图灵机
通过纸带、读写头和有限状态，理解“计算”如何被拆成一步一步的规则执行。
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神经网络
用可见的节点和连接，解释神经网络如何从输入走到输出，以及训练为什么有效。
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有限自动机
通过状态切换和输入扫描，理解机器如何判断一个字符串是否满足规则。
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牛顿力学
从力、质量、速度到轨迹变化，让用户亲手感受公式背后的运动直觉。
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碰撞
通过双车碰撞实验，理解质量、速度和弹性如何共同决定碰撞后的结果。
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信息熵
通过概率分布变化，理解为什么“越难猜”的结果，熵越高。
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过拟合
通过训练集与测试集对比，理解为什么模型记住细节后反而会在新数据上变差。
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万有引力与轨道
通过发射速度和轨道轨迹，理解为什么物体会“掉下去”，也可能永远绕着转。
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能量守恒
通过势能、动能和热能的转化，理解为什么“形式会变，账本不乱”。
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双缝实验
通过屏幕条纹变化，理解为什么“粒子像波一样干涉”会如此违背直觉。
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时间膨胀
通过高速飞船和地面时钟对比，理解为什么接近光速后时间会走得更慢。
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简谐振动
通过弹簧振子的位置、速度和能量变化，理解周期运动为什么会一来一回地重复出现。
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波的叠加与驻波
通过两列波相遇、叠加和驻波形成，理解为什么波峰与波谷会相长相消。
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开普勒定律
通过椭圆轨道、扫过面积和周期变化，理解行星绕太阳运动的三个基本规律。
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贝叶斯更新
通过先验、证据和后验的变化，理解为什么看到新信息后，判断应该如何更新。
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混沌系统
通过参数微调和初值扰动，理解为什么某些系统虽然有规则，却会对初始条件极度敏感。
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曼德勃罗集
通过复平面上的反复迭代，观察一个简单公式怎样长出无限细节、自相似结构与极复杂边界。
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电磁感应
通过磁铁、线圈和电流方向的联动，理解“变化的磁通”为什么会驱动感应电动势。
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透镜成像
通过主光线、焦距和物距的变化，理解实像、虚像、倒立和放大缩小是怎么来的。
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RC/RLC 电路
通过阻抗、相位差和共振峰，理解电阻、电容和电感如何决定交流电路的响应。
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傅里叶分解
通过谐波叠加把复杂波形拆回正弦波，理解“任何波形都能被频率成分拼出来”的含义。
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多普勒效应
通过移动声源与观察者、实时波前压缩和拉伸，理解为什么音调会在接近和远离时发生变化。
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SIR 模型
通过易感、感染、康复三类人群的流动，理解传播率和恢复率如何共同决定流行趋势。
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量子隧穿
通过势垒高度、宽度和粒子能量的变化，理解为什么粒子有机会穿过经典上“不该通过”的区域。
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引力透镜
通过大质量天体弯折光路，理解爱因斯坦环、双像和弧状像是如何形成的。
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相变模型
通过温度、耦合和外场的竞争，理解系统为什么会从无序突然转入整体有序。
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