PUPC全球金奖!全国中学物理竞赛省一等奖!斩获多个物理大奖的他有什么秘诀?

PUPC全球金奖

SIN全球前150、中国区金奖

全国中学物理竞赛上海赛区一等奖

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斩获国内外多个物理竞赛大奖

丰富的竞赛和科研经验

这个喜欢弹钢琴、画画的理工科学霸是如何做到的?

跟着小编一起来看看学霸Z同学的超干货分享吧!

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翰林 Z同学

◾学校年级:交大附中 11年级

◾AP:4门5分(物理C力学,物理C电磁学,微积分BC,计算机科学A)

◾活动及荣誉:

▪2019参加学研-加州理工大学物理学思维研究与应用(有方辅导)

▪入选2020英才计划(有方面试辅导)

▪2020USACO美国计算机奥赛US Open晋级金级(翰林辅导)

▪2020全国中学物理竞赛上海赛区一等奖

▪2020BPhO英国物理挑战赛AS组金奖

▪2020PUPC普林斯顿大学物理竞赛全球金奖、中国区第一名

▪2020加拿大牛顿物理竞赛SIN全球前150、中国区金奖

*有方教育:翰林合作方高端科研品牌

竞赛打怪之路

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物理与计算机的碰撞

我是从7年级开始接触初中物理竞赛的,当时就觉得有些题目很有趣,算是我喜欢物理的萌芽阶段吧。直到9年级学习普通物理,开始真正喜欢上了物理这门学科,我觉得可以用数学语言解释这个世界是一件很奇妙的事情。

PUPC全球金奖!全国中学物理竞赛省一等奖!斩获多个物理大奖的他有什么秘诀?

Z同学手绘

而我对计算机的喜欢说起来还有些好笑,最初是源于小孩子的一些幼稚较真的想法,6年级的时候,因为妈妈不让我玩游戏,我就想着自己去尝试做一些小游戏出来玩,这必然要用到编程技术,我在看书查资料从而不断接触了解了这方面知识后开始产生了兴趣。

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丰富的竞赛体验

因为有兴趣,所以物理和计算机的竞赛我都参加了一些。参加竞赛的初衷是希望能够锻炼自己,同时拿到一些奖项为自己的简历添色。细数下来,我参加过的赛事还真是不少了。

物理

国内外的物理竞赛种类很多,风格各自不一样。但是我的备赛过程很大一部分都基于刷题,做真题真的很重要!我根据自己的参赛体验和大家分享一下不同竞赛的特点。

◾全国中学物理竞赛

国内物理竞赛的特点是难度高,远超过大多数国外的同级别著名竞赛,同时具有很大的计算量。近年来开始加入越来越多的科研相关的模型。

◾SIN加拿大牛顿物理竞赛

SIN的题目偏向趣味性,全是选择题,难度低,但时间不是很充裕。

◾BPhO英国物理奥赛

BPhO奥赛的题量远超它所给的时间。它的第一题比较特殊,包含大量涉及不同领域的简单小题,具有最大的分值。其余题目中,每一道内包含同一个领域的多道困难小题。除了第一题以外,你最多只能选择两道题作答。

在答题之前,很重要的是阅读试题,挑选自己有把握的题。阅读得不能太慢,因为试卷通常有十几页。

◾BPhO英国物理挑战赛

时间充裕,题目难度低。有些题目会用到一些比较高深的模型,千万不要被吓到,其实难度并不高。

◾Physics Bowl物理碗

2020年的物理碗由于疫情取消了,我没能参加到有些遗憾,但是我已经把近十年的真题都刷了一遍了。

物理碗最重要的是做题速度和正确率。每道题目单独拿出来也许难度并不高,但是时间非常紧迫,对正确率也有一定影响。

如果想要参加物理碗,类似于AMC的备赛方法,事先最好要做几套真题试试手,不然很容易考砸。

◾PUPC普林斯顿大学物理竞赛

PUPC的题量很大,远超过它所给时间,但非常简单,不需要运用过多的技巧。经常可以看到 PUPC的题目引导学生证明一个国内竞赛的高端玩家很可能熟知的结论(比如电磁场动量密度、Lorentz 变换等)。

计算机

计算机是参加了USACO美国计算机奥赛,相对于物理来说我的计算机其实会稍稍弱一些,但是我很喜欢它,所以参加USACO是想测试一下自己的能力到底是在什么水平。

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Z同学手绘

备赛USACO的那段时间,经常晚上趴在床上用笔记本电脑做编程,我看了很多书,也刷了很多真题。翰林的辅导班让我学到了很多知识,也是让我能够晋级金级的因素之一。

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竞赛带来的收获

对我来说,参加了那么多物理竞赛对校内成绩是有一定帮助的。我在学习了物理竞赛相关的知识之后,课内的物理和数学课就十分轻松了,因为早就会了更难的知识了,所以可以多出来很多时间学习其他科目。

而计算机竞赛带给我的收获是很不一样的,其实算法这个领域,如果按部就班在学校里学习的话是完全不会了解到的,只有当你去学习竞赛涉及的知识点,你才可以步入这个领域,这是我觉得最大的收获。

科研升级之旅

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加州理工大学科研项目

最初看到这个项目的介绍就觉得很有兴趣,导师的背景也很强,我觉得可以让我学到很多,所以我去参加了这个科研项目。

课题:基于深度学习的3D计算机视觉

课题简介:在本课程中,我们将学习计算机视觉,深度学习以及视觉定位等基础知识。同时我们也将使用深度学习库比如 Tensorflow 或者 Pytorch 来实现深度神经网络并完成单第 2 页,共 3 页目深度估计,相机位姿估计以及相机定位等。使用深度学习进行计算机视觉几何的研究属于当下计算机视觉与机器学习的研究热点。基于深度学习的深度估计,相机位姿估计可广泛用于智能机器人,自动驾驶汽车,无人机以及手机摄影,VR,AR 等领域。

我花了大约半年时间来做这个科研项目,解决金属疲劳(物理特性)相关的问题。在此期间也有遇到一些困难,偶尔会卡在某个思路上,项目做到一定程度就很难继续下去,有的时候针对一个小点可能要思考好几天,还需要查阅大量的文献,这一点对于做科研很重要,有价值的论文会带来很多启发。

做科研是对我竞赛知识的升华,我学到很多更加专业的知识,同时我所增加的科研经验更是十分宝贵的。

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入选英才计划

我在2020年初入选了英才计划,在历时半年的选拔活动中,我学到了很多东西。

英才计划

自2013年起,中国科协、教育部共同组织开展中学生科技创新后备人才培养计划(“英才计划”)。旨在通过支持著名科学家指导中学生开展科学探究项目,激发中学生对基础学科的兴趣、帮助他们把握科学本质、掌握科学思维、培养科学精神,促进国家科技创新后备人才的培养。

我在提交申请材料时选择了一个比较有意思的物理课题,其实当时的我对计算机兴趣正浓,但真正选择时却发现没有课题可选,因而最终选择了物理课题。所以,想要做课题研究,仅仅是有兴趣是不够的,还需要对这门学科进行过系统而深入的学习。

我在全面查阅文献之后,不断对自己的课题进行修改,做了充分的设想和研究,才没有在面试时教授全方位的紧凑提问下败下阵来。教授针对实验部分提出了很多问题,也让我明白科研是非常严肃严谨的一件事,容不得一丝疏忽和侥幸。

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竞赛和科研的联系

因为我7年级就开始接触初中物理竞赛了,在学习的过程中已经积累了很多数学和物理知识,我觉得竞赛知识是做科研的前置条件。

竞赛和科研研究问题的对象不是一个级别的。竞赛的题目也许可以出的很难,但是研究的对象是现有的,而科研是一个探索未知的过程。科研遇到的问题不一定能得到解决,但是竞赛遇到的问题一定会解决的。

学霸的学习方法分享

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物理学习方法分享

对于物理的学习重点可以根据你的目的来分为两种,如果你是奔着参加竞赛去学习,那么一定要找很多的题目来做,将一大部分时间花在刷题上。如果是想拓展学科知识量,要多看书,去买各种各样的书来看。

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我自学物理是从学习四大力学(《理论力学》、《电动力学》、《量子力学》和《热力学与统计物理》)开始的,四大里面的“每一大”都至少要看一本书,选定一本书来仔细琢磨其中每一句话,认真做笔记,我已经有一抽屉的物理笔记本了。

通过这本书的注释、维基百科等各种来源还可以了解到更多相关的书籍。在遇到问题的时候,可以去多参照几本书来看,然后综合自己的理解整理在笔记上,这时候你才会对这个问题有深刻而正确的理解。

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我的物理书单

每个人的情况不同,适合读的书也不太一样,我分享我读的书给大家用以参考。

理论力学:

◾L. D. Landau "Mechanics"

◾V. I. Arnold "Mathematical Methods of Classical Mechanics" 

电动力学&相对论:

◾L. D. Landau "The Classical Theory of Fields" 

热力学与统计物理:

◾汪志诚《热力学·统计物理》

量子力学:

◾Griffiths "Introduction to Quantum Mechanics"

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