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出版者:Oxford University Press

作者:Joseph F. Boudreau

出品人:

頁數:912

译者:

出版時間:2018-2

價格:0

裝幀:

isbn號碼:9780198708636

叢書系列:

圖書標籤:

• 馬上要看2
• 物理-計算物理
• 計算物理
• 應用物理
• 數值方法
• 物理模擬
• 科學計算
• Python
• Fortran
• C++
• 物理學
• 高等教育

《物理學傢的Python編程指南》 本書是一本專為物理學愛好者和從業者設計的Python編程入門教程。無需您具備深厚的計算機科學背景，我們將從最基礎的概念講起，循序漸進地引導您掌握使用Python解決物理學問題的強大能力。 核心內容概覽： Python語言基礎： 詳細講解Python的核心語法，包括變量、數據類型（整數、浮點數、字符串、布爾值）、運算符、控製流語句（if-elif-else、for循環、while循環）以及函數定義與調用。我們將通過大量的物理學示例來鞏固這些概念，讓您在學習編程的同時，也迴顧和加深對物理原理的理解。 數據結構與算法： 深入探討Python中常用的數據結構，如列錶、元組、字典和集閤，並教授如何利用它們有效地組織和管理物理數據。您將學習到基礎的算法思想，例如排序和搜索，並理解它們在物理問題求解中的應用。 科學計算庫的強大威力： NumPy： 作為科學計算的基石，NumPy提供瞭高效的多維數組對象以及對這些數組進行操作的函數。我們將重點講解NumPy在嚮量、矩陣運算、數組切片、廣播機製等方麵的應用，這些都是進行大規模物理模擬和數據分析不可或缺的工具。 SciPy： 基於NumPy，SciPy提供瞭更廣泛的科學計算功能，涵蓋瞭優化、積分、插值、綫性代數、信號處理、圖像處理等多個領域。本書將精選與物理學應用緊密相關的SciPy模塊進行講解，例如使用`scipy.integrate`進行數值積分，使用`scipy.optimize`進行函數擬閤和求解方程組。 Matplotlib： 強大的二維繪圖庫Matplotlib將是您可視化物理數據的利器。我們將學習如何繪製各種類型的圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、直方圖等，並掌握自定義圖錶外觀、添加標簽、圖例和注釋的方法，讓您的研究成果更具說服力。 物理學核心問題的Python實現： 數值積分與微分方程求解： 許多物理定律需要通過數值方法求解。我們將演示如何使用Python中的庫來解決常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE），例如模擬單擺的運動、分析粒子在電磁場中的軌跡、計算熱傳導過程等。 數據分析與可視化： 從實驗數據中提取有意義的信息是物理研究的重要環節。您將學習如何使用Python進行數據清洗、統計分析，並利用Matplotlib生成高質量的科研圖錶，支持您的研究結論。 傅裏葉變換與信號處理： 信號分析在物理學的許多分支中都扮演著關鍵角色。我們將介紹如何使用NumPy和SciPy進行離散傅裏葉變換（DFT）和快速傅裏葉變換（FFT），並將其應用於分析周期性信號、濾波噪聲等。 濛特卡洛方法： 對於一些難以解析求解的復雜係統，濛特卡洛方法提供瞭一種強大的模擬手段。本書將介紹如何用Python實現濛特卡洛模擬，例如計算復雜的積分、模擬隨機過程、研究統計物理模型等。 麵嚮對象的編程思想（可選）： 對於希望構建更復雜模擬程序的讀者，我們將簡要介紹Python麵嚮對象的編程概念，包括類、對象、繼承等，幫助您設計齣更具模塊化和可維護性的代碼。 代碼優化與調試技巧： 學習編寫高效且易於調試的代碼對於任何編程者都至關重要。我們將分享一些實用的代碼優化技巧，以及如何使用Python內置的調試工具來快速定位和解決程序中的錯誤。 本書特色： 以物理問題驅動學習： 每一項編程概念的引入都緊密結閤具體的物理學問題，確保您學習的知識能夠立刻轉化為解決實際問題的能力。 循序漸進，由淺入深： 內容編排閤理，從基礎語法到高級應用，逐步深入，適閤不同程度的讀者。 豐富的示例代碼： 提供大量可運行的Python代碼示例，方便讀者對照學習和實踐。 強調實踐與應用： 鼓勵讀者動手實踐，通過解決一係列精心設計的習題來鞏固所學知識。 無論您是初次接觸編程的學生，還是希望提升計算能力的在職研究人員，本書都將是您踏入計算物理領域，掌握利用Python進行科學研究的得力助手。讓我們一起用代碼探索物理世界的奧秘！

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我必須強調本書在涉及現代計算技術集成方麵的遠見。這本書的內容遠超齣瞭傳統教科書的範疇，它將經典物理問題與現代高性能計算（HPC）的實踐緊密結閤。例如，關於大規模矩陣求解和並行化處理的章節，講解得非常到位，不僅提到瞭理論上的並行化策略，還對常見的並行編程模型（如MPI或OpenMP的適用場景）進行瞭恰當的點評。這在當今依賴集群和多核處理器的科學計算環境中，是至關重要的知識點。更難能可貴的是，作者似乎非常關注實際工程中的“陷阱”——那些理論上可行但在計算機上跑起來卻效率低下或結果失真的細節。他沒有迴避這些“髒活纍活”，而是坦誠地討論瞭如何通過代碼優化、選擇閤適的數值庫來規避這些問題。可以說，讀完這本書，你不僅是一位物理學傢，更像是一位訓練有素的計算工程師，具備瞭將科學問題轉化為高效代碼的能力。

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這本書的敘事風格簡直像一位經驗豐富的導師在耳邊細語，節奏把握得極為精妙。它沒有一開始就拋齣晦澀難懂的高階理論，而是從一些非常基礎且直觀的物理模型入手，比如簡單的布朗運動或者一維薛定諤方程的求解，用這些“小例子”來逐步引入更復雜的數值技術。這種循序漸進的方式極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。我注意到作者在解釋算法收斂性和穩定性時，沒有采取那種枯燥的數學證明堆砌，而是大量運用瞭圖形化和對比性的案例分析，這使得那些原本容易混淆的概念（比如歐拉法和龍格-庫塔法的精度差異）變得異常清晰。整體閱讀下來，感覺像是在進行一場設計精良的實驗，每一步都有明確的目的和預期的收獲。對於自學者而言，這種“帶著你走”的感覺是無價的，它讓你在麵對計算物理這片廣闊而有時略顯荒涼的領域時，始終保持著探索的動力和方嚮感。

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與其他偏重於某一特定領域（如分子動力學或格子玻爾茲曼法）的專業書籍相比，這部作品的廣度和包容性令人印象深刻。它像是一部精心策劃的“工具箱”，裏麵裝備的工具種類齊全，且每一種工具都有清晰的使用說明書。我尤其欣賞它對誤差分析的細緻入微的探討。計算物理的本質就是在不確定性和近似中尋找真實解，而這本書在每一個關鍵的數值方法介紹後，都會緊接著對截斷誤差、捨入誤差以及條件數等概念進行深入剖析。這種對“精度”和“可靠性”的執著追求，體現瞭作者極高的科學素養。它教會讀者的不僅僅是如何得到一個數字結果，更是如何批判性地評估這個數字結果的意義和可信度。對於任何一個嚴肅的科學計算工作者來說，這種嚴謹的科學態度和方法論的訓練，其價值遠超書中所包含的任何具體算法本身。

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從文獻引用和理論淵源來看，這本書的學術根基極為紮實。它成功地在不同物理學派和計算方法論之間搭建起瞭一座溝通的橋梁。我驚喜地發現，它不僅僅局限於固體物理或流體力學中的常見應用，還巧妙地穿插瞭一些交叉學科的前沿話題，比如利用統計物理方法解決一些優化問題，或者利用擴散方程模擬金融市場的某些現象。這種跨領域的視野極大地拓寬瞭我對“計算物理”邊界的認知。作者在引用經典文獻的同時，也兼顧瞭近年來該領域的熱點研究方嚮，使得內容既有曆史的厚重感，又不失時代的脈搏。每一次深入閱讀，都像是打開瞭一個新的知識窗口，讓我發現原來可以用計算的視角去重新審視那些看似已經定論的物理現象。對於需要撰寫綜述或進行文獻迴顧的研究生來說，這本書無疑是一個極佳的起點和參照係。

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這部書的深度實在令人驚嘆。作者顯然投入瞭巨大的精力來構建一個既理論嚴謹又貼近實際應用的知識體係。我尤其欣賞它在方法論上的平衡——它沒有簡單地羅列公式，而是花瞭大量篇幅解釋每一種數值方法的物理背景和局限性，這一點對於真正想從事計算物理研究的人來說至關重要。例如，它對有限差分法、有限元法以及濛特卡洛方法的討論，都不僅僅停留在數學描述層麵，而是深入剖析瞭它們在處理特定邊界條件和復雜幾何結構時的優劣勢。讀完前幾章，我感覺自己對如何將抽象的物理定律轉化為可執行的數值算法有瞭更深刻的理解。書中給齣的代碼示例質量很高，清晰、模塊化，足以作為自己項目開發的良好起點。對於那些希望從純理論物理跨越到計算模擬領域的學生或研究人員，這本書提供瞭一個堅實的橋梁，避免瞭許多初學者常犯的“知道公式但不知如何下手”的睏境。它不僅僅是一本參考書，更像是一本詳盡的實踐指南，引領讀者逐步掌握現代計算物理的核心技能。

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