高尔顿钉板模型，十分直观的展示了二项分布如何逼近正态分布。

每一次实验成功的概率为 p （只有两种结果的实验，称为伯努利实验），那么连续做 N 次独立实验，中间成功的次数，就符合二项分布。本文以动画的形式模拟二项分布实验，可以看出分布情况随着 p 的变化而不同。

曳物线又叫追击线，犬线，狗追兔子线。兔子沿直线逃走，猎狗始终瞄准着猎物兔子，猎狗所跑过的轨迹线就是曳物线。

正态分布遍布自然界，所以很容易模拟。一组独立同分布的随机变量，只要数量足够多，其总和就逼近正态分布。本文以动画的形式，展示如何用掷骰子的点数和得到正态分布。

本文介绍如何用 Python 实现向量的笛卡尔积（或者叫外积）。一个方法是使用内置函数，另一个方法使用递归生成器实现。

伯努利定律告诉我们，流速快的流体压强小。但这又有什么用？

用锡箔做一个船，看看物体自身的形状如何影响物体所受到的浮力。

曼妥思+可乐实验效果十分惊人，几颗曼妥思投入可乐瓶后，一根硕大的可乐柱从可乐瓶中喷涌而出。

塑料气球一见火就融化了，但是装满水的气球为什么不怕火烧？

水是比热容最大的物质，我们有没有办法以日常生活中常见的物品，粗略地估算出水的比热呢？

冰作为水的固态形式，密度反而比液态的水更小，比如冰能漂浮在水面上。这个神奇的现象有什么实际意义？

水的力量大得惊人。但是，水有时候却连一个乒乓球都冲不走。这是怎么回事？