물리2009. 11. 27. 23:25

경쟁력의 조건



여러분이 생각하는 경쟁력의 조건은 무엇인가요? 지금까지 수많은 일본의 물리학자들이 노벨 물리학상을 수상했습니다. 안타가운 사실은 우리나라에는 지금까지 단한명도 없었다는 것이죠. 더 충격적인 사실은 작년에 노벨 물리학상을 탄 일본인들중 한명은 거의 영어를 못한다는 사실인데요.

현재 의사소통 능력은 중요한 경쟁력중에 하나임을 모두다 인식하고 있을것입니다. 하지만 과연.. 계속해서 외국의 언어에만 의지하는 학문이 발전할수 있을까요? 최근엔 제가 다녔던 학교에서는 모든 신입생의 수업이 원어수업화로 진행 되고 있습니다. 덕분에 어려운 물리가 더 어려워지게되었죠. 저의 지도 교수님은 그로인해 별도의 한국어 수업을 녹화해서 학생들에게 제공하고 있습니다. 이런 수고스러운 불필요한 작업을 해야하는 이유는 무엇을까요? 뿐만아니라, 수많은 전공 서적들은 외국인에게서 쓰여진 원서이고 그것들의 번역본입니다. 유일한 한국사람의 책은 송희성교수님의 양자역학 책정도가 되겠네요. 제생각에는 우리나라에도 좋은 한국어 책을 발간할만한 교수님들이 많다고 생각합니다. 확실하게 학문들은 대부분이 그 뿌리를 유럽이나 미국에 두고 있습니다. 하지만 우리나라도 일본처럼 자신들의 독보적인 학문과 사실들을 창조해내서 외국인들이 한글로 된 책을 보게 할수는 없는 것일까요..?

정작 이 글을 쓰는 저는 영어를 정말 못합니다. 어떨땐 영어에 장애가 있는가라는 생각이 들정도로 영어를 못합니다. 저 또한 역시 영어공부에 많은 돈과 시간을 사용하게 됩니다. 

영어학원을 다닐때 한 학생을 만났습니다. 그 친구는 저보다 나이도 훨씬 어린데도 불구하고 영어실력이 상당히 좋더군요. 들은것으로는 미국에서 고등학교를 나왔다고 합니다. 그 학생과 이야기 하던중 그런이야기를 했습니다. 
"과학이 중요한가요? 실제적으로 돈을 만들어내는 것은 인문학 아닌가요?"
"......."
말문이 탁 막히더군요.. 어떻게 이런생각을 하게됬는지 의심스러워서 반론조차 하지 않았습니다. 인문학은 사람을 풍부하게 하는 것이란 생각에는 변함이 없지만, 많은 경제적인 이윤을 창출하는것은 끊입없는 R&D에 대한 투자와 아이디어 그리고 사회적인 다양성에 있다고 믿어왔던 저이기에.. 더 황당할수밖에 없었습니다. 

영어는 커뮤니케이션의 수단이자 남들보다 다른 지식과 문화를 더 쉽게 받아들이는데 큰 도움이 될것입니다. 하지만.. 정작 자기자신의 지식을 쌓는것과 남들과 다른 자신만의 진짜 "경쟁력" 쌓는것은 게을리하고 있진 않나.. 반성해 보아야할 때인것 같습니다.
Posted by blindfish
물리2009. 9. 24. 18:52

Richard Feynman talks about light



그를 이렇게 만날수 있다는것도 참 기분 좋은 일이네요..^^

그의 봉고드럼 연주도 유투브에 가면 볼수 있습니다. 

83년이니까 그가 세상을 떠나기 3년 전이군요..
Posted by blindfish
물리2009. 6. 8. 22:59

영어논문의 진실

'과학의 전문용어’- 오리곤 주립대학 Dyrk Schingman 씀.

수년간의 노력 끝에 나는 드디어 과학계의 전문용어들을 익혔다.
다음의 인용문과 그 실제의 뜻에 대한 해설은 과학/의학분야에서 사용하는 신비한 언어들에 대한 이해에 도움을 줄 것이다. 

▶IT HAS LONG BEEN KNOWN = I didn't look up the original reference.
오래전부터 알려져 왔던 대로 = 원전을 찾아보지 않았다.

▶A DEFINITE TREND IS EVIDENT = These data are practically meaningless.
뚜렷한 경향이 드러나듯이 = 이 데이터는 아무 의미없다.

▶WHILE IT HAS NOT BEEN POSSIBLE TO PROVIDE DEFINITE ANSWERS TO THE QUESTIONS = An unsuccessful experiment, but I still hope to get it published.
이런 의문점들에 대한 명확한 해답을 구한다는 것에 어려움이 따르지만 = 실험은 실패했지만 그래도 논문으로 내야겠다.

▶THREE OF THE SAMPLES WERE CHOOSEN FOR DETAILED STUDY = The other results didn't make any sense.
샘플 중에서 세 개를 선택하여 분석하였습니다 = 나머지 샘플은 해석이 불가능했다.

▶TYPICAL RESULTS ARE SHOWN = This is the prettiest graph.
대표적인 결과값들을 표시하였습니다 = 이 그래프가 제일 이쁘죠.

▶THESE RESULTS WILL BE IN A SUBSEQUENT REPORT = I might get around to this sometime, if pushed/funded.
그것에 대한 결과는 차후의 논문에서 다루어질 것이며 = 연구비 제대로 받으면 언젠가 쓸 생각입니다.

▶THE MOST RELIABLE RESULTS ARE OBTAINED BY JONES = He was my graduate student, his grade depended on this.
가장 신뢰할만한 결과는 Jones의 실험에서 얻어진 것으로 = 그는 내 밑에 있는 대학원생이었고, 학점을 받으려면 그 실험을 할 수밖에 없었다.

▶IN MY EXPERINCE = once
제 경험에 따르면 = 한번.

▶IN CASE AFTER CASE = Twice
여러 사례를 보면 = 두 번.

▶IN A SERIES OF CASES = Thrice
일련의 사례들을 보면 = 세 번.

▶IT IS BELIEVED THAT = I think.
…라고 추정되어지며 = 내 생각에는.

▶IT IS GENERALLY BELIEVED THAT = A couple of other guys think so too.
일반적으로 받아들여지듯이 = 나 말고도 몇 명 더 그렇게 생각한다.

▶CORRECT WITHIN AN ORDER OF MAGNITUDE = Wrong.
오차를 허용하는 범위 내에서 참이며 = 틀렸다.

▶ACCORDING TO STATISTICAL ANALYSIS = Rumorhas it.
통계학적 분석에 따르면 = 소문에 따르면,

▶A STATISTICALLY ORIENTED PROJETION OF THE SIGNIFICANCE OF THESE FINDINGS = A wild guess.
이 실험결과를 통계학적 관점에 따라 해석해 보면 = 적당히 때려맞춰 보면.

▶A CAREFUL ANALYSIS OF OBTAINABLE DATA = Three pages of notes were obliterated when I knocked over a glass of beer.
데이터 중에서 입수 가능한 것들을 조심스럽게 분석해 보면 = 맥주를 엎지르는 바람에 데이터를 적은 노트 3장을 날려먹었다.

▶ITIS CLEAR THAT MUCH ADDITIONAL WORK WILL BE REQUIRED BEFORE A COMPLETE UNDERSTANDING OF THIS PHENOMENON OCCURS = I don't understand it.
이 현상에 대한 완벽한 이해가 이루어지기 위해서는 후속적인 연구 작업이 이루어져야 할 것이라고 생각되는 바이며 = 이해할 수 없었다.

▶AFTER ADDITIONAL STUDY BY MY COLLEAGUES = They don't understand it either.
동료 학자들에 의한 추가적 연구가 이루어진 다음에 = 그들도 역시 이해하지 못했다.

▶THANKS ARE DUE TO JOE BLOTZ FOR ASSISTANCE WITH THE EXPERIMENT AND TO ANDREA SCHAEFFER FOR VALUABLE DISCUSSIONS = Mr. Blotz did the work and Ms. Shaeffer explained to me what it meant.
실험에 도움을 준 Joe Blotz와 의미있는 토론에 동참해 준 Andrea Schaeffer에게 감사드립니다 = 실험은 Blotz군이 다 했고, 그 실험이 도대체 뭐하는 건지 Schaeffer 양이 모두 설명해 주었다.

▶A HIGHLY SIGNIFICANT AREA FOR EXPLORATORY STUDY = A totally useless topic selected by my committee.
탐구할만한 가치를 갖는 매우 의미있는 분야라고 생각되며 = 학회에서 정해준, 아무짝에도 쓸모없는 연구주제.

▶IT IS HOPED THAT THIS STUDY WILL STIMULATE FURTHER INVESTIGATION IN THIS FIELD = I quit.
저의 논문이 이 분야에 있어서의 추가적 연구들에 자극이 되기를 바랍니다 = 저는 그만둘래요.

 

 

출처: 미니위니 자유게시판

[출처] 논문 영어의 진실|작성자 뮤뮤

Posted by blindfish
물리2009. 5. 10. 15:49

용의자 X의 헌신 을 통해서 본 물리학자의 모습

저는 물리학도입니다. 지금은 졸업해서 유학을 준비하고 있죠. 유학준비한다는 놈이 블로그에 글이나 남긴다고 참 뭐라고 할수도 있겠지만, 이게 제가 할수 있는 몇개 안되는 취미 중에 하나입니다. 그렇다고 스트레스 푼다고 게임을 할수도 없는 일.. 요즘 게임을 끊어버리기 위해서 부던히 노력하고 있죠. GRE 시험을 보기위해서 오늘 비행기 표도 끊었는데 비장해지지 않을수 없군요.. 머 여담은 여기까지 하고,

물리학자라고 하면 보통 사람들이 생각하기에는 자신들과 너무나 먼 모습인 경우가 많습니다. 저도 지금까지 사람들을 만났을때 무슨 공부하느냐 혹은 무슨 뭘 하고 싶냐고 질문을 받으면 물리학자가 되고 싶다 물리가 좋다 등으로 대답을 하곤 합니다. 그럼 저를 천재의 일원들 쯤으로 생각하시는 분들이 있는데;; 실제로는 다 같은 사람이죠. 물런 괴짜같은 부분도 있고 인간 소통에 다른 시각을 가지고 있을뿐만 아니라 확실히 사고과정도 다르긴 하죠.  

(저도 종종 시험기간에 저런식을 학교칠판에 그리고 다님니다. 뭔가 뿌듯하다랄까..)

우선 "용의자 X의 헌신" 에 나오는 유가와 마나부라는 캐릭터를 들수 있는데요. 일드인 "갈릴레오"를 조금 본지라 친숙한 느낌의 캐릭터입니다. 우선 용의자  X의 헌신은 갈리레오의 기본틀을 그대로 가지고 온것인데요. 등장인물들은 이시가미 테츠야를 제외 하고는 모두 갈릴레오에서도 봤던 인물들이 그대로 등장합니다. 우선 유가와 마나부는 이름부터 일본의 유명한 물리학자인 유가와 히데끼를 바탕으로 한거 같은데요. 

유가와 히데끼는 일본의 전설적인 입자이론물리학자로서 중간자 장 이론으로 1949년에 일본에서 최초로 노벨상을 받아서 국민적인 영웅이됨니다. 

(대부분 실험하면 저걸 입을거라고 생각하지만.. 실제로는 그냥 아무 옷이나 입고 실험합니다.)

극중에 유가와 극도로 논리적이면서 이성적인 캐릭터로 비추어 지는데요. 자신이 관심있는 물리학 영억외에는 어떠한 관심도 내비치지 않는 냉철한 이미지입니다. 실제로도 많은 물리학도들이 그러한 상황이긴 하죠. 자신들의 영역외에는 모든 부분이 문외한일 뿐입니다. 하지만 유가와는 그외에도 취미로 스포츠나 볌죄사건들을 해결하는것을 즐기는 인물이란 점은 조금 다름니다. 하지만 이것 역시 자기 일이 아니면 관심이 없는거라고 할수 있죠. 젠틀하진 않지만 자기관리에 철두 철미하고 빈틈이라곤 찻아 볼수 없는 인물이죠. 

하지만 실제로 대부분의 물리학자들의 모습은 이러한 모습과 완전히 다름니다. 다분히 인간적이고 온유하면서 실수투성인 경우가 많죠. 물런 저런 사람이 없는건 아니지만 적어도 성격이 까칠하진 않습니다. 실제로도 일상생활에서는 너무나 빈틈이 많은 경우가 대부분입니다. 물리학도들도 일반적인 대학생들이랑 같이 공부하고 연애하고 그렇죠. 더 재밋는건 대부분이 아무생각없이 사는경우가 많습니다. 별다른 생각이 없죠. 그냥 물리가 좋은것입니다. 그런면에서 물리학 하는 학생들은 참 순박하기도 하죠.


누구냐구요?? 네.. 미드 넘버스에 나오는 물리학자 입니다. 이름까지..는 정확하게 기억이 안나요. 자주 보지 않아서.; 이 케릭터 역시 유가와 보다는 전형적인 캐릭터입니다. 훨신더 물리학자에 가깝죠. 늘 주인공에게 좋은 조언을 아끼지 않지만 보면 어떤부분은 약간 모자라 보이기도 하죠. 예를들어 건물에서 나오다가 대화를 끝내고 
"내가 나오고 있었나 들어가고 있었나?" 
라는 질문에 주인공이
"나오고 있었습니다."
라고 하자. "아.. 알았네.." 라고 하며 건물에 다시 들어가는 모습은 아주 전형적이랄까..

교수님들도 이런 분들있기도 하지만 실제로는 대부분 인간적이면서도 부드러운 분들이 많습니다. 대부분의 대학원생들도 그러하구요. 단지 남들과 소통하기가 어렵고 서로 이해하기가 어려워서 조금 괴벽스러워 보이는것 뿐입니다.  
대학원 생들의 모습을 표현한다면..


거의 이런 느낌이죠.. ㅋㅋㅋㅋ 
실제적인 물리학도들과 가장 가까운 모습이라고 할수 있어요..
대부분 레나드같고 종종 쉘든같은 애들이 있는 정도랄까요??^^

저는 나이가 들면 들수록 이시가미나 유가와 처럼 되가고  있습니다.. 좋은건지 나쁜건지 판단하기 어렵지만 종종 주변 환경들이 나를 그렇게 만들어가고 있지는 않은가 싶습니다. 그런 부분이 안타가워요. 약간 모자라 보이긴 하지만 저런 모습이 더 친근하잖아요^^
Posted by blindfish
물리2009. 4. 20. 12:01

Integrate[x^2/(exp(x)-1)] {x, 0, +infinite}

타블렛으로 써도 글씨가 비틀거리네요..;; 원래 글씨가 비틀거리는건가..;;ㅋ
물리에서 자주 나오는 적분식 입니다. 주로 통계역학에서 광자의 에너지 분포나 혹은 흑체복사이론에서 진동수에 따른 에너지 분포를 적분할때 나오는 적분인데요..; 이게 알고 보면 참 쉽죠? 고등학교 수학정도면 충분히 풀수 있는데 어려운 감마 function 같은거 쓸필요가 없습니다. 제가 처음 이 적분을 만났을때는 푸는 방법을 정말 몰라서.. 어떻게 할까 하다가 결국 컴퓨터로 numerical하게 계산했던거 생각이 나네요. 

물런 그렇게하면 정답에 근사적으로 다가갈수 있지만 신뢰할만한 것은 아니에요.. 아시다시피 무한이란게 컴퓨터로 구현하기가 어렵죠..^^;;
Posted by blindfish
물리2009. 4. 19. 17:36

새물리에 있는 글

대부분의 사람들은 통계 물리에 대해 막연하게 생각하는 부분이 많다..
가장 좋은건 바라바시의 '링크' 를 읽거나 '넥서스' 혹은 'sync' 등을 읽어보는것이다.
(sync는 약간 동력한적인 개념을 더 내포하고 있긴 하지만..;)

하지만 그나마 이 문서를 읽는게 가장 이해하기 좋은건 아닐까 한다..;; 서울대 교수님들이 쓰신것인데 레퍼런스 보면 우리 김범준교수님논문과 성국이형이 했던일까지 들어있는거 보면 읽으면 나름 이해가 잘되지 않을까 싶다. 
글은 물리학도라면 누구나 쉽게 읽을수 있을만큼 쉬운 글이므로 한번쯤 읽어보길 권장한다.^^
복잡계네트워크소개.pdf
Posted by blindfish
물리2008. 7. 8. 16:50

random network

/* made by JEong Hyang Min  (blindfish)
 * 2008. 06. 22*/

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<time.h>
#include<math.h>

int main()
{
    int i,j;
    int node;
    int link;
    int num1=0;
    int num2=0;
    
    int **network;

    printf("input number of node===>");
    scanf("%d", &node);
    printf("\n");
    printf("input number of link===>");
    scanf("%d", &link);
    printf("\n");

    network = (int **)malloc(sizeof(int*) * node);

    for(i = 0; i < node; i++)
        network[i] = (int *)malloc(sizeof(int) * node);

    for(i=0; i<node; i++)
        for(j=0; j<node; j++)
            network[i][j]=0;

    srand(times(NULL));

    for(i=0; i<=link; i++)
    {
        num1=rand()%node;
        num2=rand()%node;

        if(network[num1][num2]!=0 && network[num2][num1]!=0 && num1!=num2)
            i--;
        else
        {
            network[num1][num2]=1;
            network[num2][num1]=1;
        }
    }
    for(i=0; i<node; i++)
    {
        for(j=0; j<node; j++)
            printf("%d", network[i][j]);
        printf("\n");
    }

    free(network);
    return 0;
}


Posted by blindfish
물리2008. 7. 8. 16:49

성장하는 네트워크

/* made by JEong Hyang Min  (blindfish)
 * 2008. 07. 08*/
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<time.h>
#include<math.h>

int main()
{
    int i,j,k;
    int node=0;
    int link=0;
    int num1=0;
    int totsum=0;
    int *sum;
    int *prob;

    int **network;

    printf("input number of node===>");
    scanf("%d", &node);
    printf("\n");
    printf("input number of link===>");
    scanf("%d", &link);
    printf("\n");

    network = (int **)malloc(sizeof(int*) * node);
    sum = (int *)malloc(sizeof(int) * node);
    prob = (int *)malloc(sizeof(int) * node);
    srand(times(NULL));

// 처음 행렬을 0을 채우고 노드갯수만큼의 행렬을 생성한다.
    for(i=0; i<node; i++)
        network[i] = (int *)malloc(sizeof(int) * node);
    for(i=0; i<node; i++)
        for(j=0; j<node; j++)
            network[i][j]=0;
//seed값을 주고 여기서 자라게 한다.
    network[0][0]=0;
    network[1][0]=1;
    network[0][1]=1;
    network[2][1]=1;
    network[1][2]=1;
//처음에 합산과 확률분포 행렬을 초기화한다.
    for(i=0; i<node; i++)
    {
        sum[i]=0;
        prob[i]=0;
    }

    for(i=3; i<node; i++)    //노드를 하나씩 추가한다.
    {
        totsum=0;
        for(j=0; j<i; j++)
        {
            for(k=0; k<j; k++)
            {
                sum[j] += network[j][k];    //노드의 링크수를 센다.
                totsum += network[j][k];    //총 링크수를 계산한다.
            }
        }

        for(j=0; j<i; j++)
        {
            for(k=0; k<=j; k++)
                prob[j] += sum[k];    //확률 분포를 만든다..
           
            printf("%d ", prob[j]);
        }
        printf("\n");

        num1=rand();    //몬테 카를로를 쓸 수를 만든다.
        num1=num1%totsum;    //확률분포안에 정규화 시킨다.
        for(j=0; j<i; j++)
        {
            if(num1<=prob[0])
            {
                network[i][0]=1;    //해당되는 확률함수를 찻고 링크와 노드를 추가시킨다.
                network[0][i]=1;
            }
            else if(prob[j]<num1 && num1<=prob[j+1])
            {
                network[i][j]=1;
                network[j][i]=1;
            }
            else
            {
                network[i][j]=0;
                network[j][i]=0;
            }
        }

        for(j=0; j<=i; j++)
        {
            sum[j]=0;    //값을 다시 초기화한다.
            prob[j]=0;
        }
    }

    for(i=0; i<node; i++)
    {
        for(j=0; j<node; j++)
            printf("%d", network[i][j]);
        printf("\n");
    }

    free(network);
    free(sum);    //동적할당에선 꼭 메모리를 free시킨다.
    free(prob);    // 안그러면 메모리 문제로 재부팅 해야할수도 있다.
    return 0;
}


척도없는 네크워크 = 정보가 다루는 계나 네트워크의 총체적 정보가 필요함..

포텐셜 문제의 real field, pow-law


매력도==> charge


random network


전체 네트워크에서의 총체적인 정보가 없어도 된다..


== mean field thoery 와 같다..

growth.c

Posted by blindfish

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