No soy un físico sólo un aficionado. ¡Pero he estado viendo esta pregunta en busca de respuestas y no pude resistirme a no responder aunque estoy en mi descanso de Quora!
De niño, principalmente observaba, cuestionaba, teorizaba, experimentaba, verificaba y aprendía. Fue intuitivo y puede ser apropiado como niño (para niños de 13 años) pero difícilmente eficiente . Muchos fenómenos que no pude observar, e incluso si pudiera leer sobre ellos en libros o cuestionarlos; o no tendría herramientas para experimentar o estaban más allá de mí matemáticamente.
La física es vasta y varía, es difícil señalar algunos métodos que son aplicables a todas las ramas. Lo que es apropiado para la física moderna puede no funcionar en la clásica, lo que es eficiente en teoría puede no ser útil en la física aplicada, etc.
Pero se pueden establecer ciertos métodos que, si se ajustan, son altamente eficientes independientemente de la rama. No puedo asegurar que este “algoritmo” definitivamente funcione para usted, pero si tuviera que aprender la totalidad o la mayor parte de la física; Ciertamente seguiría esta metodología de 3 fases:
Fase 1: construir los conceptos básicos
Fase 2: Explorar temas avanzados
Fase 3: Investigación
Apéndice: Una nota sobre las matemáticas.
- ¿Cuál es el posible futuro / ciencia ficción de la enseñanza y el aprendizaje?
- ¿Cuáles son tus pro-consejos para hacer tutorías a largo plazo para estudiantes de secundaria que tienen un trastorno de aprendizaje no verbal?
- Cómo elegir qué nuevas tecnologías aprender como desarrollador.
- ¿De qué manera el aprendizaje de ciencias de la computación, estadísticas o ciencias de datos en general mejoró su comprensión y la velocidad a la que absorbe información en un campo científico diferente, como la biología?
- ¿Puedo aprender a cantar mejor?
1. Construye lo básico:
Debe conocer y comprender la física clásica (incluida la mecánica newtoniana, la termodinámica, la dinámica de fluidos, la mecánica de ondas, las propiedades básicas de la materia, etc.), conceptos básicos de física avanzada y cálculo básico, trigonometría y álgebra.
Puede referirse a cualquier buen libro de texto estándar. Recomiendo encarecidamente a Resnick Halliday (versión extendida con mecánica cuántica, cosmología, etc.) ya que tiene ejemplos muy prácticos que te hacen apreciar la física en la vida cotidiana y aún más lúcidas Feynman Lectures para la teoría sólida + la aplicación de conceptos de física.
Supongo que ya lo sabes por el hecho de que aparentemente estás en la universidad. Así que no estoy cubriendo mucho. Tanto las conferencias de Resnick Halliday como las de Feynman son referencias excelentes siempre que lo necesite.
2. Explorar temas avanzados:
Aquí es donde la eficiencia importaría. Hay decenas de ramas de la física, toneladas de libros de texto y material enorme y es confuso por dónde empezar.
También deberá elegir entre libros de texto, clases, PPT, videos, trabajos de investigación y otros recursos.
Puede seguir un método tedioso, ineficiente pero estructurado y progresivo para recoger un libro de texto, revisarlo por completo, resolver problemas para verificar el conocimiento y luego leer documentos de investigación que estén bastante avanzados con respecto al material que acaba de estudiar. Es el método habitual pero ineficiente porque consume mucho tiempo, ya que los libros son enormes y no todo es relevante.
Sin embargo, si su objetivo es captar los conceptos más profundos y actuales de Física, le sugiero que lea primero los trabajos de investigación, obtenga un entendimiento, refiera textos para los conceptos oscuros y luego vuelva a consultarlos. Recomiendo hacer notas y anotar el área / temas problemáticos.
Mientras lees las publicaciones, lo más frecuente es que encuentres que son los conceptos matemáticos avanzados los que deberías entender en lugar de los físicos (ya que los conceptos básicos de la fase 1 suelen ser suficientes). A medida que profundizas en física, las matemáticas se convierten en su alfabeto predeterminado, a veces difícil de descifrar (ver apéndice).
Al estudiar, también es importante no distraerse con los “temas emocionantes” (teoría de cuerdas, teoría de multiversos, acoplamiento cuántico, súper simetría, más rápido que las partículas de luz, también conocido como taquiones, etc.). El estudio de estos no le ayudará mucho sin obtener un conocimiento completo. Comprensión de lo básico.
Esto fue sobre el método en cuanto a recursos, recomendaría conferencias de video para entender y texto para referencias. ¿Por qué? Debido a que los textos tienen un montón de establecer teorías, iteraciones, etc. pueden ser confusos, aburridos, mientras que las buenas conferencias de video son nítidas y fáciles de entender. Y definitivamente revise con PPT, son aún más concisos y resaltan los puntos importantes. Capítulo sabio PPT para una gran cantidad de libros de texto están disponibles.
Puede consultar el software de MIT opencourseware y seleccionar el tema de Física apropiado que le gustaría estudiar: Materiales de cursos en línea gratuitosDesde la física de la escuela secundaria a temas de investigación altamente avanzados, está todo allí.
En la fase 2, es posible que también desee comenzar con Python, R, Matlab y / o Mathematica si aún no lo ha hecho (más sobre esto más adelante).
Aquí hay algunas publicaciones para comenzar:
Listado de publicaciones importantes en física.
Los 10 trabajos de física más citados (temas avanzados y específicos)
Muchas veces se siente confundido o no tiene idea de ciertos conceptos, entonces puede dirigirse a Physics Stack Exchangeit, que es útil y tiene una comunidad más tolerante para los recién llegados que Stack Overflow.
Para trabajos de investigación, sugeriría los más obvios: Ciencia, Naturaleza y también recomendaría que se una a Research Gate, la Biblioteca en línea de Wiley, la Biblioteca en línea de Oxford y PapersOnPhysics. Para temas específicos, Google Scholar es muy útil. Science Alert, Science News, Scientific American, ASAP Science, From Quarks to Quasars, physics.org, etc., lo mantendrán actualizado. por ejemplo, digamos que leyó el artículo “La velocidad de la luz no es tan constante después de todo” en Science News, esta es una noticia, menciona un trabajo de investigación, digamos que encuentra esto interesante; haga clic en él y diríjase al papel Fotones que Viaja en el espacio libre más lento que la velocidad de la luz e intentas entender lo abstracto. Puede estar de acuerdo o no, puede querer simular y hacer esto por sí mismo (ver la fase 3) y ver si esto puede verificarse, podría resultar en otro documento si el anterior no es exacto o simplemente incorrecto. No todos los papeles son correctos. Los revisados por pares son los mejores.
Una advertencia acerca de los trabajos de investigación, la mayoría de ellos son muy específicos y no siempre son relevantes para el tema que se está considerando, por lo que puede perder tiempo, revisándolo todo; es por eso que sugiero leer los resúmenes primero y luego decidir.
No puedo recomendarte textos de física de nivel de maestría, porque no sé (estoy en la licenciatura, eso tampoco es física. Como dije, un aficionado). Puedes referirte a la biblioteca universitaria y consultar tus facultades.
3. Investigación:
¡Esta es la parte más emocionante! Y la más oscura también 🙂
No siempre es necesario ir a los laboratorios, tomar las lecturas porque la mayoría de las simulaciones se pueden realizar en las computadoras, ya que hay muchos datos disponibles para experimentos.
Para la simulación y el modelado, necesitarías aprender a codificar. Los modelos se pueden codificar en C / C ++, Java, Fortran, etc., que requieren menos tiempo en el procesamiento o en Python, R, Ruby, etc., que requieren menos tiempo para codificar. Matlab es fácil de aprender y usar, pero tiene licencia. Python es mucho más fácil, de código abierto, puede conectarse fácilmente con cualquier idioma que desee, puede trabajar en el lado web / escritorio / servidor. Tiene muchos paquetes para computación científica como NumPy, SciPy, MatPlotLib, VPython, etc. Python es poesía. R es espectacular para estadísticas, minería de datos y modelos matemáticos con toneladas de paquetes. He observado que muchos físicos también utilizan el IDL, especialmente en astronomía y en geología.
Pero estos lenguajes de programación tienen una curva de aprendizaje y usted debe invertir su tiempo si está interesado. Si estás enfocado solo en la física, entonces puedes usar uno que definitivamente se enseñará en tu curso. Pero entonces estarías limitado por tu elección. Conocerlos te da libertad. Hay herramientas independientes aparte de Matlab como COMSOL (lo interesante es que puede combinar varios modelos, nunca lo probé, solo vi a otras personas usarlo).
Muchas herramientas requieren Linux, por lo que te sugiero que configures un kernel, por ejemplo Fedora, y aprendas los comandos básicos. Si no puede (y usa Windows), puede intentar instalar las herramientas a través de Cygwin en Windows.
Para la simulación y el modelado, si desea establecer un paralelismo, puede utilizar GPU a través de CUDA o OpenGL; Si Python o cualquier lenguaje de scripting te parece lento. He usado CUDA a través del paquete Python llamado PyCUDA y más tarde con Anaconda Numba, otro paquete de Python. (Python a veces parece más Ophidiology que un lenguaje de programación)
La elección del lenguaje de programación también depende del problema. Python puede parecer lento si está tratando con grandes conjuntos de datos o si necesita tiempos de cómputo realmente rápidos. Pero también hay soluciones alternativas.
En cuanto a qué simular, puede modelar casi cualquier cosa: moléculas de gas ideales en un sistema, cambios en las entropías, relación entre variables, cuerpos negros, modelos de transición de fase como el modelo de Ising (que es bastante importante en muchos campos importantes, incluso Recientemente leí un artículo sobre “¡Modelo de cáncer de Ising”!), sus generalizaciones, problemas de mecánica clásica (obviamente), efecto Doppler, cambios de rojo / azul, estrella de neutrones básica, incluso agujero negro (requiere una super computadora) e incluso “una simplificación ¡Modelo del universo! Necesitarías una computadora super-duper
Apéndice: Una nota sobre las matemáticas.
Bueno, es una breve nota: en muchas simulaciones, se requieren cálculos vectoriales y álgebra vectorial, aparte del cálculo diferencial / integral. (como en teoría cinética y electrodinámica).
No puedo identificar herramientas y recursos específicos incluso cuando sería más eficiente porque la pregunta es bastante general. Creo que la metodología sería eficiente, sin embargo, para la mayoría de los propósitos que se me ocurren.
Esta pregunta puede ser mejor respondida por físicos geniales y profesionales en Quora como Jay Wacker, Brian Bi, Joshua Engel, solo por mencionar algunos. Lo intenté a pesar de todo. 😀
Me gustaría añadir más enlaces algún tiempo después, como realmente después.
Todo lo mejor.