La mécanique quantique peut être apprise de manière interactive à l'aide de Jupyter Notebooks hébergés sur Google Colab. Ceci est une histoire sur la façon de le faire. Si vous êtes la personne qui branche le nouvel appareil en premier et lit les instructions plus tard (si jamais), alors vous pouvez passer directement à . Sinon, lisez la suite. l'introduction à la mécanique quantique Pourquoi la mécanique quantique ? La mécanique quantique est sur le point de donner naissance à la prochaine révolution technologique. Cela a déjà conduit à celui de la vie de beaucoup d'entre nous avec l'essor des gadgets électroniques et des appareils informatiques. Il est fort probable que tous ceux qui lisent cet article tiennent et soient entourés d'une foule d'appareils utilisant les principes quantiques d'une manière ou d'une autre. La mécanique quantique est une belle théorie. Il est souvent considéré comme la plus grande réalisation de l'humanité. Cela nous a aidés à déchiffrer le code de la nature et à le programmer à nos propres fins. Et il est sur le point de donner lieu à plus de magie. a déjà été réalisée. Ce n'est plus qu'une question de temps pour adapter la téléportation à des choses plus intéressantes. La téléportation quantique de et sont en route. Il est à nouveau très probable que quelques personnes lisant cet article seront témoins de la nouvelle révolution quantique au cours de leur vie. Le traitement l'information quantique, les ordinateurs quantiques la cryptographie quantique La théorie a aussi une dimension philosophique. Il aborde des problèmes tels que , et . Que vous souhaitiez connaître , faire partie de la prochaine révolution technologique ou réfléchir au sens de l'existence, la mécanique quantique a quelque chose à vous apprendre. la nature de la réalité la possibilité du libre arbitre l'explication de la conscience les secrets de la nature Est-ce trop dur ? La théorie de base est vraiment simple. Toute personne familiarisée avec l'algèbre du secondaire peut suivre la description quantique de quelques systèmes simples. C'est l'idée derrière l'introduction à la mécanique quantique. Les choses nécessaires pour suivre la discussion quantique dans le lien sont. Vecteurs (grandeurs avec une grandeur et une direction). Matrices de colonnes (juste une représentation d'un vecteur). Nombres complexes (racine carrée de -1). Graphes de fonctions. Avec cet arsenal, on devient prêt à apprendre la théorie la plus profonde que l'homme ait jamais construite. Pourquoi l'apprentissage interactif ? Covid a mis en lumière une multitude de plateformes et de ressources pour l'apprentissage en ligne. La principale ressource est les conférences vidéo disponibles pour tous les sujets auxquels vous pouvez penser. L'inconvénient de cette ressource est une consommation de temps excessive. Et si vous souhaitez revenir à un point qui a été discuté dans une vidéo à un moment donné, alors bonne chance pour le trouver. La ressource suivante consiste en des notes de cours, des articles de blog, des livres, etc. Cela suffit en soi. Et si on pimentait ça avec un apprentissage interactif ? Une conférence sur un blog accompagnée d'une interface permettant à l'étudiant d'interagir avec le matériel présenté dans la conférence. Exemple 1 : Mécanique quantique d'une particule libre En mécanique quantique, nous apprenons que l'information de position d'une particule est extraite d'une fonction appelée fonction d'onde de la manière suivante. Le carré du module de la fonction d'onde à un certain point est la probabilité de trouver la particule dans une bande étroite à ce point. Comparez-le avec ce qui suit. Une interface est fournie où l'on peut sélectionner un point le long de l'axe des x en faisant glisser un cercle sur la barre, et un graphique est affiché du carré du module de la fonction d'onde avec une bande étroite affichée dans une couleur différente. Lorsqu'un nouveau point est sélectionné, un code s'exécute en arrière-plan et la probabilité de trouver la particule à la nouvelle position (dans la bande verte en fait) est mise à jour. Cela peut être la nouvelle façon interactive d'apprendre des choses en ligne. L'interface ci-dessus et la fonctionnalité sont créées à l'aide du code ci-dessous. import ipywidgets as wids import numpy as np import scipy.integrate as integrate import matplotlib.pyplot as plt def gaus(x,x0,epsilon): return (np.exp(-(x-x0)**2/(epsilon))) def psi(x): return ((-gaus(x,-2.5,2)+2.5*gaus(x,0,2))*np.sin(x)) print("Choose a point along x asis.") NormConst=integrate.quad(lambda x: psi(x)**2,-10,10) def f(x0=0): # print(x0) # print (NormConst[0]) x=np.linspace(-5,5,10000) plt.xlabel("Distance $x$ (arb. units)") plt.ylabel ("Normalized probability density") plt.yticks([]) y= psi(x)**2 y0= psi(x0)**2 plt.plot(x,y) plt.bar(x0,y0,.2,color="green") probx= 0.2*y0/NormConst[0] print("The probability of finding the particle") print("\nin the neighbourhood of x=%.2f"%x0) print("\nis approximately %.3f"%probx) wids.interact(f,x0=wids.FloatSlider(value=1.0,min=-5.0,max=5.0,step=0.05)) Exemple 2 : Mécanique quantique d'une particule liée. Voici un autre exemple. Si nous restreignons le mouvement d'une particule quantique à une région donnée, nous avons alors des fonctions d'onde spéciales étiquetées par un nombre entier. L'interface pour en savoir plus sur ces nouvelles fonctions d'onde et les probabilités de position associées est présentée ci-dessous. L'interface fournit deux curseurs pour deux entrées. L'entrée entière sélectionne la fonction d'onde spéciale et son carré est tracé. La deuxième entrée sélectionne le point le long de l'axe des x et donne la probabilité comme dans l'exemple précédent. L'introduction à la mécanique quantique comporte également un troisième exemple où les probabilités sont calculées de manière plus simple. Comment ça marche? Maintenant que nous avons vu l'apprentissage interactif en action, il est temps de voir comment cela fonctionne. Il fonctionne grâce à une plateforme appelée Jupyter Notebook. Heureusement, nous n'avons pas besoin d'installer ce logiciel sur nos ordinateurs portables ou tablettes pour l'utiliser. Grâce à Google Colab, le logiciel est disponible gratuitement (via un navigateur Web) pour toute personne disposant d'un compte Gmail. Et si vous ne prévoyez pas de préparer vos propres cours interactifs, vous n'avez pas besoin d'apprendre le cahier Jupyter ou Python. Le contenu créé sur la plateforme peut être facilement parcouru. Le notebook Jupyter a une interface simple. Il contient des blocs de texte et de code appelés cellules. Le bloc/cellule de texte est l'endroit où le contenu de la conférence est présenté. Il prend en charge des choses comme Markdown, HTML, LaTeX, etc. La prise en charge de LaTeX est un gros plus pour les amateurs de mathématiques. Les cellules de code exécutent du code Python (probablement d'autres également). C'est là que se déroule l'apprentissage interactif. L'idée présentée dans le cours (cellule de texte) est illustrée à l'aide d'un modèle, et l'apprenant est encouragé à modifier les paramètres du modèle et à examiner le comportement. Cette interaction est assurée par l'utilisation du dernier ingrédient. Le dernier ingrédient est le package IPyWidgets de Python. Il fournit les widgets tels que les zones de texte, les curseurs, etc., pour la contribution de l'apprenant. Il fournit également les fonctions qui lient l'entrée des widgets au code afin que la sortie du programme puisse être modifiée avec les nouvelles valeurs fournies. C'est ainsi que l'apprentissage quantique interactif peut se produire. Si vous n'avez pas encore visité l'introduction à la mécanique quantique, faites-le maintenant. Découvrez la théorie, testez l'interface interactive et partagez vos commentaires ci-dessous. Nous ne savons pas quand la prochaine pandémie frappera, mais nous serons prêts avec des cours interactifs en ligne pour nos élèves.
