物理和化学中的随机过程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:范卡梅伦

出品人:

页数:463

译者:

出版时间:2010-4

价格:59.00元

装帧:

isbn号码:9787510005695

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• 随机过程
• 数学
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• 蒙特卡洛方法
• 非平衡态热力学
• 数值模拟

《随机过程及其在物理与化学中的应用》 引言 在自然科学的宏伟图景中，许多现象并非以确定性的、可预测的方式演变。从微观粒子令人眼花缭乱的运动，到宏观世界的复杂动力学，随机性无处不在，深刻地影响着物理和化学的方方面面。理解并量化这些随机行为，是揭示自然界基本规律、解决实际问题、驱动科学技术进步的关键。本书《随机过程及其在物理与化学中的应用》旨在深入探讨随机过程的理论框架，并系统阐述其在物理学和化学两大核心学科中的广泛应用，为读者提供一套严谨而实用的分析工具。 本书的内容组织遵循由基础理论到具体应用的逻辑脉络，力求循序渐进，让读者能够从最基本的随机现象入手，逐步掌握复杂的随机模型，最终能够独立运用随机过程的知识解决实际科研问题。 第一部分：随机过程理论基础 本部分是全书的理论基石，详细介绍了随机过程的基本概念、分类以及核心的数学工具。 第一章 随机变量与概率分布： 在深入随机过程之前，扎实的概率论基础是必不可少的。本章将回顾离散型和连续型随机变量的概念，介绍概率质量函数（PMF）、概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）等基本描述工具。我们将重点关注一些在随机过程中经常出现的关键概率分布，例如伯努利分布、泊松分布、指数分布、正态分布以及伽马分布等，并讨论它们的性质和应用场景。理解这些基本概率分布是构建更复杂随机模型的基础。 第二章 随机过程的定义与分类： 本章正式引入“随机过程”这一核心概念。我们将定义一个随机过程为时间的函数，其值是随机变量的集合。随后，我们将对随机过程进行分类，介绍两种最基本的分类维度：状态空间（离散状态与连续状态）和时间参数（离散时间与连续时间）。由此引出四大类基本随机过程：离散时间离散状态（如马尔可夫链）、离散时间连续状态、连续时间离散状态（如泊松过程）、以及连续时间连续状态（如布朗运动）。 第三章 马尔可夫过程： 马尔可夫过程是随机过程中最重要和最广泛应用的一类。本章将重点介绍马尔可夫链（离散时间马尔可夫过程）和连续时间马尔可夫过程。我们将详细讲解马尔可夫性质，即“无记忆性”，并介绍其数学刻画，如转移概率矩阵、转移率矩阵。本章还将深入探讨马尔可夫链的稳态分布、极限行为，以及遍历性等重要概念。对于连续时间马尔可夫过程，我们将介绍其与无穷小生成元之间的关系，以及如何通过微分方程来描述其演化。 第四章 泊松过程与更新过程： 泊松过程是描述离散事件在连续时间内随机发生的经典模型，例如粒子到达、故障发生等。本章将详细介绍泊松过程的定义、性质，包括其到达间隔时间的指数分布特性。在此基础上，我们将引入更一般的更新过程，它允许事件之间的间隔时间遵循任意的非负随机分布。我们将讨论更新方程，以及其在计算平均到达次数、首次到达时间等统计量中的作用。 第五章 布朗运动与随机微分方程： 布朗运动是描述连续时间连续状态随机过程的典范，其在物理学中对粒子的随机扩散具有极其重要的意义。本章将详细介绍布朗运动的定义、性质，包括其路径的连续性、不可微性以及增量的独立性与高斯分布特性。在此基础上，我们将引入随机微分方程（SDE），它是一种描述受随机扰动影响的动态系统的强大工具。本章将讲解SDE的基本形式，以及伊藤引理等核心计算工具，为后续在物理和化学中的应用奠定基础。 第六章 扩散过程与 Fokker-Planck 方程： 扩散过程是布朗运动的进一步推广，它描述了粒子在介质中随机扩散导致浓度或分布变化的现象。本章将从微观的随机游动（如随机行走）出发，推导宏观的扩散方程。我们将详细介绍 Fokker-Planck 方程，它是一种偏微分方程，描述了概率密度函数随时间的演化，能够精确地刻画扩散过程的统计特性。本章还将讨论定态解、平均值和方差的演化等。 第七章 驻在过程与谱分析： 驻在过程（Stationary Process）是指其统计性质（如均值、方差、自协方差函数）不随时间偏移的随机过程。本章将介绍驻在过程的概念，以及自协方差函数和功率谱密度之间的傅里叶变换关系。谱分析为研究随机信号的频率成分提供了有力的工具，在信号处理和动力学系统分析中扮演着重要角色。 第二部分：随机过程在物理学中的应用 本部分将把抽象的随机过程理论应用于解释和模拟物理世界中的各种现象。 第八章 统计力学与玻尔兹曼分布： 统计力学是研究大量粒子集体行为的物理学分支，其核心在于理解微观状态的概率分布。本章将展示随机过程如何自然地出现在统计力学中，例如粒子在不同能量状态之间的随机跃迁。我们将推导玻尔兹曼分布，解释宏观热力学量的统计起源，并探讨能量的涨落和热平衡的动态过程。 第九章 粒子扩散与输运现象： 粒子扩散是物理学中最基本也是最重要的随机现象之一。本章将深入分析菲克定律的微观随机过程基础，利用泊松过程、布朗运动和扩散方程来描述气体、液体甚至固体中的粒子扩散。我们将探讨扩散系数的物理意义，以及扩散在传热、传质等宏观输运现象中的作用。 第十章 激光器中的量子噪声： 激光器的工作过程充满了随机性，其中量子噪声是影响激光性能的关键因素。本章将介绍激光器内的粒子跃迁、光子振荡等过程，利用随机过程模型来描述光腔内的光子数和相位涨落。我们将分析白噪声、散粒噪声等，并解释它们对激光输出功率、频率稳定性的影响。 第十一章 湍流动力学： 湍流是流体力学中最复杂、最难精确描述的现象之一，其核心特征是多尺度、不规则的涡旋运动。本章将探讨如何使用随机过程的思想来处理湍流的随机性和不可预测性。我们将介绍一些基于随机性的湍流模型，例如涡模型和随机场的概念，以及如何利用统计方法来分析湍流的能量耗散和混合特性。 第十二章 粒子探测器中的随机信号： 粒子探测器在检测带电粒子或光子时，会产生随机的电信号。本章将分析这些信号的起源，包括粒子在探测介质中的电离、载流子的漂移以及电子学元件的噪声。我们将利用泊松过程来描述粒子到达事件，利用随机行走来模拟载流子扩散，并分析噪声的统计特性对探测器性能的影响。 第十三章 宇宙学中的随机过程： 宇宙的演化也包含着随机的因素。本章将探讨宇宙背景辐射的涨落、星系分布的非均匀性等现象，并尝试用随机过程的模型来解释。例如，早期宇宙的微小密度涨落如何经过引力作用演化成今天我们看到的宏观结构。 第三部分：随机过程在化学中的应用 本部分将集中讨论随机过程在理解和模拟化学反应、分子动力学以及材料科学等方面的应用。 第十四章 化学反应动力学： 化学反应并非总是以确定的速率发生，许多反应过程涉及分子之间的随机碰撞和活化。本章将利用泊松过程和马尔可夫链来描述离散化学反应事件，例如基元反应的发生。我们将讨论随机跃迁模型，以及如何模拟反应速率、产物分布等，特别是在低浓度或微观体系中的非确定性行为。 第十五章 分子运动与构象变化： 分子在溶液中的运动是典型的布朗运动，其碰撞和旋转过程也是随机的。本章将利用随机过程来描述分子的扩散、震荡和旋转。我们将关注分子构象的变化，例如蛋白质的折叠过程，它可以通过一系列随机的构象跃迁来模拟，并利用蒙特卡洛方法来探索构象空间。 第十六章 催化反应与表面吸附： 催化剂表面的反应和吸附过程具有明显的随机性。本章将利用马尔可夫链和泊松过程来描述反应物分子在催化剂表面的吸附、解吸和反应。我们将探讨表面覆盖度、反应速率等，并分析催化剂性能的随机波动。 第十七章 电化学过程中的随机性： 电化学反应，如电极上的氧化还原过程，其速率和产物受到电极表面状态、离子扩散以及电子传输的随机性影响。本章将运用随机过程来分析电极噪声、电化学阻抗谱中的随机成分，并模拟电化学反应过程中可能出现的涨落现象。 第十八章 高分子动力学与链运动： 高分子在溶液中的行为，例如链的伸展、卷曲和弛豫，是复杂的随机过程。本章将利用随机行走模型、布朗动力学来模拟高分子链的运动，并分析其在粘弹性、扩散性等宏观性质中的体现。 第十九章 材料缺陷的形成与演化： 材料中的缺陷，如空位、间隙原子、位错等，其产生和迁移过程往往具有随机性。本章将利用随机过程模型来描述这些缺陷的形成机制、动力学行为以及它们对材料宏观性能的影响，例如强化、软化等。 第二十章 生物化学过程的随机性： 在生物体系中，分子数量的稀少和分子活动的随机性使得随机过程尤为重要。例如，基因表达的随机性（“噪音”）、蛋白质在细胞内的随机扩散、酶催化反应的随机性等。本章将探讨这些在生命科学中普遍存在的随机现象，并介绍其对细胞功能和生物学行为的影响。 结论 《随机过程及其在物理与化学中的应用》力图全面而深入地呈现随机过程的理论精髓及其在广阔的物理化学领域中的强大生命力。通过对基础理论的系统讲解和对具体应用的详尽阐释，本书旨在培养读者运用随机过程思维解决复杂科学问题的能力，激发读者对物理化学现象背后隐藏的随机规律的探索兴趣。我们相信，掌握随机过程这一工具，将使读者能够更深刻地理解自然界的奥秘，并在未来的科研探索中开辟更广阔的道路。

评分☆☆☆☆☆

书中内容详细，适合作为手册常伴。就此书而言，随机统计理论的方法过于简单，只适合一般的硕士一、二年级。

评分☆☆☆☆☆

书中内容详细，适合作为手册常伴。就此书而言，随机统计理论的方法过于简单，只适合一般的硕士一、二年级。

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书中内容详细，适合作为手册常伴。就此书而言，随机统计理论的方法过于简单，只适合一般的硕士一、二年级。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计实在是太精美了，封面的排版充满了古典的韵味，墨绿色的底色配上烫金的字体，拿在手里沉甸甸的，一看就知道是本用心制作的学术著作。内页的纸张质感也非常好，印刷清晰锐利，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。我尤其欣赏作者在章节布局上的匠心独运，从基础的概率论回顾，到深入的马尔可夫链和布朗运动，逻辑链条衔接得如同浑然天成，让人感觉学习的每一步都是水到渠成的。尽管主题是高度专业化的，但作者似乎深知初学者的困境，在引言部分就花了不少笔墨来阐述随机过程在现代物理学和化学领域中不可或缺的地位，这极大地激发了我继续探索下去的动力。书中穿插的许多历史典故和科学家的轶事，使得原本可能枯燥的数学推导变得生动起来，仿佛能感受到那个时代科研工作者们探索未知的激情。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一件值得收藏的艺术品，每一个细节都透露出编者对知识的敬畏和对读者的尊重。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的结构设计确实给我带来了一些挑战，但更多的是一种智力上的刺激。它似乎刻意避开了许多“入门读物”中常见的简化处理和过度类比，直奔核心原理而去。例如，在处理泊松过程的构造性证明时，作者直接使用了测度论的语言，这让习惯于直观理解的读者可能会感到有些吃力。我不得不经常停下来，翻阅相关的测度论背景知识，才能跟上作者的思路。然而，正是这种不妥协的严谨性，确保了我们所学到的知识是坚固可靠的，能够直接应用于前沿研究。书中给出的习题数量适中，但难度设置梯度变化很大，有些是简单的概念验证，有些则需要综合运用多个章节的知识点，甚至需要查阅更专业的文献才能找到线索。这无疑是一本“硬核”的教材，它要求读者付出极大的努力，但相应的回报也是巨大的——对随机现象本质的深刻洞察力。

评分☆☆☆☆☆

与其他同类书籍相比，这本书最大的亮点在于其对物理化学交叉领域的覆盖深度。它没有将随机过程视为一个孤立的数学分支，而是将其无缝地嵌入到具体的物理和化学模型中。我非常欣赏作者在阐述布朗运动时，不仅解释了维纳过程的数学特性，还详细讨论了爱因斯坦-布朗运动理论的历史发展和实验验证过程。这种历史感和现实关联性，让抽象的数学概念“活”了起来。此外，书中对蒙特卡洛方法在统计物理中的应用介绍得尤为精彩，不仅给出了算法流程，还深入剖析了采样效率和收敛性的影响因素，特别是关于重要性采样的讨论，对于我目前正在进行的一项模拟工作提供了直接的指导。这本书真正体现了跨学科的视野，它不仅仅是教你如何计算，更是在教你如何用随机性的视角去重塑你的科学思维。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和符号系统统一性做得相当出色，这对于一本涉及大量复杂数学符号的著作来说至关重要。作者几乎在每一个关键定义和定理的表述上都保持了惊人的一致性，这极大地减少了阅读时的认知负荷。例如，对于时间离散化和连续化过程中的极限处理，作者的标记非常清晰，每次涉及到随机变量的下标或上标变化时，都会在脚注或旁边进行明确的注释，避免了常见的混淆。不过，有一点略显遗憾的是，书中对一些高级的随机过程——比如高斯场或随机场——的介绍相对简略，似乎是为了保持全书的篇幅和聚焦于更基础的（但仍然很深刻的）马尔可夫过程和鞅论。对于希望深入研究凝聚态物理或复杂流体力学中空间相关性问题的读者来说，可能需要参考其他更专业的书籍来补充这部分内容。总的来说，这是一部基础扎实、逻辑严密、极具学术价值的经典之作，是严肃科学研究者的必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度是毋庸置疑的，它没有停留在对基本概念的简单罗列，而是直接深入到随机过程在复杂系统建模中的应用前沿。比如，作者对朗之万方程的推导和分析部分，简直是教科书级别的范例，清晰地展示了如何利用随机微分方程来描述粒子在热浴中的行为。我花了好几天时间才完全消化了关于平稳性和遍历性的讨论，书中引入的遍历定理的证明过程相当严谨，虽然对数学功底要求较高，但一旦理解，便豁然开朗。这种层层递进的讲解方式，非常适合那些已经具备扎实微积分和线性代数基础的研究生和博士生。我特别留意了其中关于化学反应动力学中随机涨落的章节，作者巧妙地将福克-普朗克方程与化学反应速率理论结合起来，提供了一个全新的、更精细的视角来看待宏观化学现象的微观起源。这本书的价值在于，它提供的不仅仅是工具，更是一种看待和解析自然界中不确定性的哲学框架。

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