基于Keras框架的普朗克常数计算方法研究  

作　　者：高海林 李阳 费宛莹 席文静[1] 李雪 

机构地区：[1]南京医科大学康达学院医学信息工程学部,江苏连云港222000 [2]连云港市妇幼保健院麻醉科,江苏连云港222000

出　　处：《电脑知识与技术》2023年第31期22-24,47,共4页Computer Knowledge and Technology

基　　金：江苏省2021年度高校哲学社会科学研究基金项目(编号:2021SJA2497);南京科研大学康达学院教育研究课题(编号:KD2022JYYJYB016);南京医科大学康达学院大学生创新创业训练项目(编号:202313980YJ13)。

摘　　要：光电效应实验是物理学习过程中的一个重要实验,通过光电效应实验可以对普朗克常数进行计算。当数据量较少时,计算结果和真实值之间往往存在较大误差。随着机器学习和人工智能的快速发展,物理数值计算也可以使用不同的神经网络框架进行解决。文章介绍了光电效应方程对普朗克常数计算的理论依据,采用深度学习的Keras框架对110个数据样本进行了不同批次训练,研究了损失函数对普朗克常数计算精度的影响。基于深度学习Keras框架的普朗克常数计算方法研究为物理常数的计算提供了新的思路。

关 键 词：光电效应 普朗克常数 深度学习 Keras框架 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]