背景提升之斯坦福大学科研项目

相信大家多听说过斯坦福大学。它简称“斯坦福”,位于美国加州旧金山湾区南部帕罗奥多市境内,临近著名高科技园区硅谷,是世界著名私立研究型大学。斯坦福大学为硅谷的形成和崛起奠定了坚实的基础,培养了众多高科技公司的领导者,其中包括惠普、谷歌、雅虎、耐克、罗技、Snapchat、美国艺电公司、太阳微、NVIDIA、思科及LinkedIn等公司的创办人。今天小编要介绍的这两个科研项目也是斯坦福大学的科研项目。

斯坦福探究项目:模拟凝固态惰性气体的原子运动和相变

课题简介

计算材料学是材料科学和计算机科学的交叉学科,是一门正在快速发展的新兴学科,也是材料科学中一个重要的研究方向。它一方面从实验数据入手,通过建立数学模型模型,使用计算机进行模拟计算出实际过程,另一方面是材料的计算机设计,即直接通过建立材料的理论模型和计算,预测或者设计材料的结构和性质。计算材料学既可以解决理论方面研究体系的复杂性,又可以解决实验室无法具备的一些特殊环境,例如超高压,超高温等极端环境。
分子动力学是计算材料学的计算模拟方法之一,该方法主要通过牛顿力学来模拟实际分子体系的运动,是一种多体模拟方法。该方法通过对分子在一定时间内的运动状态的模拟计算,引入统计物理的概念,计算出该材料的宏观热力学性质以及研究系统的演变过程。
蒙特卡罗方法,是一种统计实验或随机抽样的方法,属于计算数学的分支。该方法从物理系统背后的数学模型出发,引入随机数和概率统计方法,进行一定次数的模拟计算得出计算结果。
在本课题旨在让学生了解计算材料学,深入学习分子动力学和蒙特卡罗方法的基础理论,结合惰性气体的相关材料学知识,使用计算机实现该模拟,计算原子体系的部分基础性质,并且让学生进行对比试验,了解两种方法的优点以及缺点。

科研方法

计算机仿真模拟
计算机仿真模拟是一种运用计算机软件建立抽象模型、模拟真实条件并进行分析的技术。与传统的实验相比,计算机模拟技术通过数学建模,解放了普通实验对于器材的苛刻要求,具有可多次进行、反复试错的优点。同时,由于计算机模拟技术黑箱化了复杂的理论推导与数据计算,能够以直观的方式呈现研究的成果,对于初次涉猎科学研究的高中生而言,也更为简单易学、容易上手。
例如:在设计外太空的卫星轨道时,受制于客观条件,科研工作者无法在地球上重现外太空的环境,因此,只能借助计算机强大的运算能力,对外太空的情况和卫星的轨道进行模拟、反复实验,并基于模拟实验的结果,完成科学的轨道设计。

授课导师

斯坦福大学材料学硕士

在斯坦福大学担任研究助理,研究方向为二维材料的模拟计算;

本科时独立研究预测氮化铬的性质和锂电池结构问题。

课题要求

本课题适合: 9-12 年级学生,有较强的逻辑思维和抽象思维能力:

英文:

  • 具备基本的学术英语阅读能力;
  • 接触过英文写作,能初步撰写英文文章;

数学:

  • 微积分;
  • 概率统计基础知识;

计算机:

    • 最好有一定Matlab基础。

斯坦福探究项目:美国种族歧视问题的多层次回归与分层(MRP)分析

课题简介

种族问题一直是美国政治与社会议题中的重要组成部分,种族歧视也是影响美国选举、政策制定和身份认同的重要因素之一。美国国家选举研究(American National Election Studies)公开提供的1948年以来的选民抽样调查数据为深入研究美国民众对于种族问题的看法提供了机会。
本课题旨在运用多层次回归后分层分析法对1980年代以来的美国国家选举研究调查数据进行分析,找出影响种族憎恨(Racial Resentment)的因素,进而利用美国各州的人口成分套用回归分析的结果,推算出真实人口中种族憎恨情绪的强度,并将研究结果以地图数据可视化工具展示研究结果。
本课题是跨计算机和社会科学的综合研究,研究者可以深入了解政治学、社会学方法论的发展趋势,在学习西方政治与社会制度理论的同时进行数据科学的实践,掌握如何进行科学抽样调查、并运用统计、回归方法分析调查结果。

科研方法

AI+X数据驱动型科研
AI+X数据驱动型科研是指使用人工智能(AI)算法,收集、处理、分析具体学科(X)的海量数据,并基于此进行预测,从而获得科学发现的研究方法。与传统的、基于实验或逻辑推理的研究方式相比,AI+X数据驱动型科研可以借助AI算法强大的运算能力,高效地进行大数据分析,具有投入产出比高、适用范围广的优点。
AI+X数据驱动型科研已被广泛地应用于各个领域,利用AI算法研究基因数据,从而进行早期的癌症筛查便是其中一例。基因组与癌症病患的数据千千万万,使用传统的科研方式对其进行分析,工程量大、过程繁琐,在客观上难以实现。但借助AI算法这一便捷的工具,生命科学家便能够以海量的患者的遗传信息为基础,建立数据库,与过往的研究成果进行对照,快速、准确地在两者中发现规律、建立联系,从而使癌症诊断的“标准化”成为可能。

授课导师

斯坦福大学 硕士
北卡罗来纳大学博士在读,硕士毕业于斯坦福大学,本科毕业于北京大学
发表学术论文四篇
研究方向:国际政治;东亚研究;国家政策;

课题要求

本课题适合: 9-12 年级学生,有较强的逻辑思维和抽象思维能力
英文:

    • 具备基本的学术英语阅读能力;
    • 接触过英文写作,有论文写作经验者更佳;

数学:

    • 概率统计基础知识;
    • 线性回归

计算机:

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