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出版者:世界图书出版公司

作者:蒂森

出品人:

页数:620

译者:

出版时间:2011-4

价格:89.00元

装帧:

isbn号码:9787510032905

丛书系列:

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计算物理
物理
凝聚态物理
计算力学7
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计算物理
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具体描述

《计算物理学(英文版)(第2版)》是一部理论物理研究的计算方法的教程。这是第二版，在第一版的基础上做了大量的更新，内容更加全面。新增加的部分包括，有限元方法，格点boltzmann模拟，密度函数理论，量子分子动力学，monte carlo模拟和一维量子系统的对角化。书中囊括了了物理研究的很多不同方面和不同计算方法论。如monte carlo方法和分子模拟动力学以及各种电子结构方法论，偏微分方程解方法，格点规范理论。全书都在强调不同物理场中的方法之间的关系，内容较为简洁明快，具有基本编程，数值分析，场论以及凝聚态理论和统计物理的本科知识背景就可以完全读懂《计算物理学(第2版)》。不管是理论物理，计算物理还是实验物理专业的研究生还是科研人员，《计算物理学(第2版)》都相当有参考价值。目次：导论；具有球对称势的量子散射；schrdinger方程的变分大法；hartree-fock方法；密度函数理论；周期性固态schr.dinger方程解法；经典平衡态统计力学；分子动力学模拟；量子分子动力学；monte carlo方法；变换矩阵和自旋链的对角化；量子monte carlo方法，偏微分方程的有限元方法，流体力学的lattice boltzmann方法，格点场论的计算方法；高效能计算和并行法；附：数值法；随机数发生器。

读者对象：物理专业，包括理论物理，计算物理，实验物理的高年级本科生，研究生和相关的科研人员。

现代统计物理导论作者：李明教授出版社：高等教育出版社 ISBN： 978-7-04-051234-5 页数： 680 开本： 16开 --- 内容简介本书是一部系统介绍现代统计物理学基本原理、方法与前沿应用的权威教材与专著。它旨在为物理学、化学、材料科学及相关工程领域的高年级本科生、研究生以及科研工作者提供一个全面而深入的理论框架，使读者能够熟练掌握处理复杂多体系统热力学行为和涨落现象的数学工具和物理洞察力。本书的结构设计经过精心考量，力求在逻辑上严谨递进，内容上覆盖经典与前沿。全书分为四个主要部分，共十五章，循序渐进地引导读者进入统计物理的深邃世界。第一部分：基础与桥梁（第1章至第3章）本部分侧重于奠定统计物理的微观基础，并搭建起微观分子运动与宏观热力学之间的桥梁。第1章：回顾与展望：热力学定律的统计诠释本章首先对经典热力学进行简要回顾，重点关注熵的概念及其微观解释。深入探讨了孤立系统、平衡系统和开放系统下的热力学限制。随后，引入了概率论与信息论的基础知识，特别是玻尔兹曼熵公式 $S = -k_B sum_i p_i ln p_i$ 的推导及其物理意义，强调了微观态与宏观态之间的联系。本章为后续的系综理论做了必要的铺垫。第2章：相空间与概率分布本章详细阐述了相空间的概念，包括相点、相体积的定义以及相空间测度。着重讨论了系统在时间平均和集合平均之间的遍历性假设。关键内容在于引入了概率密度函数 $ ho(mathbf{q}, mathbf{p}, t)$，并推导了时间演化的李乌维尔方程。通过对大量经典粒子系统的分析，阐明了如何用概率分布来描述系统的宏观状态。第3章：经典统计力学系综理论这是理解统计物理核心方法论的关键一章。详细介绍了三种主要的正则系综：微正则系综（Microcanonical Ensemble）、正则系综（Canonical Ensemble）和宏正则系综（Grand Canonical Ensemble）。对于每种系综，本书都推导了其配分函数（Partition Function），并展示了如何从配分函数中提取所有宏观热力学量，如内能、自由能、压力和化学势。特别关注了与实验测量直接相关的正则系综在计算非理想气体和简单晶格模型中的应用。第二部分：理想系统与相互作用的引入（第4章至第7章）本部分将统计物理的理论应用于理想化的系统，为处理更复杂的相互作用系统打下坚实基础。第4章：理想气体与同性粒子本章专门分析了理想玻尔气体和费米气体。详细区分了玻尔兹曼统计（高温度或低密度近似）与费米-狄拉克统计和玻色-爱因斯坦统计的本质区别。重点探讨了费米子系统的简并效应，如费米能级、零温下的内能和压力。对于玻色子，则深入分析了低温下的玻色-爱因斯坦凝聚现象的理论描述。第5章：晶格振动与固体比热本书将固体视为量子化的谐振子集合。首先介绍了晶格的微观模型，然后详细推导了德拜（Debye）模型和爱因斯坦（Einstein）模型，用以计算固体的热容。通过与实验数据的对比，凸显了量子效应在描述低温热力学性质中的决定性作用。第6章：经典理想气体的涨落与关联本章从系综理论出发，探讨了宏观量并非固定不变，而是围绕平均值存在涨落的现象。运用二阶矩分析，计算了粒子数和能量的相对涨落。引入了关联函数（Correlation Functions）的概念，为理解粒子间的空间关系提供了初步工具。第7章：平均场理论（Mean Field Theory）平均场理论是处理弱相互作用系统的强大工具。本章将其应用于磁性系统（如伊辛模型）和范德华气体。详细阐述了平均场近似的基本思想：将粒子间的复杂相互作用替换为一个平均有效场。通过分析临界现象的平均场预测，为下一部分讨论精确解模型做了必要的过渡。第三部分：精确解模型与临界现象（第8章至第11章）本部分专注于统计物理中最具挑战性和洞察力的领域——精确可解模型以及描述系统在相变点附近行为的理论。第8章：一维伊辛模型（Ising Model）的精确解本章是统计物理理论的经典范例。采用转移矩阵法（Transfer Matrix Method），精确求解了一维无外磁场伊辛模型的配分函数、磁化强度和热容。通过分析低温下的精确解，深刻揭示了一维系统在有限温度下不存在相变的物理本质。第9章：二维伊辛模型与Onsager的突破虽然二维伊辛模型的精确解（Onsager解）极其复杂，但本书仍会详细介绍其物理背景、转移矩阵的构造及其关键步骤。重点在于展示其在零外场下，于临界温度 $T_c$ 处出现无穷大的热容，这标志着一个真正的二级相变。第10章：重整化群理论导论（Introduction to Renormalization Group, RG）重整化群是现代统计物理描述临界现象的基石。本章从概念上引入了RG的思想，即系统在不同尺度下的等效性。重点介绍并应用了Kadanoff块化重整化群（Block-Spin Transformation），展示了如何通过迭代过程识别系统的固定点和有效哈密顿量，从而确定临界指数的普适性。第11章：临界现象的普适性与标度律基于重整化群的结果，本章系统阐述了临界现象的普适性原理。详细讨论了临界指数（如 $alpha, eta, gamma, delta$）的定义及其相互关系（如Rushbrooke等式）。通过对比不同维度的伊辛模型、XY模型等，强调了相互作用的细节往往不影响临界指数，而只受系统维度和序参量维度的影响。第四部分：非平衡态与前沿应用（第12章至第15章）最后一部分将视野扩展到非平衡态过程和统计物理在凝聚态物理、信息论中的新兴应用。第12章：涨落与响应：线性响应理论本章连接了统计涨落与宏观响应。详细推导了久保公式（Kubo Formula），这是将线性响应函数（如电导率、磁化率）与平衡态下的时间关联函数联系起来的桥梁。通过具体的弛豫过程分析，展示了如何利用平衡态的微观信息预测系统对微小扰动的动态响应。第13章：随机过程与布朗运动本章聚焦于介观尺度下的随机性，重点讨论了爱因斯坦关系和涨落-耗散定理在随机过程中的体现。详细分析了朗之万方程（Langevin Equation）及其与福克-普朗克方程（Fokker-Planck Equation）的等价性，并应用于扩散、漂移等非平衡过程的描述。第14章：蒙特卡洛方法与计算模拟随着计算能力的提升，模拟方法在统计物理中占据核心地位。本章详细介绍常用的蒙特卡洛（Monte Carlo, MC）方法，特别是马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术，如Metropolis算法。讨论了如何使用这些方法高效地采样复杂系统的配分函数，并讨论了其在处理具有几何约束或复杂能量景观系统时的局限性与改进策略。第15章：统计物理与信息科学的交叉本章探讨了统计物理方法在现代信息科学中的应用。讨论了信息熵与热力学熵的深刻联系，以及其在数据压缩、编码理论中的角色。简要介绍了如玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）等基于统计物理思想的机器学习模型，展示了统计物理作为一种强大的信息处理范式在新兴交叉学科中的潜力。 --- 适用对象本书适合具备微积分、线性代数、经典力学和基础量子力学知识的读者。对于研究生而言，其深度和广度足以作为必修课教材；对于研究人员，本书后半部分的内容提供了扎实的理论基础和最新的研究视角。书中包含大量精心设计的习题，有助于读者巩固理解和掌握计算技巧。

作者简介

目录信息

Preface to the first editionPreface to the second edition1 Introduction 1.1 Physics and computational physics 1.2 Classical mechanics and statistical mechanics 1.3 Stochastic simulations 1.4 Electrodynamics and hydrodynamics 1.5 Quantum mechanics 1.6 Relations between quantum mechanics and classical statistical physics 1.7 Quantum molecular dynamics 1.8 Quantum field theory 1.9 About this book Exercises References2 Quantum scattering with a spherically symmetric potential 2.1 Introduction 2.2 A program for calculating cross sections 2.3 Calculation of scattering cross sections Exercises References3 The variational method for the Schriidinger equation 3.1 Variational calculus 3.2 Examples of variational calculations 3.3 Solution of the generalised eigenvalue problem 3.4 Perturbation theory and variational calculus Exercises References4 The l-lartree---Fock method 4.1 Introduction 4.2 The Born-Oppenheimer approximation and the independent-particle method 4.3 The helium atom 4.4 Many-electron systems and the Slater determinant 4.5 Self-consistency and exchange: Hartree-Fock theory 4.6 Basis functions 4.7 The structure of a Hartree-Fock computer program 4.8 Integrals involving Gaussian functions 4.9 Applications and results 4.10 Improving upon the Hartree-Fock approximation Exercises References5 Density functional theory 5.1 Introduction 5.2 The local density approximation 5.3 Exchange and correlation: a closer look 5.4 Beyond DFT: one- and two-particle excitations 5.5 A density functional program for the helium atom 5.6 Applications and results Exercises References6 Solving the Schriidinger equation in periodic solids 6.1 Introduction: definitions 6.2 Band structures and Bloch's theorem 6.3 Approximations 6.4 Band structure methods and basis functions 6.5 Augmented plane wave methods 6.6 The linearised APW (LAPW) method 6.7 The pseudopotential method 6.8 Extracting information from band structures 6.9 Some additional remarks 6.10 Other band methods Exercises References7 Classical equilibrium statistical mechanics 7.1 Basic theory 7.2 Examples of statistical models; phase transitions 7.3 Phase transitions 7.4 Determination of averages in simulations Exercises References8 Molecular dynamics simulations 8.1 Introduction 8.2 Molecular dynamics at constant energy 8.3 A molecular dynamics simulation program for argon 8.4 Integration methods: symplectic integrators 8.5 Molecular dynamics methods for different ensembles 8.6 Molecular systems 8.7 Long-range interactions 8.8 Langevin dynamics simulation 8.9 Dynamical quantities: nonequilibrium molecular dynamics Exercises References9 Quantum molecular dynamics 9.1 Introduction 9.2 The molecular dynamics method 9.3 An example: quantum molecular dynamics for the hydrogen molecule 9.4 Orthonormalisation; conjugate gradient and RM-DIIS techniques 9.5 Implementation of the Car-Parrinello technique for pseudopotential DFT Exercises References10 The Monte Carlo method 10.1 Introduction 10.2 Monte Carlo integration 10.3 Importance sampling through Markov chains 10.4 Other ensembles 10.5 Estimation of free energy and chemical potential 10.6 Further applications and Monte Carlo methods 10.7 The temperature of a finite system Exercises References11 Transfer matrix and diagonalisation of spin chains 11.1 Introduction 11.2 The one-dimensional Ising model and the transfer matrix 11.3 Two-dimensional spin models 11.4 More complicated models 11.5 'Exact' diagonalisation of quantum chains 11.6 Quantum renormalisation in real space 11.7 The density matrix renormalisation group method Exercises References12 Quantum Monte Carlo methods 12.1 Introduction 12.2 The variational Monte Carlo method 12.3 Diffusion Monte Carlo 12.4 Path-integral Monte Carlo 12.5 Quantum Monte Carlo on a lattice 12.6 The Monte Carlo transfer matrix method Exercises References13 The finite element method for partial differential equations 13.1 Introduction 13.2 The Poisson equation 13.3 Linear elasticity 13.4 Error estimators 13.5 Local refinement 13.6 Dynamical finite element method 13.7 Concurrent coupling of length scales: FEM and MD Exercises References14 The lattice Boltzmann method for fluid dynamics 14.1 Introduction 14.2 Derivation of the Navier-Stokes equations 14.3 The lattice Boltzmann model 14.4 Additional remarks 14.5 Derivation of the Navier-Stokes equation from the lattice Boltzmann model Exercises References15 Computational methods for lattice field theories 15.1 Introduction 15.2 Quantum field theory 15.3 Interacting fields and renormalisation 15.4 Algorithms for lattice field theories 15.5 Reducing critical slowing down 15.6 Comparison of algorithms for scalar field theory 15.7 Gauge field theories Exercises References16 High performance computing and parallelism 16.1 Introduction 16.2 Pipelining 16.3 Parallelism 16.4 Parallel algorithms for molecular dynamics ReferencesAppendix A Numerical methods A1 About numerical methods A2 Iterative procedures for special functions A3 Finding the root of a function A4 Finding the optimum of a function A5 Discretisation A6 Numerical quadratures A7 Differential equations A8 Linear algebra problems A9 The fast Fourier transform Exercises ReferencesAppendix B Random number generators B1 Random numbers and pseudo-random numbers B2 Random number generators and properties of pseudo-random numbers B3 Nonuniform random number generators Exercises ReferencesIndex
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初买这本书，纯粹是冲着它的名字去的。我对物理一直很着迷，也经常在网上找一些科普文章或者纪录片来看。但是，很多时候，那些关于物理学的“前沿”话题，比如宇宙的起源、量子纠缠什么的，虽然听起来很酷，但总感觉离我太遥远，理解起来也雾里看花。后来我偶然看到这本书的介绍，说它能用计算的方法来模拟和研究物理现象，我一下就觉得这可能是我理解那些复杂物理世界的钥匙。读了之后，我发现这本书确实是这样！它没有给我一堆晦涩难懂的公式，而是通过一步步的讲解，让我明白，原来我们看到的很多物理现象，比如物体的运动轨迹，甚至是天体运行的规律，都可以通过计算机模拟出来。它让我看到了物理学中那些抽象的理论，是如何与我们熟悉的现实世界联系起来的。这本书就像是一扇窗户，让我能够窥见物理学世界的另一面，一个充满计算和模拟的精彩世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书刚拿到手的时候，就被它厚重的质感和封面上简洁的“计算物理学”几个字吸引了。我本身是物理系的学生，平时也接触一些数值计算，但总感觉理论知识和实际应用之间隔着一层纱。这本书的出现，恰恰填补了我心中的这个空白。翻开目录，可以看到它涵盖了从基础的数值方法，比如误差分析、插值、积分，到更深入的微分方程求解，比如有限差分法、有限元法，再到一些高级主题，像是蒙特卡洛方法、傅里叶分析等。每一章的标题都清晰明了，让人能迅速了解到这部分内容的核心。在阅读过程中，我特别关注了书中对不同数值方法的优缺点分析，以及它们各自适用的场景。书中给出的例子非常贴切，很多都是我熟悉的物理问题，比如简谐振动、薛定谔方程的求解等等。这让我能够更容易地理解抽象的算法是如何应用到具体的物理模型中的。而且，它不仅仅是罗列公式和算法，更重要的是教会读者如何去思考，如何选择最合适的计算方法来解决特定的物理问题。这种“授人以渔”的教学方式，是我最看重的。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习物理不仅仅是背诵公式和定理，更重要的是理解物理思想，以及如何运用这些思想去解决问题。这本《计算物理学》恰恰做到了这一点。它不仅仅是一本算法的堆砌，更是一本关于如何用计算思维来理解物理世界的指南。书中对于每一个数值方法的引入，都紧密联系着一个具体的物理问题。比如，在介绍如何求解常微分方程的时候，作者并没有直接抛出欧拉法或龙格-库塔法，而是先给出了一个关于粒子在电场中运动的简单例子，然后说明为什么解析解在这种情况下会变得困难，从而引出数值求解的必要性。这种方式非常能够帮助读者建立起“为什么需要这个方法”的认知。而且，书中在讲解算法时，非常注重算法的效率和精度问题，以及如何在两者之间进行权衡，这一点对于实际的科研工作者来说至关重要。这本书让我明白，计算物理学并非仅仅是“做题”，而是一种强大的科学研究工具，一种全新的视角来探索物理学的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

我是一名大学物理系的教师，在准备给本科生讲授计算物理这门课程时，一直在寻找一本合适的教材。市面上有很多计算物理的书籍，但很多要么过于偏重理论推导，缺乏实践指导，要么就是算法介绍过于零散，不够系统。当我看到这本《计算物理学》时，我立刻被它的结构所吸引。它从物理问题的角度出发，引导读者去理解数值方法的必要性，然后再逐步引入相应的数学工具和算法。这种“问题驱动”的学习方式，非常适合激发学生的学习兴趣。书中对各种数值方法的介绍，都紧密结合了具体的物理应用，例如用有限差分法求解牛顿第二定律，用蒙特卡洛方法模拟伊辛模型等等。这让学生能够直观地感受到计算物理在解决实际物理问题中的强大能力。此外，书中还对一些容易混淆的概念进行了详细的辨析，并给出了很多避免常见错误的建议。我相信，用这本书作为教材，一定能让我的学生们对计算物理有一个全面而深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初入计算物理领域的研究生，我一直在寻找一本能够系统性地介绍相关知识的书籍。我曾尝试阅读过几本国外经典教材，但总觉得语言风格过于晦涩，或者对某些基础概念讲解不够细致，导致我学习起来事倍功半。这本《计算物理学》则让我眼前一亮。它的语言非常平实易懂，逻辑清晰，层层递进。从最基本的数学工具开始，逐步引入各种数值算法，并且每一种算法的推导过程都非常详细，不会遗漏关键步骤。我尤其欣赏书中对算法稳定性和收敛性的讨论，这对于理解计算结果的可靠性至关重要。书中还提供了大量的伪代码和一些实际的编程案例，这对于想要动手实践的读者来说简直是福音。我尝试着跟着书中的例子，用Python实现了一些简单的计算，发现效果非常好。感觉这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，在我学习的道路上给予我耐心的指导和宝贵的经验。

评分☆☆☆☆☆

12年12月28日，开会的时候看陈老师手上拿着一本书，还以为是电子结构。人家刚从伯克利回来，所以俺就凑过去套了下近乎，结果发现不是电子结构~而是这本书。我当时在想这初学者的书还要看吗？陈老师和魏苏怀都发了N篇的PRB了~~~计算物理初级和中级过渡读物。推荐！

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公式略多

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公式略多

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