具体描述
《高等学校教材•信号与系统》系统地介绍了信号与系统的基本理论和基本分析方法。内容安排上深入浅出，注意概念和理论与工程应用背景相结合。全书共分7章，内容包括：信号的概念与分类；系统的定义和系统的性质；线性时不变系统的数学描述；基于卷积的系统响应计算和系统特性描述；信号的傅里叶级数毒示和傅里计变换；信号的采样、滤波、调制及实信号的复数表示理论；连续时间信号的拉普拉斯变换；离散时间信号的z变换；系统的状态变量描述。每章最后均有一节综合应用例题，注重概念和理论的综合应用。
好的，这是一份关于一本名为《信号与系统》的书籍的简介，但其内容完全不涉及您提及的书籍主题，而是专注于《高级材料科学与工程中的计算模拟方法》这一主题，力求详尽且自然： --- 图书简介：《高级材料科学与工程中的计算模拟方法》 导言：材料创新的前沿驱动力 在二十一世纪，材料科学与工程正以前所未有的速度向前发展，其核心驱动力之一便是计算模拟技术的深度融入。从原子尺度的量子行为到宏观尺度的结构演化，精确且高效的计算模型已成为理解、预测和设计新材料的关键工具。《高级材料科学与工程中的计算模拟方法》一书，正是为应对这一时代需求而精心编撰的深度参考指南。 本书并非对现有方法的简单罗列，而是旨在构建一个系统化、多层次的计算框架，引导读者从理论基础深入到实际应用，掌握当前材料研究中最前沿、最强大的数值模拟技术。我们专注于那些能够揭示复杂物理化学过程、指导实验路径的计算范式。 第一部分：微观尺度的精确求解——从量子力学到分子动力学 本部分聚焦于材料性质的本征决定因素——原子和电子的相互作用。我们首先从严格的密度泛函理论（Density Functional Theory, DFT）出发，详细阐述其核心假设、交换关联泛函的选择、能量计算的收敛性标准，以及如何将其应用于计算材料的电子结构、能带结构、态密度和反应活性位点。书中会详尽分析不同泛函（如GGA, LDA, Meta-GGA）在描述金属、半导体和绝缘体特性时的优劣和适用范围。 随后，我们深入从头算（Ab Initio）方法的局限性，引出对更大尺度模拟的必要性。这部分的核心内容转向分子动力学（Molecular Dynamics, MD）模拟。我们不仅讨论经典牛顿力学框架下的运动方程求解，更侧重于势函数的构建与验证。重点分析了如何利用高精度量子计算数据拟合和构建可靠的嵌入式原子势（如EAM, MEAM, GAP），以确保模拟结果在保持物理正确性的同时，具备足够计算效率来处理数百万原子的体系。 此外，书中专门辟出章节讨论混合尺度模拟的桥梁技术，特别是如何利用基于势能面的准粒子动力学方法，实现对电子激发态和缺陷扩散的有效捕捉，连接量子精度与热力学尺度。 第二部分：介观尺度的结构与过程——蒙特卡洛与相场方法 当模拟尺度扩大到纳米级甚至微米级时，确定性的动力学模拟往往变得不可行。因此，本部分着重介绍处理统计涨落和复杂相变的关键工具：蒙特卡洛（Monte Carlo, MC）方法。 我们详细剖析了各种MC采样算法，包括 Metropolis 算法、Metropolis-Hastings 算法，以及用于克服势垒采样的增强采样技术，如Metropolis-Adjusted Replica Exchange MD (M-REX) 和 Umbrella Sampling。这些技术在计算合金的短程有序、高熵合金的构型熵以及晶界能的精确确定中发挥着不可替代的作用。 紧接着，本书引入相场（Phase Field, PF）模型，作为描述材料微观结构演化和界面动力学的强大连续介质理论。我们会深入讲解如何将自由能泛函与Ginzburg-Landau或Cahn-Hilliard方程相结合，用于模拟枝晶生长、合金液化、氧化物畴结构形成等复杂的动力学过程。书中的案例将侧重于多组分、非均匀自由能密度的构建，以准确描述相分离和界面迁移的驱动力。 第三部分：宏观尺度的性能预测与多尺度集成 材料的最终应用性能，如强度、韧性、导热和电学性能，往往取决于宏观尺度的结构特征。本部分致力于将微观和介观的信息传递到工程可用的尺度。 我们全面阐述了有限元方法（Finite Element Method, FEM）在材料力学分析中的应用，重点在于如何将晶体塑性模型（Crystal Plasticity Models）嵌入到FEM框架中，以模拟多晶材料的晶粒尺度变形、织构演化和宏观屈服行为。 更重要的是，本书的亮点在于对多尺度建模（Multiscale Modeling）集成策略的探讨。我们将展示如何构建尺度耦合框架，例如：如何利用DFT计算的弹性常数作为MD模拟的输入，MD模拟的缺陷密度和微观结构作为相场模型的初始条件，以及相场模型演化出的微观组织作为FEM的输入。书中会提供关于数据传递、尺度插值以及信息无损映射的工程实践指导。 第四部分：大数据、机器学习与高通量计算 现代材料模拟已步入“大数据”时代。本部分面向未来，探讨如何利用高通量计算（High-Throughput Computing, HTC）平台加速材料发现。我们将指导读者如何构建自动化工作流程，利用脚本语言（如Python）结合开源或商业软件包，批量执行数千次DFT或MD模拟，并对结果进行标准化处理和存储。 最后，本书详细介绍了机器学习（Machine Learning, ML）在材料科学中的前沿应用，特别是数据驱动的势能面构建（如基于高维神经网络的势函数NNP），以及利用ML模型对昂贵计算结果进行快速预测（代理模型）。我们会探讨如何从有限的模拟数据中学习复杂的物理关系，从而极大地拓展模拟的可及范围。 结语 《高级材料科学与工程中的计算模拟方法》是一本为高年级本科生、研究生以及工业界研究人员量身打造的综合性教材。它不仅是理论的阐述，更是实践的指南。通过对DFT、MD、MC、相场模型到机器学习的系统梳理，本书旨在培养读者构建、执行和批判性评估复杂材料模拟的能力，从而在下一代材料的研发中占据技术制高点。掌握这些工具，就是掌握了材料创新的未来。
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电工学院
评分当年教材。估计人情关系才选这本作教材的，
评分电工学院
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