具体描述
《统计力学·第2版(英文版)》初版于1972年，其内容涵盖了统计力学的标准内容，叙述清晰详细，深受读者欢迎。第2版对第1版的内容作了补充和删改，重写了关于相变理论的部分，增加了临界现象的重正化群理论的内容，并在每章末增加了注释。《统计力学·第2版(英文版)》每章末都附有习题。这是一本研究生水平的统计力学经典教材。是以作者多年来在几所大学为研究生授课的讲义为蓝本而写成的。
目次：1.热力学的统计基础；2.系综理论纲要；3.正则系综；4.巨正则系综；5.量子统计；6.简单气体的理论；7.理想玻色系统；8.理想费米系统；9.互作用系的统计力学：集团展开方法；10.互作用系的统计力学：量子场论方法；11.相变：临界性、普适性和标度；12.相变：几种模型的严格（或几乎严格）的结果；13.相变：重正化群方法；14.涨落。附录6则。
读者对象:物理学专业的研究生、教师及科研人员。
作者简介
目录信息
PREFACE TO THE FIRST EDITION
HISTORICAL INTRODUCTION
Notes
Chapter 1 The Statistical Basis of Thermodynamics
1.1 The macroscopic and the microscopic states
1.2 Contact between statistics and thermodynamics:physical significance of the numberΩ（N,V,E）
1.3 Further contact between statistics and thermody namiscs
1.4 The classical ideal gas
1.5 The entropy of mixing and the Gibbs paradox
1.6 The “correct”enumeration of the microstates
Problems
Notes
Chapter 2 Elements of Ensemble Theory
2.1 Phase space of a classical system
2.2 Liouville's theorem and its consequences
2.3 The microcanonical ensemble
2.4 Examples
2.5 Quantum states and the phase space
Problems
Notes
Chapter 3 The Canonical Ensemble
3.1 Equilibrium between a system and a heat reservoir
3.2 A system in the canonical ensemble
3.3 Physical significance of the various statistical quantities in the canonical ensemble
3.4 A lternative expressions for the partition function
3.5 The classical systems
3.6 Energy fluctuations in the canonical ensemble:correspondence with the microcanonical ensemble
3.7 Two theorems-the“equipartition”and the“virial”
3.8 A system of harmonic oscillators
3.9 The statistics of paramsagnetism
3.10 Thermodynamica of magnetic systems:negative temperatures
Problems
Notes
Chapter 4 The Grand Canonical Ensemble
Chapter 5 Formulation of Quantum Statistics
Chapter 6 The Theory of Simple Gases
Chapter 7 Ideal Bose Systems
Chapter 8 Ideal Fermi Systems
Chapter 9 Statistical Mechanics of Interacting Systems:The Method of Cluster Expansions
Chapter 10 Statistical Mechanics of Interacting Systems:The Method of Quantized Fields
Chapter 11 Phase Transitions:Criticality,Universality and Scaling
Chapter 12 Phase Transitions:Exact（or Almost Exact）Results for the Various Models
Chapter 13 Phase Transitions:The Renormalization Group Approach
Chapter 14 Fluctuations
APPENDIXES
BIBLIOGRAPHY
· · · · · · (收起)
读后感
也许是写的早的缘故吧，很多原理性的推导，只有在这本书中才容易找到，在其他的统计力学书中，即使找的好我也看不懂。真的可以当作一本工具书，随时查阅。
评分也许是写的早的缘故吧，很多原理性的推导，只有在这本书中才容易找到，在其他的统计力学书中，即使找的好我也看不懂。真的可以当作一本工具书，随时查阅。
评分这本书写得很好,不过不适合初学者阅读. 严格的说,这本书我只阅读了一般多一些,其中涉及量子方面的内容并没有看, 但是因为是统计物理课上使用教材,老师又将其中的很多gap都推导了出来, 所以就勉强算做看过了吧. 不过其中的gap的确比较多,对于数理基础不是非常好的人是很不友好的...
评分也许是写的早的缘故吧，很多原理性的推导，只有在这本书中才容易找到，在其他的统计力学书中，即使找的好我也看不懂。真的可以当作一本工具书，随时查阅。
评分也许是写的早的缘故吧，很多原理性的推导，只有在这本书中才容易找到，在其他的统计力学书中，即使找的好我也看不懂。真的可以当作一本工具书，随时查阅。
用户评价
这本书的排版和设计也相当考究，大量的插图和图表清晰地展示了复杂的概念，比如相变过程中不同物相的结构变化，或者在统计系综中不同状态的概率分布。这些视觉化的呈现极大地帮助了我理解那些抽象的数学推导。我特别喜欢其中关于玻尔兹曼分布的讲解，作者通过对大量粒子能量分布的模拟，直观地展示了为什么在宏观上我们会观察到温度的恒定，以及能量是如何在粒子之间传递的。书中对蒙特卡洛方法的介绍也让我印象深刻，它提供了一种强大的数值模拟工具，可以用来解决那些理论上难以解析的问题。作者在介绍这些方法时，不仅讲解了其背后的数学原理，还提供了许多实际的应用案例，让我看到了统计力学在解决实际物理问题中的巨大威力。例如，在材料科学领域，利用蒙特卡洛方法可以模拟材料的微观结构演化，预测其宏观性质。这种理论与实践的结合，让这本书不仅仅局限于学术探讨，更具有了很强的指导意义。
评分这本书的语言风格非常“学术”，但又不失严谨和清晰。作者在运用数学工具时，总会先解释清楚每个符号的物理含义，以及推导过程中的关键假设。例如，在推导“声子”的概念时，他会从晶格振动的概念出发，逐步引入量子化的概念，最终得到能量量子化的声子。这种严谨的逻辑和清晰的表述，让我能够一步步地跟随作者的思路，理解那些复杂的物理模型。书中对“朗道理论”的介绍也让我印象深刻，它提供了一种非常强大的描述相变和临界现象的通用框架，其简洁性和普适性令人赞叹。这种从现象到理论，再到普适性规律的探索过程，正是物理学研究的魅力所在。
评分这本书的附录部分也极具价值，其中包含了对一些关键数学工具的详细介绍，比如傅里叶变换、复分析等，这些都是理解统计力学深层内容所必需的。作者并没有将这些内容一股脑地塞进正文，而是放在附录中，既保证了正文的流畅性，又为有需要的读者提供了深入学习的资源。我特别喜欢其中对“格林函数”方法的讲解，它在处理多体问题和量子场论中扮演着重要角色，作者用一种相对易于理解的方式介绍了它的基本思想和应用。此外，书中还提供了一些参考文献的推荐，让我可以在阅读完这本书后，继续沿着作者的思路，去探索更广阔的学术领域。这种“授人以鱼不如授人以渔”的教学方式，让我受益匪浅。
评分这本书在我的书架上已经放了挺长时间了，每次翻开都感觉像是进入了一个全新的领域。作者的叙述方式非常独特，他并没有一开始就堆砌复杂的数学公式，而是从一些非常直观的物理图像入手，例如对气体微观粒子的运动的描述，以及它们如何通过碰撞来达到一种平衡状态。这种循序渐进的学习方式让我这个对统计力学本来有些畏惧的人，也能一步步地理解那些看似抽象的概念。尤其是在讨论熵的时候，作者用了很多生动的比喻，比如房间里物品的混乱程度，让我一下子就抓住了熵的本质，不再是那个单纯的数学定义。而且，书中穿插的许多历史故事，讲述了玻尔兹曼、吉布斯等先贤们是如何一步步建立起统计力学的理论框架，这不仅增加了阅读的趣味性，也让我对这门学科的发展脉络有了更深刻的认识。每一次阅读，我都能在其中发现新的亮点，感受到作者在知识的传达上所付出的心血。对于想要深入理解热力学和统计力学概念的读者来说，这本书绝对是一个绝佳的选择，它不仅仅是一本教科书，更像是一位博学多才的老师，循循善诱地引导你探索科学的奥秘。
评分我非常欣赏这本书在讨论“统计物理的应用”时的广泛性。作者并没有将统计力学局限于传统的物理领域，而是将其拓展到了化学、生物学、甚至信息科学等多个领域。例如，在生物学方面，他介绍了如何利用统计力学来理解DNA双螺旋的稳定性、蛋白质的折叠过程，以及生物分子马达的工作机制。在信息科学方面，他探讨了统计力学在信息论、压缩算法、以及机器学习等领域的应用。这种跨学科的视野，让我看到了统计力学作为一门基础学科的强大生命力和广阔的应用前景。书中对“非平衡态统计力学”在这些新兴领域的最新进展的介绍，也让我对未来的研究充满了期待。
评分书中对“临界现象”的阐述令我尤为着迷。作者没有回避那些在临界点附近表现出的复杂行为，比如相变的可逆性消失、关联长度的急剧增长等等。他通过引入重整化群的概念，巧妙地解释了为什么在临界点附近，系统的性质会表现出尺度不变性，并且不同物质的临界行为可以表现出普适性。这种对复杂现象的清晰解释，让我对物理学的精妙之处有了更深的敬畏。而且，书中还引用了大量的实验数据和观测结果，来验证理论的预测，这让整本书的论述更加扎实和可信。例如，在讲解伊辛模型时，作者不仅推导了它的配分函数，还展示了它在磁性材料、二维晶格等不同体系中的应用，以及在临界温度下的行为。这种多角度的分析，让我对同一个模型有了更全面的认识。
评分这本书的语言风格非常吸引人，作者在阐述复杂的物理概念时，会运用很多生动形象的比喻，仿佛在和我这个读者进行一场面对面的深入交流。例如，在讲解“量子统计”时，他没有直接抛出费米-狄拉克统计和玻色-爱因斯坦统计的公式，而是先从区分可区分粒子和不可区分粒子入手，再引出全同粒子的空间对称性，最后自然而然地推导出量子统计的特有性质。这种“因果链条”式的讲解方式，让我在理解那些与经典统计力学截然不同的概念时，感到更加轻松和自然。书中对“非平衡态统计力学”的初步探讨也让我耳目一新，它打破了我对统计力学只局限于平衡态的刻板印象，让我认识到这个学科在动态过程研究中的巨大潜力。作者在这个领域的探索，也让我对未来的物理学研究方向有了更广泛的视野。
评分这本书的逻辑结构非常清晰，从基础的概率论和统计学概念，逐步深入到熵、自由能、相变等核心内容。作者在每一章的开头都会点明本章的学习目标，并在结尾进行总结，这对于梳理知识脉络非常有帮助。我尤其欣赏作者在处理“相近”概念时的细致之处，比如区分了微观状态和宏观状态，以及它们之间的统计关系。在讲解配分函数的时候，作者不仅给出了数学表达式，还详细解释了它在联系微观性质和宏观热力学量上的关键作用，例如如何通过配分函数计算系统的内能、熵和自由能。书中对各种统计系综（微正则系综、正则系综、巨正则系综）的讨论也十分详尽，并且清晰地阐述了它们各自的适用条件和联系。通过对这些系综的学习，我才真正理解了统计力学是如何从微观世界的随机性中涌现出宏观世界的规律性。这种严谨的数学推导和深刻的物理洞察，让我对统计力学的理解提升到了一个新的高度。
评分作者在书中对“随机过程”的讨论也让我印象深刻。他将统计力学的思想巧妙地应用于描述那些随时间演化的随机系统，比如布朗运动、马尔可夫链等。这些例子不仅直观地展示了随机过程的统计特性，也为理解非平衡态统计力学打下了基础。我尤其喜欢他关于“涨落耗散定理”的讲解，它揭示了系统在受到扰动时产生的响应与其固有的随机涨落之间的深刻联系，这对于理解许多动力学过程至关重要。书中通过对诸如Langevin方程和Fokker-Planck方程的推导和应用，让我看到了统计力学在描述复杂动力学系统中的强大能力。这种将静态的概率分布扩展到动态的演化过程，是统计力学的一大魅力所在。
评分这本书的参考文献列表非常丰富，涵盖了从经典论文到近代研究的各个方面。这不仅体现了作者深厚的学术功底，也为读者提供了进一步学习的宝贵资源。我常常会在阅读过程中，根据作者的引用，去查找相关的原始文献，这极大地拓展了我对某个问题的理解深度。例如，在介绍“玻色-爱因斯坦凝聚”时，作者引用了BEC最初的几篇开创性论文，让我得以追溯这一重要物理现象的发现历程。这种严谨的学术态度，让我对这本书的信任度倍增。同时，书中也穿插了一些“思想实验”，比如关于“麦克斯韦妖”的讨论，这不仅增加了阅读的趣味性，也引发了我对信息与热力学关系的思考。
评分很喜欢这个的，个人非常的喜欢，推荐给大家，真的特别好，很喜欢！
评分这本书很好地展示了如何用复杂的方法解决复杂的问题，只是简单的方法早有人写过。虽然专心讲平衡态，连输运过程都不涉及，但直接从本书上手学统计力学多半是翻不动的。把配分函数看做态密度的拉普拉斯变换而不只是归一化系数，抓住了要点。
评分统计力学
评分前面逻辑极其不清晰，9章往后还行。
评分平衡统计力学的问题研究上述任何一个系综中几率分布集合的性质.一个确定系综的配分函数虽然是个归一化“常数”，但是要求出这个数却需要需要知道这个系统的全部知识，那么它也可以写成函数（或者在某种程度上是“分布”的泛函？）的形式。配分函数就是哈密顿量的拉普拉斯变换，变换的权重就是(巨)正则系统的玻尔兹曼分布。
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