于Python实现圆周率的蒙特卡罗算法的研究

本文基于python 和蒙特卡罗算法[1]的结合,实现了对于圆周率数值的更有效计算。基于不同方法所能实现的求解方法均需要大量的实验和计算归纳,因此在求解圆周率的实验中引入计算机编程技术,可以有效降低运算量,同时基于python 编写的程序代码在数值计算方面具有简洁、易操作的数据处理优势,可以很好地模拟利用蒙特卡罗法求解概率的过程,从而实现各种求解圆周率的计算方法。

Python编程语言在α粒子散射实验的应用

Python作为一门简单易学的编程语言,它可以将繁琐的数学运算过程通过简洁的程序语言进行表达。本文利用python编程软件模拟经典的α粒子散射实验,运用计算机模拟了在二维情况下α粒子的散射情况。同时利用python中集成的多种计算和绘图的包,对α粒子散射实验进行可控模拟,从而便捷地得出不同初始条件下的α粒子散射图像,能够更加直观地对α粒子散射进行研究。