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計算凝聚態物理

發布時間: 2021-08-11 06:04:59

A. 北大物理清華物理物理所哪個地方的計算凝聚態更強一些

從出國難易來看自然是北大了哦~難道你沒聽說過人家北大是「拿社會主義的錢為資本主義培養人才」么?

獎學金申請你在本科肯定也經歷過了,這和導師的關系有關,主要是你的後台硬不硬,畢竟人家講究的是「人際關系是社會第一生產力」嘛!

從專業角度,清華肯定要比北大厲害一些,核物理這一塊清華有自己的反應堆,從實驗室建設這些硬體條件來看,清華無疑都是很強悍的!

★呃,你開始沒對學費進行咨詢啊?其實學費都差不多,不過北京的生活水平可能要高一些,不過如果你就在家裡自己做著吃,也不是很貴!

不過如果你的成績不是太理想的話。一些物理所也是可以的,比如720所也有這方面的項目研究,720所在四川大學。四川省的核物理研究在全國也是很牛B的,因為周邊有很多這樣的研究機構:585、720、812、821、909等,其中,可以考研究生博士生的有585、720、909等。

B. 求教國外好中的EI期刊,是凝聚態物理,計算物理

凝聚態物理有本《凝聚態物理學進展》 ,是本國際中文刊,不過是個普刊,不知道行不行

C. 凝聚態物理就業

首先要弄抄清楚什麼是凝聚態物理,凝聚態物理屬於偏應用的交叉學科,是當前基礎學科的前沿,部分偏向於材料專業。
有人說就業難,別聽別人忽悠,凝聚態就業前景還是很廣的。
它的研究方向紛繁復雜,門類很多。拿同濟大學來說,主要分三個大的研究方向:1、極化材料與器件 2、光電子學 3、計算凝聚態;
在這三個大方向下, 又細分了很多小方向。研究不同材料的不同性質,例如鐵電性,壓電性,鐵磁性等等。而它的就業也相當不錯,可以搞太陽能光伏,也可以從事二極體研發。
我們學校的學生大部分都在外資或者國有得半導體公司工作,月薪都是萬元起步。至於未來的發展,要看自己的本事

D. 女生凝聚態物理讀博選實驗好還是理論好啊,或者計算,感覺沒有太大物理的天分

自覺沒有天分?是自謙之辭還是興趣已然失去了啊?如果是後者,那選擇就明了了,選實驗吧。

E. 凝聚態物理好就業嗎

凝聚抄態物理是物理學一級學科下的一個二級學科,也是一個純理論的學科。這個學科就業面比較窄,一是去大學教學,一是去科研單位。但要在大學或科研單位工作,一個碩士畢業生可能有點問題,要在大學和科研院所立足,起碼要讀到博士。以上所言,僅供參考。

F. 凝聚態物理就業怎麼

有力的促進了諸如化學、物理、生物物理和地球物理等交叉學科的發展,與此相應此專業的相關人才應用范圍很廣,前景還是很樂觀的。
本專業的碩士畢業生主要就業方向是高等院校、科研院所和高科技公司,做研究員、工程師、技術骨乾等等。

G. 凝聚態物理計算和凝聚態實驗有什麼區別

這,理論和實際自然有些出入。理論是無法准確,因為實際的變數太多,故理論只是忽略那些影響小的影響的一種近似計算。這貌似是研究生修的專業,大學沒涉及那麼深。

H. 現在計算凝聚態物理發展到什麼程度了

凝聚態物理是現代物理發展的一個大方向,大約百分之七十的物理學家從事凝聚態和材料的相關研究,就我在中科院物理做的觀察,凝聚態物理的研究主要集中於波色愛因斯坦凝聚(BEC),超導,超流,石墨烯,拓撲絕緣體等方向,研究方法有理論推導,實驗組,數值模擬計算等

I. 材料物理學與凝聚態物理有什麼區別

一、指代不同

1、材料物理學:主要學習物理學方面的基本理論、基本知識和基本技能,受到科學思維與科學實驗方面的基本訓練,具有運用物理學和材料科學的基礎理論、基本知識和實驗技能進行材料研究和技術開發的基本能力。

2、凝聚態物理:是研究凝聚態物質的物理性質與微觀結構以及它們之間的關系,即通過研究構成凝聚態物質的電子、離子、原子及分子的運動形態和規律,從而認識其物理性質的學科。

二、研究方向不同

1、材料物理學:固體微結構分析與信息功能材料,位移式相變與形狀記憶和超彈性材料,復合功能材料與智能結構,生物醫學材料及應用以及界面化學與功能陶瓷等。例如我們常用的光碟,小體積卻具有那麼大的存儲容量,就需要固體微結構分析來保證,同時其也是信息功能材料。

2、凝聚態物理:是固體物理學的向外延拓,使研究對象除固體物質以外,還包括許多液態物質,諸如液氦、熔鹽、液態金屬,以及液晶、乳膠與聚合物等,甚至某些特殊的氣態物質,如經玻色-愛因斯坦凝聚的玻色氣體和量子簡並的費米氣體。

三、培養目標不同

1、材料物理學:培養較系統地掌握物理學的基本理論與技術,具備材料物理相關的基本知識和基本技能,能在物理學、材料科學及與其相關的領域從事研究、教學、科技開發及相關管理工作的材料物理高級專門人才。

2、凝聚態物理:理論基礎是量子力學,基本上已經完備而成熟。但由於這里涉及大量微觀粒子的體系,而且研究對象進一步復雜化,新結構、新現象和新機制依然層出不窮,需要從實驗、理論和計算上的探索,仍構成對人類智力的強有力的挑戰。

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