Зачем нужны уравнения с параметром: кое-что о фазовых превращениях веществ.

Качественный анализ фазовых переходов в газе ван дер Ваальса и в простейшем ферромагнетике.

Читает лекцию кандидат физико-математических наук, старший преподаватель кафедры физики высоких энергий и элементарных частиц Антон Андреевич Шейкин.

 

Зачем физикам компьютеры?

Компьютеры - неотъемлемая часть науки, особенно это касается физики. Самые большие суперкомпьютеры по всему миру решают задачи физиков. Зачем же физикам столько вычислительных ресурсов и нельзя ли обойтись без них?

На этой лекции вы узнаете:

  • Как нарисовать четырех мерную черную дыру
  • решить уравнение с миллионом слагаемых
  • Описать то, чего ещё нет

Лектор: Тамбовцев Иван Михайлович

Подробнее...

Измерения в космосе: что нам прислали после "бип-бип" в 1957

Наблюдения в космосе. От «бип-бип» в 1957-ом к будущему.

В космос каждый год запускают десятки ракет, среди спутников военного и телекоммуникационного предназначения встречаются и научные аппараты. В лекции вы узнаете, какие существенные научные открытия были и будут сделаны именно в космосе, почему они невозможны или крайне сложны на Земле.

Вы узнаете:

  • о возможностях измерений в космосе: что, как и зачем там наблюдают;
  • какими чудесными бывают инженерные решения и какими нелепыми ошибки;
  • как умудрялись не верить приборам и прозевать открытия;
  • как десятилетиями искали несуществующих черных кошек;
  • как теряли и спасали миссии в миллионах километров от Земли без Брюса Уиллиса.

Лектор: Апатенков Сергей Вячеславович, доцент Кафедры физики Земли.

Подробнее...

Изобретатели радио.

Читает лекцию кандидат физико-математических наук, профессор кафедры радиофизики Григорий Александрович Дружинин.

 

Изучение Вселенной: как увидеть микромир

К сожалению, природа не наделила человека абсолютным слухом, бесконечно быстрой реакцией или зрением, позволяющими рассмотреть что угодно и где угодно. Однако используя наше главные преимущества – высокий интеллект и пытливый ум – научное сообщество постоянно совершенствует методы изучения окружающего мира, выходя всё дальше и дальше за пределы человеческих возможностей.

Чтобы разобраться в устройстве нашего большого-большого мира, необходимо, помимо прочего, понять, увидеть и рассмотреть строение его маленьких-маленьких частей. Но как расширить предел возможностей человеческого зрения и увидеть всё, что скрывает в себе микромир?

На лекции вы узнаете:

  • кто создал для этих целей первый увеличительный прибор?
  • когда микроскоп можно переименовать в «наноскоп»?
  • почему лучше не смотреть, а «щупать»?

Лектор: Сайфуллин Данил Дамирович

Подробнее...

Изучение Вселенной: электромагнитные волны

К сожалению, природа не наделила человека абсолютны слухом, бесконечно быстрой реакцией или зрением, позволяющим рассмотреть что угодно и где угодно. Однако используя наше главные преимущества – высокий интеллект и пытливый ум – научное сообщество постоянно совершенствует методы изучения окружающего мира, выходя всё дальше и дальше за пределы человеческих возможностей, чтобы мы могли изучать всё, что угодно.

Иногда для того, чтобы что-то увидеть, привычного нам видимого света недостаточно – помимо него нас постоянно окружают электромагнитные волны всевозможных частот, которые могут быть очень полезны физикам.

На лекции вы узнаете:

  • какие виды излучений существуют и чем они отличаются?
  • какие способы существуют для регистрации разных излучений и что нам это даёт?
  • как учёные подчинили себе весь спектр излучений и используют его в своих интересах?

Лектор: Сайфуллин Данил Дамирович

Подробнее...

Искусственный интеллект в науке: прогресс или кризис?»

Мы часто видим новостные заголовки в стиле «Художник создал при помощи искусственного интеллекта новую картину» или «Нейронная сеть научилась писать классическую музыку». Наряду с этим мы знаем, что технологии искусственного интеллекта уже используются не только для решения сложных научных и технических задач, но и в повседневной жизни: умные гаджеты, голосовые помощники – для их создания использовались все те же алгоритмы машинного обучения. В рамках этой лекции я постараюсь вас убедить, что эти технологии – не абстрактное и недостижимое знание, а полезный и доступный каждому навык, которому обязательно стоить начать учиться уже сегодня.

Мы поговорим об истории развития машинного обучения, разберемся, как изменялись методы анализа экспериментальных данных и почему в этом была необходимость. Также мы не обойдем стороной и негативную сторону вопроса: почему в последнее время становится все больше невоспроизводимых исследований, а результаты экспериментов становится все более и более непредсказуемыми. Мы проанализируем основные ошибки начинающих ученых и разберемся, как их можно избежать.

Лектор: Решетников Даниил Дмитриевич

Подробнее...