Spin Dynamics In Confined Magnetic Structures III pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Hillebrands, Burkard (EDT)/ Thiaville, Andre (EDT)

出品人:

页数:345

译者:

出版时间:

价格:3017.84元

装帧:HRD

isbn号码:9783540201083

丛书系列:

图书标签:

• Spin Dynamics
• Confined Magnetic Structures
• Magnetism
• Nanomagnetism
• Magnetic Materials
• Condensed Matter Physics
• Spintronics
• Magnetic Thin Films
• Magnetic Nanoparticles
• Micromagnetics

好的，这是一份基于您提供的书名《Spin Dynamics In Confined Magnetic Structures III》的、不包含该书内容的、详尽的图书简介，旨在介绍一个不同主题的、深入的技术或学术领域。 --- 突破性计算范式：面向复杂系统的张量网络与高维积分几何 内容简介 本书深入探讨了当代计算科学与理论物理交叉领域的前沿——张量网络理论（Tensor Networks, TNs）在处理超高维积分几何问题中的应用潜力与具体实现机制。本书旨在为理论物理学家、高性能计算工程师以及应用数学研究人员提供一套系统化的、超越传统数值方法的计算工具箱。 在现代科学研究中，从量子场论的格点模拟到复杂金融模型的风险评估，再到高性能图形渲染中的光线追踪，我们经常遭遇“维度灾难”——计算复杂度随系统自由度数量呈指数增长的困境。张量网络，作为一种高效的、具有内在信息压缩特性的数学框架，为突破这一瓶颈提供了强大的替代方案。 本书并非关注磁性结构或自旋动力学，而是将视角投向几何的拓扑结构、高维空间的有效表示，以及如何利用张量代数的结构化分解来加速传统上难以处理的积分和优化问题。 第一部分：张量网络基础与理论构建 (Foundations of TNs and Theoretical Framework) 本部分将张量网络理论置于一个坚实的数学和物理背景之下。 第一章：高维空间的张量表示 我们首先回顾经典数值方法在处理高维数据（如超过六维的空间）时遭遇的局限性。随后，引入张量分解的基本概念，如奇异值分解（SVD）到张量奇异值分解（T-SVD）。重点阐述矩阵乘积态（Matrix Product States, MPS）和投影纠缠对态（Projected Entangled Pair States, PEPS）的结构特性，并详细分析其在描述量子多体系统基态中的有效性——但在此书中，我们主要关注其作为一种通用函数逼近器而非严格的量子态模拟器。 第二章：张量网络拓扑与收缩算法 深入探讨不同拓扑结构的张量网络（如环形、树形、二维网格）如何影响计算效率和精度。核心内容是张量网络收缩（Contraction）的复杂性分析。我们将详细介绍最小割算法（Min-Cut Algorithms）在优化收缩路径中的应用，以及如何利用图形理论中的树宽度（Tree-width）概念来估计收缩操作的计算成本。此部分将展示如何将高维积分的核函数视为一个大型张量网络，并通过优化收缩序列来降低复杂度。 第二部分：张量网络在积分几何中的应用 (TN Applications in Integral Geometry) 本部分是本书的核心创新点，它将张量网络方法论系统地应用于复杂的积分问题，特别是在涉及非线性核函数和高维域积分时。 第三章：高维积分的张量化处理 传统上，高维蒙特卡洛方法（Monte Carlo）是处理此类积分的主流，但其收敛速度受限于维度的平方根。本书提出一种替代框架：将积分域视为一个离散化的张量，核函数分解为一系列低秩张量。重点介绍张量尺度（Tensor Scaling）——如何通过限制张量的秩来捕获高维函数的主导特征，从而实现近似积分的快速收敛。我们将详述如何将传统积分变换（如傅里叶或小波变换）编码进张量结构中。 第四章：随机微分方程与张量网络路径积分 针对复杂系统的演化（例如，涉及强耦合或高度非线性的随机微分方程，SDEs），我们探讨如何利用张量网络来近似其路径积分的解。不同于标准的欧拉或龙格-库塔方法，这里利用时间演化积积态（Time-Evolving Block Decimation, TEBD）的原理，将其推广到非厄米系统和非平衡统计力学中的时间演化算符表示。关键在于如何有效处理时间步长对张量秩的影响，以维持计算的可控性。 第三部分：工程实现与计算优化 (Engineering Implementation and Computational Efficiency) 本部分关注如何将理论模型高效地转化为实际可运行的软件，并解决大规模计算中的内存和并行化挑战。 第五章：面向GPU/TPU的张量代数优化 张量收缩操作天然适合并行化，但其非结构化的内存访问模式常常成为瓶颈。本章详细分析了针对现代加速器架构（如NVIDIA CUDA或Google TPU）的内存布局优化策略。内容包括块状分解（Tiled Decomposition）、张量重排算法（Tensor Reordering），以及如何动态调整张量收缩的顺序以最大化计算单元的利用率，同时最小化片上内存（Shared Memory）的冲突。 第六章：不确定性量化与秩的自适应控制 在任何近似计算中，误差控制至关重要。本书提出了一种基于信息论的自适应秩增长策略。通过监控积分过程中产生的残差张量或特定误差指标，动态地增加或减少网络中关键连接的秩。这允许计算资源被集中分配到函数变化最剧烈的区域，而非均匀地耗散在整个高维空间中。我们将展示如何构建一个误差界限估计器，确保近似积分的相对误差保持在用户设定的容忍度内。 结论与展望 本书最后总结了张量网络方法在超越经典数值积分和函数逼近领域中的变革潜力，并展望了其在探索极端复杂系统——例如高维拓扑数据分析、非线性偏微分方程的全局解，以及新型机器学习模型的紧凑表征——中的未来发展方向。 --- 读者对象： 理论物理学家、计算数学家、高性能计算研究人员、需要处理超高维数据的金融建模师和数据科学家。 本书特色： 严格的理论推导与前沿的工程优化相结合，提供一套可用于解决当前计算瓶颈的实用方法论。

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