Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-thermodynamics-cm
최근 현대 공학 연구는 분자 수준에서 새로운 재료와 공정을 설계하는 데 초점을 맞추고 있습니다. Coursera의 ‘Statistical Thermodynamics: Molecules to Machines’ 과정은 이러한 연구를 위한 필수적인 기초지식을 제공합니다. 이 과정을 통해 저는 분자 상호작용이 어떻게 거시적 행동으로 이어지는지를 이해할 수 있었습니다. 이 과정은 열, 일, 자유 에너지 및 엔트로피와 같은 주요 열역학적 양에 대한 분자적 이해를 개발하는 데 중점을 둡니다.
이 과정의 이론 부분은 고전 열역학, 통계 및 통계 열역학 소개, 비상호작용 시스템, 상호작용 시스템 등 다양한 주제를 포함하고 있습니다. 또한, 물, 고분자 및 광합성과 같은 중요한 공학 및 생물학적 응용에 대한 실제 사례를 통해 배운 이론을 적용해 볼 수 있는 기회를 제공합니다.
특히 고분자와 전해질의 흡착 및 관계를 배우는 부분은 흥미로웠습니다. 이는 실제 연구나 산업 분야에서도 중요한 응용 분야입니다.
이 과정을 통해 얻은 지식은 제가 공학적인 문제를 해결하는 데 큰 도움이 되었으며, 제 향후 연구에도 많은 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 이와 같은 심화된 내용을 학습하고 싶은 분들에게 적극 추천합니다. 통계 열역학에 대한 체계적이고 포괄적인 이해를 원하신다면 본 과정에서 많은 것을 얻으실 수 있을 것입니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-thermodynamics-cm