本书是一部优秀的研究生教材。作者从宏观(热力学)和微观(统计力学)两方面阐述了现代平衡态和非平衡态统计热力学中的基本问题,内容自成体系。本书前半部分介绍平衡态热力学和统计力学,除传统的论题外,还详细讨论了对称性破缺、临界现象和重整化群,介绍了相关的数值方法。后半部分则集中讨论非平衡态现象,首先以流体力学为例讲述一般的宏观处理方法,然后通过分析玻尔兹曼-洛仑兹模型和玻尔兹曼方程讨论非平衡态动力学理论,此外,还简介了非平衡态统计力学中的某些论题,如线性响应理论、投影理论、朗之万和福克-普朗克方程、以及相应的数值模拟理论等。阅读本书需要一定的量子力学和统计力学知识。
本书特色:(1)选题新颖,阐述严谨,编排合理。目录就是一个很好的学习热力学和统计物理的提纲。(2)提供了一套完整的习题集,其中71个习题是对原理的直接应用,另外47个题目具有一定难度,可培养学生独立思考和从事科学研究的能力。(3)涵盖了某些统计物理学的最新进展,例如稀薄玻色气体凝聚和超流,以及各种数值方法的应用。
目次:热力学;统计熵和玻尔兹曼分布;正则和巨正则系综:应用;临界现象;量子统计;不可逆过程:宏观理论;数值模拟;不可逆过程:动力学理论;非平衡态统计力学选题;附录。
读者对象:适用于物理学和非线性科学等专业的高年级本科生、研究生和相关专业的科研人员。
注:本书为英文版。
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作为一名对实验数据分析有浓厚兴趣的研究者,我发现这本书在连接理论与实际观测方面做得非常到位。它没有空谈抽象的数学结构,而是通过大量的案例分析,展示了如何将统计力学的工具应用于具体的物理场景——比如布朗运动的精确测量,或者材料在极端条件下的弛豫过程。书中对于蒙特卡洛模拟方法的介绍,不仅给出了算法的原理,更细致地讨论了收敛性和误差分析,这对于动手进行数值模拟的同行来说,简直是雪中送炭。它使得原本高高在上的统计热力学理论,变得触手可及,成为了解决实际科学问题的有力武器。读完后,我感觉自己手中的工具箱里,瞬间多出了几把高精度、高可靠性的分析利器。
评分这本书的排版和插图设计,虽然朴实无华,却充满了严谨的学术气息,让人感觉回归了经典物理学的黄金时代。我特别喜欢它在章节末尾设置的“思考题集”,这些问题往往不是简单的公式套用,而是需要读者将不同章节的知识点进行整合与迁移。这对于培养独立研究能力极为关键。我发现自己常常因为一个看似不起眼的引言或者一个脚注而暂停阅读,去查阅更多相关的历史文献或实验背景。这种被书本“牵着走”,主动去探索知识边界的感觉,正是阅读一本优秀专著的乐趣所在。它没有迎合快餐式的学习需求,而是坚持用扎实的内容来构建知识体系,对于那些真正渴望建立稳固理论框架的读者来说,这种“慢工出细活”的态度值得称赞。
评分这本书对于现代物理前沿的关注度,让我颇为惊喜。在阐述完基础的玻尔兹曼系综和正则系综之后,作者并没有止步于此,而是迅速过渡到了关于信息论与统计物理的交叉点。关于最大熵原理的论述,不仅清晰地解释了如何从信息学的角度来选择最合理的概率分布,还将其成功应用于非平衡态的稳态描述中,这极大地拓宽了我对“熵”这一概念的理解。这种将不同学科思想融会贯通的能力,是区分普通教材和优秀专著的关键。它不再仅仅是热力学的延伸,而是成为了理解现代复杂系统、甚至是某些机器学习模型背后统计学原理的钥匙。这本书的视野之开阔,足见作者在跨学科研究领域深厚的造诣。
评分这本书的理论深度令人印象深刻,它不仅仅是罗列公式和概念,更像是在带领读者进行一场思想上的探险。作者对于玻尔兹曼、吉布斯等先驱的思想脉络梳理得非常清晰,使得读者在理解复杂数学推导的同时,也能把握住物理图像的演变。我特别欣赏它在介绍宏观与微观联系时的细腻处理,很多教科书为了追求简洁而牺牲了直观性,但这本书却巧妙地在严谨和易懂之间找到了平衡点。尤其是对于相变过程中涨落的讨论,视角独特,让我对统计物理学的应用边界有了新的认识。这本书的阅读体验像是在与一位经验丰富的导师对话,他总能在我即将迷失于复杂的微扰理论时,及时点亮一盏指引方向的灯塔。对于那些想深入探究热力学基石的进阶学习者而言,这本书无疑是一本不可多得的宝藏。
评分我必须承认,这本书的阅读过程充满了挑战,但正是这种挑战激发了我更深层次的思考。它毫不留情地展示了经典统计力学在处理非平衡系统时的局限性,这一点比许多只停留在平衡态描述的书籍要高明得多。书中关于朗之万方程和福克-普朗克方程的引入非常自然,仿佛是水到渠成地引出了研究动态系统的必要性。虽然初次接触这些随机过程的读者可能会感到吃力,但作者在每一步推导后都会给出详尽的物理意义解释,这为我们搭建起了一座从确定性描述迈向概率性描述的坚固桥梁。它不仅仅是一本参考书,更像是一本方法论手册,教会我们如何用统计的视角去解构那些看似混乱的、随时间演化的物理现象。这种深度和广度,对于想要在复杂系统领域深耕的人来说,是至关重要的装备。
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