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牛頓法基本原理范文第1篇

江曉原約翰•梅納德•凱恩斯在1942年說過：“牛頓不是他的早期崇拜者筆下的那個神圣的理性主義者?！睉烟剡@部新著可以說是對凱恩斯的回應(yīng)。懷特當然承認牛頓是偉大的科學(xué)家，但書中用大量的文獻資料表明，牛頓也是一位陷溺于煉金術(shù)中的神秘主義者，還是一位基督教異端教派的信仰者。“他從支離破碎的童年中幸存下來，成長為一個自私狹隘、好斗、難以相處的人?！?/p>

懷特指出牛頓陷溺于煉金術(shù)、神秘主義和異端思想中，并不是想把牛頓從科學(xué)的王座上拉下來，因為在17世紀，科學(xué)與巫術(shù)之間的界限本來就沒有現(xiàn)代那樣清晰。懷特只是想把牛頓從“神”還原成“人”，他讓讀者既看到牛頓的天才和偉大，也看到牛頓的缺點和怪癖，而后一點是以前的牛頓傳記通?；乇芑虻摹?/p>

劉兵其實，關(guān)于牛頓在他的主要科學(xué)成就之外的其他那些像煉金術(shù)之類的研究，人們知道的時間也不算短了，但對這部分內(nèi)容及其意義的重視，卻顯然與人們的科學(xué)史觀的變革密切相關(guān)的。而且，越是隨著新的科學(xué)觀、科學(xué)史觀的出現(xiàn)，對這部分內(nèi)容的理解就越容易顯得自恰，而以往那種簡單化的把牛頓的工作割裂和分別給予不同甚至截然相反的評價的做法，倒也很難過分地責(zé)怪當時的人們――因為當時的科學(xué)觀和科學(xué)史觀就是那個樣子，人們最可能的，也只是給出那樣分析的評價。問題在于，在如今，在反輝格式科學(xué)史已成為科學(xué)史的主流傾向，在像多元文化之類的觀點已經(jīng)在人文學(xué)者當中獲得相當?shù)某姓J的今天，如果我們?nèi)匀灰晃兜毓淌剡^去的觀念，那才是一種真正的落后。

江曉原在西方，事實上大多數(shù)學(xué)者已經(jīng)認識到，牛頓除了探索我們今天意義上的科學(xué)，還有完全不同的知識探索路徑，這在我們以前習(xí)慣的思維狀態(tài)下似乎是一個矛盾，而過去科學(xué)家的傳記作者通常都回避這個矛盾。懷特被認為是第一個不回避這個矛盾的牛頓傳記作者，他得出的結(jié)論是：牛頓對科學(xué)基本原理（比如重力）的研究，是和對點金石的研究“不可避免地相互聯(lián)系的”。

牛頓法基本原理范文第2篇

本文設(shè)計了一種基于機器視覺的牛頓環(huán)自動測量系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用CCD作為接收器，實現(xiàn)牛頓環(huán)圖像的采集;對采集到的圖像進行去噪、增強，邊緣提取處理，并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)圖像投影特征的自動識別，完成對牛頓環(huán)直徑的自動測量。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)的測量結(jié)果準確，速度快。

【關(guān)鍵詞】牛頓環(huán) 機器視覺 邊緣提取

牛頓環(huán)是典型的薄膜干涉現(xiàn)象。當平行單色光垂直射到透鏡上，入射光將在此薄膜的上下表面反射，產(chǎn)生了具有一定光程差的兩束相干光，在薄膜的上表面相遇形成干涉，出現(xiàn)了一組以接觸點為圓心的明暗相間的同心圓環(huán)，即為牛頓環(huán)。

本文使用CCD采集牛頓環(huán)圖像，通過降噪，直方圖均衡完成預(yù)處理，并采用了SUSAN算子來提取邊緣，獲取精確邊緣的同時，較好的抑制了噪聲，尤其是開發(fā)了一種基于圖像投影特征的自動識別算法，最終實現(xiàn)了牛頓環(huán)直徑的快速、準確測量。

1 牛頓環(huán)測量原理

圖1為牛頓環(huán)干涉圖像。通過測量牛頓環(huán)的直徑可以計算凸透鏡半徑長度R，見式1

（1）

式中Dk、Dk+m分別表示是第k、k+m暗環(huán)的直徑，λ為鈉光源的中心波長。

2 牛頓環(huán)測量系統(tǒng)的硬件組成

該裝置在原來放移測顯微鏡目鏡的位置安裝了像素為512×512的面陣CCD，CCD的信號通過數(shù)據(jù)線可直接傳送到計算機。計算機的ISA總線上安裝有圖像采集卡，可以實現(xiàn)信號的A/D轉(zhuǎn)換;形成為數(shù)字信號后，由計算機的圖像處理軟件進行圖像的采集。

3 牛頓環(huán)測量系統(tǒng)的軟件設(shè)計

本文應(yīng)用Visual c++語言開發(fā)了牛頓環(huán)測量自動測量的軟件系統(tǒng)。本系統(tǒng)軟件設(shè)計共有三大模塊，包括圖像采集模塊，圖像預(yù)處理模塊，參數(shù)測量模塊。首先進行圖像采集，采集到圖像存入到計算機內(nèi)存中然后進行處理;圖像預(yù)先處理主要包括了：圖像降噪、灰度變換、邊緣檢測、圖象銳化等功能。參數(shù)測量模塊主要根據(jù)需要完成牛頓環(huán)直徑和透鏡曲率半徑測量等功能。

4 圖像預(yù)處理

采用單色鈉光作為光源，得到的圖像對比度較低，而且包含大量的噪聲，對參數(shù)的測量產(chǎn)生了較大的干擾。要準確測量牛頓環(huán)參數(shù)必須對圖像進行預(yù)處理。

4.1 降噪

本文需要精確的邊緣來計算牛頓環(huán)的直徑所以采用中值濾波進行降噪。中值濾波一般采用窗口的大小為N*N，其中N為奇數(shù)。窗口正中像素的灰度值用作窗口的直方圖，并取其中值代替，中值濾波的數(shù)學(xué)形式可以有如下定義：設(shè){xij，（i，j）∈I2}表示數(shù)字圖像各點的灰度值，濾波窗口為A的中值濾波可定義為：

Y=Mid{xy}=Mid{x（i+r），（j+s）（r，s）∈A，（i，j）∈I2 } （ 2）

4.2 圖像增強

圖像對比度較低，通過直方圖均衡可以較好的凸顯目標。直方圖均衡是以累計分布函數(shù)變換為基礎(chǔ)的直方圖修正法，可以產(chǎn)生一幅灰度級分布具有均勻概率密度的圖像，擴展了像素的取值動態(tài)范圍。若像素點的原灰度為R，變換后的灰度為S，需要注意的是R、S是歸一化后的灰度值，其灰度變換函數(shù)T（）為：

S=T（R）= Pr（Rj）=

（0≤Rf≤L?1;k=0，1，2，…;） （3）

4.3 邊緣提取

采用SUSAN算子進行邊緣提取，SUSAN算法具有很好的邊緣檢測能力，同時抵抗噪聲干擾能力。在SUSAN算法中，有兩個閾值比較重要，即幾何閾值g灰度差閾值t。實驗證明g取3/4nmax時（nmax為模板的最大USAN值），可以較好地提取出初始邊緣點。本文采用了一種對t值的自適應(yīng)的提取方法。對于每個像素的SUSAN模板，通過計算模板內(nèi)個像素與中心像素的灰度差得到該模板的灰度差方圖，然后根據(jù)灰度差直方圖通過迭代法確定該模的閾值t，使得對于不同的對比度的圖像都能夠自應(yīng)的計算每個模板內(nèi)出適合的t值。首先計算模板中每點與中心點的灰度差閾值，然取灰度差值的均值為迭代初始值T0，如式（4）：

Ti+1= （4）

式中m為模板中像素點和中心像素點的灰度值，h（m）為模板中具有該灰度差值的點的數(shù)量，Cmax灰度差值的最大值。每進行一次迭代后進行判斷，|Ti+1?Ti|=0，那么停止迭代，取Ti作為最后的SUSAN模板的灰度差閾值。

5 參數(shù)測量

5.1 定心

根據(jù)牛頓環(huán)圖像中心點對稱的基本原理，使用圖像的最小數(shù)學(xué)期望來定心。取圖像中心附近的任意一條水平直線，取其中點，將其中點左邊的像素值為1的像素值取反，然后對該直線上的像素值求和δ。如果δ為正，中心點向左偏移δ/2，否則中心點向右偏移δ/2，直到δ小于一個設(shè)定的閾值為止。

5.2 基于投影特征識別的牛頓環(huán)參數(shù)自動測量

圖像投影即該圖像像素在該方向上對應(yīng)投影累計疊加。由于牛頓環(huán)是由一系列的同心圓環(huán)組成，經(jīng)過SUSAN邊緣提取后沿著垂直方向投影，每個環(huán)的水平起始處會積累最多的像素，因此在每個環(huán)的起始處出現(xiàn)峰值。在每一個環(huán)的外徑處出現(xiàn)了峰值，檢測成對出現(xiàn)的峰值的個數(shù)就得到了牛頓環(huán)的個數(shù)，并且成對峰值之間的距離就是該環(huán)的直徑。

6 測量結(jié)果與結(jié)論

測量的數(shù)據(jù)與用移測顯微鏡測量的數(shù)據(jù)非常接近，另外試驗證明測量時間為0.15S。由此可見，采用機器視覺的方法進行牛頓環(huán)參數(shù)測量不僅準確，而且速度非?？?，可以應(yīng)用到物理實驗，以及檢驗表面的光潔度、平整度和研究零件內(nèi)部應(yīng)力的分布等工程當中，有廣闊的前景。

作者單位

牛頓法基本原理范文第3篇

（國網(wǎng)山東省電力公司檢修公司，山東 淄博 255000）

摘要：隨著我國電力事業(yè)的快速發(fā)展，為用戶持續(xù)性地提供高質(zhì)量電能成為電力人員不懈的追求。通過改變電力系統(tǒng)的無功電能分布，能有效地提高電能質(zhì)量，維護電網(wǎng)的經(jīng)濟、安全、穩(wěn)定運行。電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題過程相當復(fù)雜，目前，尚未有一種完善的無功優(yōu)化算法以供使用。現(xiàn)介紹各種傳統(tǒng)優(yōu)化算法和人工智能算法基本原理，并對它們優(yōu)缺點、適用范圍及改進措施做出了總結(jié)，最后展望了無功優(yōu)化算法的研究方向。

關(guān)鍵詞 ：電力系統(tǒng)；無功優(yōu)化；傳統(tǒng)優(yōu)化算法；人工智能算法

0引言

改革開放以來，中國的電力事業(yè)伴隨著經(jīng)濟的發(fā)展發(fā)生了巨大變化。電能質(zhì)量對現(xiàn)代工農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)以及整個電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性具有重要影響。電力系統(tǒng)無功優(yōu)化技術(shù)能夠合理分布系統(tǒng)無功電能、降低系統(tǒng)的有功損耗、提高傳輸效率和節(jié)約運營成本。因此，對電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題的研究具有重要意義。

20世紀60年代，法國學(xué)者J.Carpentier提出了電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流［1］（Optimal Power Flow，簡稱OPF）模型，從此各國開始了無功優(yōu)化算法的研究。目前，常用的無功優(yōu)化算法可分為傳統(tǒng)的無功優(yōu)化算法和人工智能優(yōu)化算法兩大類。

1傳統(tǒng)的無功優(yōu)化算法

1.1線性規(guī)劃法

線性規(guī)劃法的基本原理是將非線性問題轉(zhuǎn)化成線性問題來解決，其主要過程是將目標函數(shù)附近的不等式約束條件和目標函數(shù)用泰勒級數(shù)展開，通過逐次逼近的方式來尋找函數(shù)的最優(yōu)解。目前，常用的線性規(guī)劃算法有靈敏度分析法和內(nèi)點法。

靈敏度分析法以靈敏度關(guān)系為基礎(chǔ)，在尋優(yōu)的過程中需要對雅可比矩陣求逆，計算量大、計算速度慢、效率低。通常通過簡化雅克比矩陣的方法來提高計算效率。

從本質(zhì)上來講，內(nèi)點法［2］是牛頓法、對數(shù)障礙函數(shù)法和拉格朗日函數(shù)三者的結(jié)合，相對靈敏度分析法而言，其具有迭代次數(shù)少、計算效率高等優(yōu)點，但存在尋優(yōu)過程嚴格遵從一個路徑、對初始點的要求高等缺點。近些年來，學(xué)者們從3個方面對內(nèi)點法進行了改進：一是在初始點選擇方面通過選用原對偶仿射尺度降低系統(tǒng)對初始點選擇的要求；二是針對電容器投切問題運用原對偶路徑跟蹤內(nèi)點法解決；三是用預(yù)測—校正原對偶對數(shù)壁壘法動態(tài)調(diào)整步長和收斂精度。通過這幾方面的改進，內(nèi)點法的精度與效率得到了有效的提高。

1.2非線性規(guī)劃法

非線性規(guī)劃法是最早應(yīng)用到電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的算法，可直接求解無功優(yōu)化問題。其中，簡化梯度法、牛頓法和二次規(guī)劃法是非線性規(guī)劃法的典型代表。

簡化梯度法是國際上第一個成功應(yīng)用于求解大規(guī)模最優(yōu)潮流計算的算法，它利用控制變量的梯度信息尋找最優(yōu)解，具有原理簡單、占用計算機內(nèi)存小、計算效率高等優(yōu)點。但在求解的最后容易出現(xiàn)“鋸齒”現(xiàn)象，收斂性差。

牛頓法是一種具有二階收斂特性的算法，不區(qū)別對待控制變量和狀態(tài)變量，有效解決了內(nèi)點法存在的缺點，收斂速度較快，積極推動了無功優(yōu)化算法的實用進程。由于牛頓法充分利用了海森矩陣和雅可比矩陣高度的稀疏性，迭代過程中矩陣會出現(xiàn)“病態(tài)”問題?？赏ㄟ^將電網(wǎng)分層，選取每層中最嚴重的節(jié)點進入不等式約束集，以減少迭代次數(shù)，提高收斂速度。

二次規(guī)劃法（QP）通過將非線性約束轉(zhuǎn)化成線性約束來逐漸逼近最優(yōu)解。在初始點選取不合適的情況下，會出現(xiàn)函數(shù)不收斂的現(xiàn)象。另外，牛頓法對于不等式約束條件和多維問題的處理也存在一定困難。有的學(xué)者提出了用序列二次規(guī)劃法來求解電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題，假定在迭代的過程中電壓相角改變而支路潮流不變，消除了迭代初始點不在可行域之內(nèi)的缺點。

1.3混合整數(shù)規(guī)劃法

混合整數(shù)規(guī)劃法有效解決了離散變量的精確處理，將電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題分為整數(shù)規(guī)劃和線性規(guī)劃兩部分，在確定整數(shù)變量后，再通過線性規(guī)劃法處理其余的連續(xù)變量。其中應(yīng)用最廣泛的為分支界定法，它通過定界來不斷縮小可行域，逐步逼近全局中的最優(yōu)解?；旌险麛?shù)規(guī)劃法減少了求解規(guī)模，精度高、計算速度快。但隨著現(xiàn)代電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷增加，求解過程中容易出現(xiàn)振蕩現(xiàn)象，計算結(jié)果易發(fā)散。

2人工智能優(yōu)化算法

經(jīng)過多年發(fā)展，傳統(tǒng)的無功優(yōu)化算法已具有了完整的理論及應(yīng)用體系，但在實際應(yīng)用的過程中也遇到了諸多問題，如對初始點要求高、需要精確的數(shù)學(xué)模型、離散變量的處理等。近年來，國內(nèi)外許多學(xué)者和專家將無功優(yōu)化算法的研究聚焦于人工智能優(yōu)化算法。人工智能優(yōu)化算法在處理非線性及離散性問題時，具有較高的收斂特性和較快的計算效率，目前比較成熟的有粒子群算法、遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2.1粒子群算法

粒子群算法［3］是在鳥群覓食行為的啟發(fā)下由美國學(xué)者J.Kennedy和R.C.Eberhart提出，其基本思想是：通過預(yù)先設(shè)定好的適應(yīng)度函數(shù)來隨機初始化一群理想粒子，由一個速度變量決定粒子在解空間中運動時的方向和距離。通常粒子將追尋當前的最優(yōu)粒子，并經(jīng)逐代搜索后得到最優(yōu)解，計算效率高、易于實現(xiàn)。但隨著系統(tǒng)規(guī)模的擴大和迭代次數(shù)的增加，算法的多樣性逐漸變差，容易陷入局部最優(yōu)。

目前針對粒子群算法的改進主要有兩方面：一是將粒子賦予不同的初始慣性權(quán)重，由慣性權(quán)重較小的粒子負責(zé)算法的局部強化尋優(yōu)工作，而權(quán)重較大的粒子負責(zé)拓展搜索空間；二是通過采取引入變異操作來提高算法的全局搜索能力。

2.2遺傳算法

遺傳算法通過模擬自然中生物的遺傳和進化過程而形成，其基本原理是：用字符串即染色體來表示算法中的變量，通過適應(yīng)度函數(shù)對字符串進行評價并做出選擇，再經(jīng)過交叉、變異操作產(chǎn)生新的字符串。新個體繼承了父代的優(yōu)良特性，操作簡單、魯棒性好、全局搜索能力強，非常適用于求解電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題。

為了提高遺傳算法的收斂速度和收斂精度，人們對簡單遺傳算法做出了改進：一是分別利用整數(shù)、實數(shù)構(gòu)成的字符串［4］代替二進制字符串來表示離散變量、連續(xù)變量；二是保留部分優(yōu)秀個體不進行變異操作，而是直接參與下一次的交叉操作；三是用自適應(yīng)算法來修改懲罰因子、交叉率和變異率；四是每隔一定的迭代次數(shù)對重復(fù)的染色體進行“災(zāi)變”操作，并重新生成相同數(shù)量的新染色體；五是與其他算法相結(jié)合，使群體中的解不斷接近解群體，最終找到全局最優(yōu)解。

2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過模擬人腦來處理事物，其最基本的處理單元是神經(jīng)元，大量的神經(jīng)元細胞以特定的機制連成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過不斷訓(xùn)練尋找算法的最優(yōu)解。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有良好的并行處理和非線性處理能力，而且還具有自學(xué)習(xí)能力。但其自學(xué)習(xí)過程所需時間長、初始樣本訓(xùn)練困難、易陷入局部最優(yōu)。可通過聯(lián)合其他算法來解決其缺陷：一是采用共軛梯度法加快學(xué)習(xí)效率；二是修改雅可比矩陣，將變壓器變比引入矩陣中，提高計算結(jié)果的準確性。

目前，人工智能算法或多或少地存在問題，我們需要選擇合適的改進措施來提高優(yōu)化算法解決問題的能力。

3結(jié)語

隨著堅強智能電網(wǎng)的建設(shè)，現(xiàn)有的優(yōu)化算法已不能完全滿足人們對算法的計算速度和計算精度的要求。我們需要在深入研究現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上，取長補短，完善算法存在的缺陷和不足。其次，還要致力于新算法的研究和攻堅，從而為電網(wǎng)的安全、經(jīng)濟、穩(wěn)定運行保駕護航。

［

參考文獻］

［1］Carpentier J.Contribution a l?etude du dispatching economique［J］.Bulletin de la Societe Francaise des Electriciens，1962，3：431-447.

［2］郝楠.原對偶內(nèi)點法及分支定界法在無功優(yōu)化中的應(yīng)用［D］.濟南：山東大學(xué)，2012.

［3］李麗，牛奔.粒子群優(yōu)化算法［M］.北京：冶金工業(yè)出版社，2009.

［4］趙昆，耿光飛.基于改進遺傳算法的配電網(wǎng)無功優(yōu)化［J］.電力系統(tǒng)保護與控制，2011，39（5）：57-62.

牛頓法基本原理范文第4篇

1、阿基米德（公元前287年—公元前212年），偉大的古希臘哲學(xué)家、百科式科學(xué)家、數(shù)學(xué)家、物理學(xué)家、力學(xué)家，靜態(tài)力學(xué)和流體靜力學(xué)的奠基人，并且享有“力學(xué)之父”的美稱，阿基米德和高斯、牛頓并列為世界三大數(shù)學(xué)家。 阿基米德曾說過：“給我一個支點，我就能撬起整個地球。”

2、阿基米德確立了靜力學(xué)和流體靜力學(xué)的基本原理。給出許多求幾何圖形重心，包括由一拋物線和其網(wǎng)平行弦線所圍成圖形的重心的方法。阿基米德證明物體在液體中所受浮力等于它所排開液體的重量，這一結(jié)果后被稱為阿基米德原理。他還給出正拋物旋轉(zhuǎn)體浮在液體中平衡穩(wěn)定的判據(jù)。阿基米德發(fā)明的機械有引水用的水螺旋，能牽動滿載大船的杠桿滑輪機械，能說明日食，月食現(xiàn)象的地球-月球-太陽運行模型。但他認為機械發(fā)明比純數(shù)學(xué)低級，因而沒寫這方面的著作。阿基米德還采用不斷分割法求橢球體、旋轉(zhuǎn)拋物體等的體積，這種方法已具有積分計算的雛形。

3、阿基米德流傳于世的著作有10余種，多為希臘文手稿。他的著作集中探討了求積問題，主要是曲邊圖形的面積和曲面立方體的體積，其體例深受歐幾里德《幾何原本》的影響，先是假設(shè)，再再以嚴謹?shù)倪壿嬐普摰玫阶C明。他不斷地尋求一般性原則而用于特殊的工程上。他的作品始終融合數(shù)學(xué)和物理。

（來源：文章屋網(wǎng) ）

牛頓法基本原理范文第5篇

關(guān)鍵詞: 農(nóng)林院校 大學(xué)物理 高中物理 內(nèi)容 比較與分析

1999年開始的新一輪基礎(chǔ)教育課程改革的力度是空前的,在課程理念、課程目標、課程內(nèi)容、課程實施方式上進行全方位整體改革。為適應(yīng)21世紀技術(shù)化社會的需要,我國基礎(chǔ)教育階段的物理課程在課程設(shè)置和教學(xué)內(nèi)容等方面進行了調(diào)整和更新,在內(nèi)容上體現(xiàn)了時代性、基礎(chǔ)性和選擇性。在農(nóng)林院校,物理課程所涉及的物理學(xué)知識內(nèi)容而言,主要包括力、電、原子、熱四部分。在知識的講述上,農(nóng)林院校的講述方式是簡單介紹物理學(xué)基本原理,然后就介紹物理理論知識在農(nóng)林科技及日?？萍贾械膽?yīng)用、物理學(xué)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用,較少涉及公式的推導(dǎo)、數(shù)學(xué)計算等。

一、力學(xué)內(nèi)容的比較和分析

農(nóng)林院校大學(xué)物理課程力學(xué)部分講述了流體力學(xué)、振動和波(機械振動、機械波、聲波)。流體力學(xué)部分的主要內(nèi)容有:液體的表面張力、液體的流動性質(zhì)(液體的定常流動、連續(xù)性原理、伯努利方程)、液體的貓滯性質(zhì)(牛頓勃滯定律、泊肅葉公式)、物體在貓滯液體中的流動(斯托克斯公式、雷諾數(shù)和流體相似率、離心分離技術(shù))。振動和波的主要內(nèi)容有:簡諧振動的特征及描述、阻尼振動和受迫振動、簡諧振動的合成、頻譜、機械波的產(chǎn)生和傳播、平面簡諧波、惠更斯原理、聲波、波的干涉、多普勒效應(yīng)。此外,有些版本的教材如金仲輝(2000)、王海嬰(2000)均講述了牛頓力學(xué)和力學(xué)的基本定律,兩個版本都講述了質(zhì)點運動狀態(tài)的描述、牛頓三定律、力學(xué)相對性原理、力學(xué)的三個守恒定律、剛體的轉(zhuǎn)動(簡述)。除此之外,王海嬰(2000)還講述了非線性力學(xué)(線性和非線性力學(xué)系統(tǒng)的特點、兩種確定性和兩種隨機性)、相對論力學(xué)(相對論運動學(xué)、狹義相對論動力學(xué)、廣義相對論)。刁崗(2001)對于力學(xué)基礎(chǔ)知識沒有專門介紹,在固體一章中涉及應(yīng)變與應(yīng)力、桿的彎曲等力學(xué)知識。高中物理共同必修中,沒有講述流體力學(xué)方面的知識,但是學(xué)生在初中物理中學(xué)習(xí)過浮力、壓強、壓力方面的知識,高中物理課程涉及的力學(xué)基礎(chǔ)知識,以及力的應(yīng)用方面的知識,學(xué)生對于流體力學(xué)部分的學(xué)習(xí)應(yīng)該不會有什么困難。振動和波這部分涉及的知識內(nèi)容同工科大學(xué)物理大致相同,農(nóng)林學(xué)院校對于聲波的講述有所加強。這部分內(nèi)容的學(xué)習(xí)同樣是以牛頓力學(xué)為基礎(chǔ)的。

二、電磁學(xué)內(nèi)容的比較和分析

農(nóng)林院校大學(xué)物理電磁學(xué)部分涉及的物理學(xué)基礎(chǔ)知識同工科院?；疽恢?但是,在敘述上更精煉和簡單,內(nèi)容更側(cè)重于物理知識在生物學(xué)、醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用,如靜電場的應(yīng)用(靜電場處理種子、電暈放電處理種子、人工誘發(fā)閃電的應(yīng)用、靜電噴農(nóng)藥和靜電人工授粉)、磁的應(yīng)用(磁場處理、磁性肥料、磁化水、磁法檢驗)、電磁波在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用、電容器與細胞電容、生物組織的電阻等,以及基爾霍夫定律及應(yīng)用、直流電的醫(yī)學(xué)應(yīng)用?；鶢柣舴虻谝欢傻奈锢肀尘笆请姾墒睾愣?基爾霍夫第二定律可以在高中全電路歐姆定律的基礎(chǔ)上引申得出。農(nóng)林院校大學(xué)物理電磁學(xué)部分同高中物理課程的編排思想是一致的,涉及的電磁學(xué)知識提供了學(xué)生進一步學(xué)習(xí)所需要的物理學(xué)基礎(chǔ)知識。

三、光學(xué)內(nèi)容的比較和分析

農(nóng)林院校大學(xué)物理光學(xué)部分涉及光的干涉、衍射、偏振,光的吸收與散射等知識內(nèi)容,在講述物理基礎(chǔ)知識時,更加側(cè)重于在生物學(xué)中的應(yīng)用,如薄膜干涉的應(yīng)用、夫瑯禾費圓孔衍射與生物顯微鏡、激光在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)和生物學(xué)中的作用、生物體發(fā)光的性質(zhì)和實際應(yīng)用、生物學(xué)研究中常用的光學(xué)儀器(光學(xué)顯微鏡、分光光度計、特種生物顯微鏡、電子顯微鏡)等。由此看到,農(nóng)林院校大學(xué)物理光學(xué)部分同高中物理的編排思想基本是一致的,高中物理課程涉及的光學(xué)、原子物理的知識提供了學(xué)生進一步學(xué)習(xí)所需要的物理學(xué)基礎(chǔ)知識。

四、量子物理基礎(chǔ)知識內(nèi)容的比較和分析

農(nóng)林院校量子物理基礎(chǔ)知識部分涉及的內(nèi)容主要有:第一,光的量子性(黑體輻射定律、光電效應(yīng)實驗規(guī)律、愛因斯坦光子理論、愛因斯坦光電效應(yīng)方程、光電效應(yīng)的應(yīng)用、光的波粒二象性);第二,量子力學(xué)初步(德布羅意波、不確定關(guān)系、薛定愕方程、勢阱和勢壘、氫原子光譜的規(guī)律性、泡利不相容原理、能量最小原理);第三,光譜分析(原子光譜、分子光譜、X射線譜及其應(yīng)用);第四,激光的原理和應(yīng)用醫(yī)學(xué)院校大學(xué)物理該部分講述了原子物理和量子力學(xué)基礎(chǔ)知識,原子物理中介紹了X射線(X射線的產(chǎn)生、X射線的強度和硬度、X射線譜、X射線的性質(zhì)、X射線衍射、X射線的衰減規(guī)律、X射線的醫(yī)學(xué)應(yīng)用)、原子核和放射性(原子核的角動量和磁矩、原子核的穩(wěn)定性、放射性核素的衰變種類和衰變規(guī)律、射線與物質(zhì)的相互作用、電離輻射防護、放射性核素在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用)。量子力學(xué)基礎(chǔ)講述了玻爾的氫原子理論、德布羅意假設(shè)、物質(zhì)波的統(tǒng)計解釋、不確定關(guān)系、波函數(shù)、薛定愕方程、勢阱與勢壘、原子結(jié)構(gòu)理論(四個量子數(shù)、原子的殼層結(jié)構(gòu)、分子結(jié)構(gòu))。此外,還介紹了相對論基礎(chǔ)(狹義相對論、廣義相對論)和混沌動力學(xué)基礎(chǔ)知識。高中物理對于相對論與量子物理的知識作了初步的介紹,使學(xué)生對此有一個感性的認識,而農(nóng)林院校大學(xué)物理對于這部分內(nèi)容的講述,是在高中物理已有知識基礎(chǔ)上的提高和擴展。高中物理涉及的激光、放射性同位素、核反應(yīng)方程、衰變、半衰期、結(jié)合能、核裂變、鏈式反應(yīng)、核聚變等知識,側(cè)重于從應(yīng)用的角度展開物理知識,這同農(nóng)林院校大學(xué)物理基本是一致的。

五、熱學(xué)內(nèi)容的比較和分析