क्वांटम यांत्रिकी को Google Colab पर होस्ट किए गए Jupyter Notebooks का उपयोग करके अंतःक्रियात्मक रूप से सीखा जा सकता है। यह कैसे करना है पर एक कहानी है। यदि आप पहले नए डिवाइस में प्लग इन करने वाले व्यक्ति हैं और बाद में (यदि कभी भी) निर्देश पढ़ते हैं, तो आप सीधे जा सकते हैं। वरना आगे पढ़ें। क्वांटम यांत्रिकी के परिचय पर क्वांटम यांत्रिकी क्यों? क्वांटम यांत्रिकी अगली तकनीकी क्रांति को जन्म देने वाला है। यह पहले से ही इलेक्ट्रॉनिक गैजेट्स और कंप्यूटिंग उपकरणों के उदय के साथ हम में से कई लोगों के जीवनकाल में एक का नेतृत्व कर चुका है। इस पोस्ट को पढ़ने वाले प्रत्येक व्यक्ति के एक या दूसरे तरीके से क्वांटम सिद्धांतों का उपयोग करने वाले उपकरणों के एक मेजबान से घिरे और घिरे होने की अत्यधिक संभावना है। क्वांटम यांत्रिकी एक सुंदर सिद्धांत है। इसे अक्सर मानव जाति की सबसे बड़ी उपलब्धि माना जाता है। इसने हमें प्रकृति के कोड को तोड़ने और इसे अपने उद्देश्य के लिए प्रोग्राम करने में मदद की है। और यह और अधिक जादू को जन्म देने वाला है। पहले ही महसूस किया जा चुका है। अब टेलीपोर्टेशन को और दिलचस्प चीजों तक ले जाने का समय है। क्वांटम टेलीपोर्टेशन , और अपने रास्ते पर हैं। यह फिर से अत्यधिक संभावना है कि इस पोस्ट को पढ़ने वाले कुछ लोग अपने जीवन में नई क्वांटम क्रांति देखेंगे। क्वांटम सूचना प्रसंस्करण क्वांटम कंप्यूटर क्वांटम क्रिप्टोग्राफी सिद्धांत का एक दार्शनिक आयाम भी है। यह , और जैसी समस्याओं को संबोधित करता है। तो क्या आप को सीखना चाहते हैं, अगली तकनीकी क्रांति का हिस्सा बनना चाहते हैं, या अस्तित्व के अर्थ पर विचार करना चाहते हैं, क्वांटम यांत्रिकी आपको सिखाने के लिए कुछ है। वास्तविकता की प्रकृति स्वतंत्र इच्छा की संभावना चेतना की व्याख्या प्रकृति के रहस्यों क्या यह बहुत कठिन है? मूल सिद्धांत वास्तव में सरल है। हाई स्कूल बीजगणित से परिचित हर कोई कुछ सरल प्रणालियों के क्वांटम विवरण का अनुसरण कर सकता है। क्वांटम यांत्रिकी के परिचय के पीछे यही विचार है। लिंक में क्वांटम चर्चा का पालन करने के लिए आवश्यक चीजें हैं। वैक्टर (परिमाण और दिशा के साथ मात्रा)। कॉलम मैट्रिसेस (सिर्फ एक वेक्टर का प्रतिनिधित्व)। सम्मिश्र संख्याएँ (-1 का वर्गमूल)। कार्यों के रेखांकन। इतने सारे शस्त्रागार के साथ, मनुष्य अब तक के सबसे गहन सिद्धांत को सीखने के लिए तैयार हो जाता है जिसे मनुष्य ने बनाया है। इंटरेक्टिव लर्निंग क्यों? कोविड ने ऑनलाइन सीखने के लिए कई प्लेटफार्मों और संसाधनों को सुर्खियों में लाया है। शीर्ष संसाधन वह वीडियो व्याख्यान है जो हर उस विषय के लिए उपलब्ध है जिसके बारे में आप सोच सकते हैं। इस संसाधन का नुकसान अत्यधिक समय की खपत है। और यदि आप किसी ऐसे बिंदु पर वापस जाना चाहते हैं जिस पर किसी समय किसी वीडियो में चर्चा की गई थी, तो इसे खोजने के लिए शुभकामनाएँ। अगले संसाधन में व्याख्यान नोट्स, ब्लॉग पोस्ट, पुस्तकें आदि शामिल हैं। यह अपने आप में ठीक है। लेकिन क्या होगा अगर हम इसे इंटरेक्टिव लर्निंग के साथ मसाला दें? व्याख्यान में प्रस्तुत सामग्री के साथ बातचीत करने के लिए छात्र के लिए एक इंटरफ़ेस के साथ एक ब्लॉग पोस्ट व्याख्यान। उदाहरण 1: एक मुक्त कण की क्वांटम यांत्रिकी क्वांटम यांत्रिकी में, हम सीखते हैं कि एक कण की स्थिति की जानकारी तरंग फ़ंक्शन नामक फ़ंक्शन से निम्न तरीके से निकाली जाती है। किसी बिंदु पर तरंगफलन का मापांक वर्ग उस बिंदु पर एक संकीर्ण पट्टी में कण के मिलने की प्रायिकता है। इसकी तुलना निम्न से करें। एक इंटरफ़ेस प्रदान किया जाता है जहां कोई बार पर एक सर्कल को स्लाइड करके एक्स-अक्ष के साथ एक बिंदु का चयन कर सकता है, और एक अलग रंग में दिखाए गए एक संकीर्ण पट्टी के साथ तरंग के मॉड्यूलस वर्ग का एक ग्राफ दिखाया जाता है। जब एक नया बिंदु चुना जाता है, तो पृष्ठभूमि में एक कोड चलता है और कण को नई स्थिति में (वास्तव में हरी पट्टी में) खोजने की संभावना अपडेट की जाती है। ऑनलाइन चीजों को सीखने का यह नया इंटरैक्टिव तरीका हो सकता है। उपरोक्त इंटरफ़ेस और कार्यक्षमता नीचे दिए गए कोड का उपयोग करके बनाई गई है। 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)) उदाहरण 2: एक बाध्य कण के क्वांटम यांत्रिकी। यहाँ एक और उदाहरण है। यदि हम किसी दिए गए क्षेत्र में क्वांटम कण की गति को प्रतिबंधित करते हैं, तो हमारे पास एक पूर्णांक द्वारा लेबल किए गए कुछ विशेष तरंग कार्य होते हैं। इन नए तरंगों और संबंधित स्थिति संभावनाओं के बारे में जानने के लिए इंटरफ़ेस नीचे दिखाया गया है। इंटरफ़ेस दो इनपुट के लिए दो स्लाइडर प्रदान करता है। पूर्णांक इनपुट विशेष तरंग का चयन करता है, और इसका वर्ग प्लॉट किया जाता है। दूसरा इनपुट एक्स-अक्ष के साथ बिंदु का चयन करता है और पिछले उदाहरण की तरह संभावना देता है। क्वांटम यांत्रिकी के परिचय का एक तीसरा उदाहरण भी है जहां संभावनाओं की गणना अधिक सरल तरीके से की जाती है। यह कैसे काम करता है? अब जब हमने इंटरैक्टिव लर्निंग को क्रिया में देखा है, तो यह देखने का समय है कि यह कैसे काम करता है। यह जुपिटर नोटबुक नामक प्लेटफॉर्म के लिए धन्यवाद काम करता है। सौभाग्य से हमें इसका उपयोग करने के लिए अपने लैपटॉप या टैबलेट पर इस सॉफ़्टवेयर को स्थापित करने की आवश्यकता नहीं है। Google Colab के लिए धन्यवाद, सॉफ़्टवेयर किसी भी व्यक्ति के लिए (वेब ब्राउज़र के माध्यम से) स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है, जिसके पास Gmail खाता है। और यदि आप अपने स्वयं के इंटरैक्टिव व्याख्यान तैयार करने की योजना नहीं बना रहे हैं, तो आपको ज्यूपिटर नोटबुक या पायथन सीखने की आवश्यकता नहीं है। प्लेटफॉर्म पर बनाई गई सामग्री को आसानी से नेविगेट किया जा सकता है। जुपिटर नोटबुक में एक सरल इंटरफ़ेस है। इसमें टेक्स्ट और कोड ब्लॉक होते हैं जिन्हें सेल कहा जाता है। टेक्स्ट ब्लॉक/सेल वह जगह है जहां व्याख्यान सामग्री प्रस्तुत की जाती है। इसे मार्कडाउन, एचटीएमएल, लाटेक्स इत्यादि जैसी चीजों के लिए समर्थन मिला है। लाटेक्स के लिए समर्थन गणित प्रेमियों के लिए एक बड़ा प्लस है। कोड सेल पायथन कोड चलाते हैं (शायद अन्य भी)। यहीं पर इंटरेक्टिव लर्निंग होती है। व्याख्यान में प्रस्तुत विचार (पाठ्य कक्ष) को एक मॉडल का उपयोग करके उदाहरण दिया गया है, और शिक्षार्थी को मॉडल के मापदंडों को बदलने और व्यवहार की जांच करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है। यह अंतःक्रिया अंतिम घटक का उपयोग करके प्रदान की जाती है। अंतिम घटक पायथन का IPyWidgets पैकेज है। यह शिक्षार्थी से इनपुट के लिए टेक्स्ट बॉक्स, स्लाइडर्स आदि जैसे विजेट प्रदान करता है। यह उन कार्यों को भी प्रदान करता है जो इनपुट को विगेट्स से कोड में बाँधते हैं ताकि प्रोग्राम के आउटपुट को नए प्रदान किए गए मानों के साथ संशोधित किया जा सके। इस प्रकार इंटरैक्टिव क्वांटम लर्निंग हो सकती है। यदि आपने अभी तक क्वांटम यांत्रिकी का परिचय नहीं देखा है, तो कृपया इसे अभी करें। सिद्धांत के बारे में पढ़ें, इंटरैक्टिव इंटरफ़ेस के साथ प्रयोग करें और नीचे अपनी प्रतिक्रिया साझा करें। हम नहीं जानते कि अगली महामारी कब आएगी, लेकिन हम अपने छात्रों के लिए इंटरैक्टिव ऑनलाइन पाठों के साथ तैयार होंगे।
