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出版者:OUP Oxford

作者:Michael P. Allen

出品人:

页数:640

译者:

出版时间:2017-6-22

价格:GBP 90.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780198803195

丛书系列:

图书标签:

• 统计力学
• 分子模拟
• 物理
• 材料
• 教材
• 化学
• MD
• Molecular Dynamics
• Monte Carlo
• Statistical Mechanics
• Fluid Dynamics
• Computational Physics
• Soft Matter
• Phase Transitions
• Thermodynamics
• Non-Equilibrium
• Simulation Methods

好的，以下是一份为您的图书《Computer Simulation of Liquids》所写的、不涉及该书内容的详细图书简介，旨在吸引对相关领域有兴趣的读者： --- 《量子信息时代的计算物理前沿：复杂系统建模与新兴算法》 ISBN： 978-1-071-88888-8 作者： [虚构作者姓名，例如：张伟，李明] 出版社： [虚构出版社名称，例如：科学前沿出版社] —— 探索微观世界，驾驭宏观涌现：从基础理论到尖端应用的全景式指南 —— 图书概述 在二十一世纪的科学研究中，对自然界复杂现象的理解已不再仅仅依赖于解析解或传统实验观察。计算方法，特别是基于第一性原理和先进数值算法的模拟技术，已成为揭示物质结构、预测系统行为、设计新材料和优化复杂工程系统的核心驱动力。 《量子信息时代的计算物理前沿：复杂系统建模与新兴算法》并非一本专注于特定流体力学或统计物理子领域的专著，而是一部立足于当代计算科学的宏大叙事。本书旨在为物理学、材料科学、化学、计算机科学以及工程领域的学生、研究人员和资深工程师提供一个全面而深入的视角，探讨如何利用最前沿的计算工具来解决跨越不同尺度的复杂科学问题。 本书的重点在于“如何构建模型”和“如何高效求解”，涵盖了从量子力学基础到经典耗散系统的建模哲学，以及近年来在高性能计算和机器学习驱动的模拟领域取得的重大突破。我们避免了对单一物理现象的冗余阐述，而是聚焦于跨学科通用的计算范式和算法创新。 第一部分：计算科学的基石与模型构建哲学（约 400 字） 本部分奠定了进行复杂系统模拟所需的理论基础，强调了模型选择的合理性与局限性。 第一章：跨尺度的建模挑战与适用性分析 本章深入探讨了从原子尺度到介观尺度，再到宏观连续体描述之间的理论鸿沟。重点分析了经典力学、半经典近似以及量子力学框架在不同尺度下的适用边界。我们详细比较了基于物理直觉构建模型（如场论模型、有效哈密顿量）与基于数据驱动发现模型（如潜在能量面构建）的优劣，强调了模型简化（Coarse-Graining）的科学依据和潜在误差来源的量化方法。 第二章：高性能计算基础与并行化策略 现代科学计算离不开大规模并行处理。本章系统回顾了CPU、GPU及专业加速器（如TPU）的架构特点及其对算法设计的影响。核心内容包括：高效的数据布局、线程级与进程级的并行策略（OpenMP, MPI），以及面向大规模科学计算的编程范式。特别关注了如何优化内存访问模式以最大化计算吞吐量，这是处理高维度复杂系统的关键。 第三章：数值积分与稳定性分析 对于高维动力学系统的演化，时间积分器的选择至关重要。本章细致考察了经典的龙格-库塔法（Runge-Kutta）、辛积分器（Symplectic Integrators）的内在特性，并引入了处理非保守系统和耗散系统的现代隐式积分方法。我们侧重于探讨数值误差如何累积并影响长期模拟的物理合理性，提供了一套量化稳定性的实用工具箱。 第二部分：新兴计算范式与算法创新（约 650 字） 本部分聚焦于近年来推动计算科学发展的革命性工具，特别是与量子计算和人工智能深度融合的前沿技术。 第四章：基于机器学习的势能面构建与分子动力学 传统分子动力学（MD）受限于准确但昂贵的第一性原理计算。本章详细介绍了如何利用高维函数拟合技术（如高斯过程回归、深度神经网络）来精确拟合量子化学数据，构建出高保真度的势能面（Potential Energy Surfaces, PES）。我们将展示如何将这些机器学习势能集成到大规模MD模拟中，从而实现高精度、高通量（High-Throughput）的材料特性预测。重点讨论了自适应采样策略，以确保模型学习覆盖到化学反应的过渡态区域。 第五章：变分方法与量子蒙特卡洛（VMC/DMC） 在电子结构计算领域，精确求解薛定谔方程仍是巨大的挑战。本章深入讲解了变分蒙特卡洛（VMC）和扩散蒙特卡洛（DMC）方法的原理，这些方法巧妙地利用随机抽样技术来克服维度灾难。我们详细分析了波函数形貌（Ansatz）的选择对计算精度的影响，并介绍了如何利用高精度DMC结果来校准和修正密度泛函理论（DFT）的局限性，尤其是在处理电子关联问题时。 第六章：复杂网络与随机过程的模拟 许多自然与工程系统（如交通流、生物网络、金融市场）可以抽象为复杂的相互作用网络。本章介绍如何利用随机图论和基于个体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）来模拟这些系统的涌现行为。我们阐述了如何应用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术来探索高维状态空间，以及如何使用动力学平均场理论（Dynamical Mean Field Theory, DMFT）来处理强关联电子系统中的局部涨落问题。 第三部分：前沿应用与未来展望（约 450 字） 本部分将理论和算法应用于具体的、具有挑战性的研究领域，并展望计算科学的未来方向。 第七章：材料设计中的计算筛选与优化 本章侧重于计算模拟在加速新材料发现中的作用。内容包括：利用高通量计算平台（如Materials Project的模拟流程）筛选具有特定电子或热力学性质的化合物；在晶体结构预测中如何有效规避局部最优解；以及如何利用拓扑不变量的计算来识别新型拓扑材料。我们将提供一套完整的逆向设计（Inverse Design）流程框架。 第八章：非平衡态过程与输运现象的模拟 平衡态模拟提供了系统的热力学性质，但许多关键现象（如催化反应、材料损伤、能量传输）发生在非平衡态。本章探讨了扩展的动力学方法，如非平衡态分子动力学（NEMD）和时空调度（Kubo-Greenwood）公式，用于计算电导率、热导率和扩散系数等输运性质。重点分析了如何准确地施加外部驱动场并确保模拟结果的物理完备性。 第九章：面向量子计算机的模拟算法 本章展望了量子计算对传统计算物理的颠覆性潜力。我们将介绍量子相位估计算法（QPE）和变分量子本征求解器（VQE）的基本原理，并讨论如何将传统模拟问题（如分子能量计算、格点规范场理论）映射到量子比特上。强调了当前在克服噪声和优化电路深度方面的工程挑战。 本书特色 算法导向而非现象导向： 专注于通用算法和计算框架，适用于多种物理化学系统。 跨学科视野： 融合了量子化学、凝聚态物理、材料科学及计算机科学的最新进展。 实用性强： 提供了对算法稳定性和性能瓶颈的深入分析，而非仅停留在理论描述。 目标读者： 高年级本科生、研究生、从事计算模拟的科研人员及需要将先进计算方法应用于工程实践的专业人士。 ---

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作为一名对科学史和科学方法论感兴趣的旁观者，我经常会思考，人类是如何一步步揭开自然界奥秘的面纱的。《Computer Simulation of Liquids》这个书名，让我联想到科学研究中一个重要的范式转变——从纯粹的实验观测到理论计算和模拟。我猜想，这本书可能会探讨液体模拟在科学研究中的历史地位和发展脉络，也许会介绍一些早期在液体模拟领域做出开创性贡献的科学家和他们的工作。它是否会穿插一些关于模拟方法背后的哲学思考？比如，模拟结果的可靠性如何判断？模拟与实验的界限在哪里？我更感兴趣的是，这本书是否会描绘出科学家们如何利用计算机这一强大的工具，去挑战传统的物理学观念，去探索那些仅凭理论分析难以触及的复杂系统。这种历史的视角和方法论的探讨，对我来说具有极大的吸引力。

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我一直对那些能够将抽象理论具象化的科学分支情有独钟。《Computer Simulation of Liquids》这个书名，立刻给我一种“可视化科学”的感觉。我推测，这本书的核心价值在于，它能够教会我们如何“看见”液体。想象一下，当我们用计算机模拟一个液体，它不再只是教科书上的一串公式或一个模糊的概念，而是可以被我们观察、分析和理解的动态过程。我期待书中能够详细介绍构建这些模拟模型的技术细节，比如各种算法的原理，如何选择合适的参数，以及如何解读模拟结果。是否会有关于不同类型液体模拟的案例研究，例如水、有机溶剂，甚至是更奇特的液体？我希望这本书能够打开我对于计算科学在理解物质世界方面潜力的新认知，让我能更深刻地理解，为何计算机模拟已成为现代科学研究中不可或缺的工具。

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坦白说，我最近对一些与计算科学交叉的领域产生了浓厚的兴趣，尤其是在探索如何将数学模型与实际应用相结合方面。《Computer Simulation of Liquids》这个书名，立即在我的“待读清单”上占据了一个显眼的位置。我推测，这本书的核心内容可能并非是直接教授具体的编程语言或算法，而是侧重于介绍模拟液体行为所需要的那一套理论框架和方法论。我设想，它可能会从分子动力学、蒙特卡洛方法等基础理论入手，然后逐步过渡到如何将这些理论应用于模拟液体的各种性质，比如热力学性质、输运性质，甚至相变过程。这本书的名字给我一种感觉，它更像是一次思维的启发，引导读者去思考“如何思考”液体的问题，而不是直接给出“答案”。我好奇它是否会包含一些经典的模拟案例，例如模拟水的相变，或者解释一些复杂流体的流动行为。我期待的不仅仅是知识的获取，更是一种解决问题的思维方式的培养。

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这本书的封面设计就吸引了我，那种深邃的蓝色调，仿佛暗示着液体分子在微观世界的奇妙舞动。我一直对物理学中那些肉眼无法直接观测的现象充满好奇，尤其是液体这种看似平凡却又极其复杂的物质形态。想象一下，当我们看着一杯水，或者感受着海浪拍打沙滩，背后究竟隐藏着怎样精密的计算和模拟？这本书的名字——《Computer Simulation of Liquids》——直接戳中了我的兴趣点。它不像一本教科书那样严肃，名字里透着一股探索未知、用科技解构自然奥秘的劲头。我猜想，这本书可能会深入浅出地介绍如何利用计算机的力量，将那些抽象的物理定律转化为可视化的模型，让我们得以窥探液体的分子动态，理解它们在不同温度、压力下的行为。我尤其期待它能解释一些宏观现象背后的微观机制，比如为什么水在低温下会结冰，或者为什么一些液体具有如此独特的粘稠度。这本书是否会带领我进入一个全新的视角，去重新认识我们身边的世界？这种期待感，就像是站在一座待探索的宝藏前，跃跃欲试。

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自从接触过一些关于材料科学的入门读物后，我对那些看不见的微观世界充满了敬畏。《Computer Simulation of Liquids》这个书名，立刻就勾起了我想要深入了解液体微观结构和动力学的兴趣。我猜测，这本书或许会从基础的原子和分子模型开始，逐步构建起对液体宏观性质的理解。或许它会详细阐述如何构建这些模型，如何赋予它们物理属性，以及如何让它们在计算机中进行“互动”。我想象着，书中可能会展示一些精彩的模拟动画，让我们直观地看到液体分子如何相互作用、如何运动、如何形成各种结构。它是否会涉及到一些更高级的主题，比如模拟纳米尺度的液体行为，或者研究液体的表面张力是如何产生的？我期望这本书能够将那些深奥的物理化学原理，通过计算机模拟这种直观的方式呈现出来，让那些看似遥不可及的科学概念变得生动有趣，易于理解。

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