СОВРЕМЕННЫЕ КОМПЬЮТЕРНЫЕ МЕТОДЫ В ОБУЧЕНИИ МАТЕМАТИКЕ И ФИЗИКЕ: ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ PYTHON

2023

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.48081/hmpj1312
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Современные технологии радикально преобразуют процесс обучения, особенно в таких науках, как математика и физика. Одним из ключевых инструментов, способствующих этому изменению, является Python, высокоуровневый язык программирования, широко используемый в научных и образовательных целях. В статье подробно рассматриваются примеры использования Python и его библиотек в обучении математическим и физическим концепциям. В области математики Python предлагает множество библиотек, включая NumPy, SciPy и Matplotlib, которые могут использоваться для проведения вычислений, анализа данных и визуализации результатов. Эти возможности делают изучение математических концепций более понятным и интерактивным для студентов. В области физики Python может использоваться для моделирования физических систем и проведения численных экспериментов. Благодаря своей гибкости и мощности, Python позволяет студентам решать сложные физические уравнения и визуализировать динамику физических систем. Библиотека Qiskit представляет собой отличный инструмент для изучения квантовых вычислений, обеспечивая доступ к симуляторам квантовых компьютеров. С учетом этих преимуществ Python выступает важным инструментом в современном обучении, помогая студентам развивать навыки критического мышления, решения проблем и понимания сложных научных концепций. Эта статья демонстрирует, как Python может улучшить обучение математике и физике, делая его более интерактивным и эффективным. Ключевые слова: Python, обучение, математика, физика, компьютерные методы, моделирование, NumPy, SciPy, Matplotlib, Qiskit.