新课程中考物理专题测试

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出版者:上海远东出版社
作者:魏启明
出品人:
页数:215
译者:
出版时间:2006-8
价格:18.00元
装帧:
isbn号码:9787807062721
丛书系列:
图书标签:
  • 中考物理
  • 物理
  • 专题测试
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  • 九年级
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具体描述

本书以新《标准》和中考命题意见指导书为依据,吸取全国各课改地区中考试题之精华,关注日常教学和中考的热点问题,精心选编以新素材、新话题为背景的试题,所选试题题型新颖、内容丰富、层次鲜明。

  本书分上下两篇:上篇——物理专题重点知识解析;下篇——物理综合应用能力测试。上篇分为声、光现象,运动和力、密度,压强和浮力,功和能,热和能,电路欧姆定律,电功率,电和磁等八个专题。下篇按照中考要求和试题编排体系,编制了五套综合测试题,为学生提供考前实践训练的机会。

现代科学前沿探索与技术应用:理论基础与实践案例分析 本书旨在为广大科学爱好者、理工科专业学生以及致力于理解和应用现代科学技术的人士提供一个全面、深入且前沿的知识框架。它聚焦于当代科学研究的核心领域,梳理了支撑这些领域的关键理论基础,并通过翔实的案例分析,展示了这些理论在实际技术发展中的转化与应用。 第一部分:基础科学的革命性进展 第一章:量子力学的深化理解与信息科学的基石 本章从海森堡不确定性原理的哲学意义和实验验证出发,深入探讨了量子场论(QFT)的基本框架。我们不再停留在薛定谔方程的初级应用,而是着重解析标准模型(Standard Model)中基本粒子的自旋、电荷和色荷的量化描述。重点分析了希格斯机制如何赋予规范玻色子质量,并讨论了CP破坏在粒子衰变中的作用。 随后,我们将目光投向量子信息的理论前沿。量子纠缠不再仅仅是贝尔不等式检验的工具,而是作为一种资源被量化和利用的媒介。本章详细阐述了量子比特(Qubit)的相干性维持、退相干过程的物理机制,并对比了超导电路、离子阱和拓扑量子比特在实现高保真度量子门操作上的优劣。对量子隐形传态和量子纠错码(如表面码)的原理进行了严谨的数学推导和逻辑剖析。 第二章:宇宙学的新视界:暗物质、暗能量与引力波天文学 本章挑战了牛顿和爱因斯坦引力理论的边界。首先,回顾了标准宇宙学模型 $Lambda$CDM 的成功之处,随后集中讨论了其面临的挑战,尤其是哈勃常数危机和宇宙早期暴胀理论的细节验证。 在暗物质的探测方面,我们详细介绍了直接探测(如氙气探测器)、间接探测(如伽马射线观测)和对撞机产生(如LHC中的缺失能量信号)三种路径的实验物理学基础。对于暗能量,本章探讨了第五种基本力——第五维引力理论(如张量-矢量-标量引力,TeVeS)的可能性,并分析了未来大型巡天项目(如DESI和Euclid)如何通过大尺度结构来约束暗能量的状态方程 $w(z)$。 引力波天文学作为新生学科,本章侧重于LIGO/Virgo/KAGRA探测到的双黑洞并合(BBH)、中子星并合(BNS)事件的波形建模。通过对并合后激发模式的分析,我们揭示了极端质量比旋进并合(EMRI)对黑洞视界性质的独特检验能力,以及多信使天文学如何利用引力波信号和电磁对应体(如GW170817)来测试广义相对论的有效性范围。 第二部分:颠覆性技术的实现与工程化 第三章:生物工程与合成生物学的前沿交叉 本章探讨了如何利用工程学的思维来设计和构建新的生物系统。核心内容聚焦于基因组编辑技术的迭代发展。CRISPR-Cas9系统的靶向特异性、脱靶效应及其解决方案(如碱基编辑器和先导编辑器)进行了细致的对比分析。 合成生物学不再局限于简单的代谢通路重构,而是转向复杂系统的设计。本章详细介绍了“自下而上”的细胞构建方法,包括人工细胞膜的构建、最小基因组的剥离与重建。案例分析涵盖了利用工程微生物大规模生产高价值化学品(如生物燃料和新型抗生素)的工业流程优化,以及设计能够响应特定环境刺激的“智能”细胞探针。 第四章:先进材料科学与能源存储的突破 本章聚焦于实现下一代能源转换和存储设备的结构设计与性能优化。在材料设计方面,重点分析了二维材料(如石墨烯、过渡金属硫化物)在电子迁移率和机械强度上的独特优势,以及如何通过层间范德华异质结构来调控电子能带。 能源存储部分,我们深入研究了固态电池的挑战。这包括固/固界面电阻的物理化学根源、固态电解质(如硫化物、氧化物和聚合物)的离子传导机制,以及锂枝晶的形成与抑制策略。此外,对液流电池和超级电容器的功率密度与能量密度的权衡设计原理进行了详尽的阐述,旨在为大规模电网储能提供工程化参考。 第五章:人工智能与计算范式的转变 本章不侧重于流行的深度学习模型(如Transformer架构),而是探讨了驱动这些模型的底层数学和计算科学的创新。首先,分析了优化算法的最新进展,如自适应学习率、动量方法的改进以及二阶优化方法的实用性。 随后,重点讨论了非冯·诺依曼架构下的新型计算范式。这包括神经形态计算(Neuromorphic Computing)中脉冲神经网络(SNN)的事件驱动特性,以及模拟退火和量子退火在解决复杂组合优化问题上的独特优势。本章还引入了可解释性人工智能(XAI)的最新框架,如因果推断模型在黑箱模型决策路径反演中的应用,强调了构建可信赖AI系统的必要性。 结语:跨学科融合的未来展望 本书的最终目标是揭示现代科学进步的内在逻辑:即基础理论的突破是技术应用的先决条件,而工程实践的反馈又反过来指导理论的修正和深化。未来的科学探索必然建立在跨学科融合之上,要求研究者具备跨越物理学、信息科学、材料学和生命科学的广阔视野。本书为读者提供了理解和参与这场科学革命所需的坚实理论工具和前瞻性视角。

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