Computational Accelerator Physics 2002 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Berz, Martin (EDT)

出品人:

页数:354

译者:

出版时间:2005-2

价格:$ 291.48

装帧:HRD

isbn号码:9780750309394

丛书系列:

图书标签:

• 加速器物理
• 计算物理
• 粒子物理
• 数值模拟
• 高性能计算
• 科学计算
• 物理学
• 工程学
• 计算机科学
• 2002

好的，这是一份为一本名为《Computational Accelerator Physics 2002》的书籍撰写的、不包含该书内容的详细图书简介。这份简介旨在清晰地勾勒出一本涵盖理论物理、计算方法以及特定应用领域（如粒子加速器设计之外的领域）的、具有学术深度的书籍的轮廓。 --- 《先进计算方法在理论物理学中的应用：超越传统模拟框架》 作者： 约翰·A·史密斯 教授，莉莲·M·陈 博士 出版社： 宏观科学出版社 出版年份： 2024 年（此为示例，与原书年份无关） --- 内容概述 本书《先进计算方法在理论物理学中的应用：超越传统模拟框架》深入探讨了现代计算科学如何革新理论物理学的研究范式，特别侧重于那些需要处理高维、非线性或强耦合系统的领域。它并非聚焦于加速器物理的特定工程实现，而是致力于提供一套通用的、可迁移的数学框架和数值工具集，用以解决从凝聚态系统、量子场论到宇宙学模型等广泛课题中的核心难题。 全书结构严谨，从基础的数值分析和高性能计算（HPC）架构入手，逐步过渡到前沿的、依赖于先进算法（如机器学习增强的求解器和随机过程模拟）的理论建模技术。我们旨在为研究生、研究人员以及需要进行大规模数值实验的物理学家提供一个全面且实用的参考指南，使其能够有效地构建、验证和解释复杂的物理模型。 第一部分：数值基础与高性能计算环境（HPC Foundations and Numerical Prerequisites） 本部分奠定了进行现代计算物理研究的基石，重点不在于如何设计粒子束流，而在于如何高效地处理大规模矩阵运算和求解偏微分方程（PDEs）的通用技术。 第一章：现代计算架构与并行化策略 本章详述了现代CPU和GPU架构的内存层次结构、缓存一致性模型以及指令级并行性。重点讨论了如何针对特定物理问题（如有限元分析中的稀疏矩阵求解）设计有效的并行化策略，包括MPI（消息传递接口）和OpenMP/CUDA的混合编程模型。内容涵盖了避免死锁、负载均衡的理论与实践，以及针对异构计算平台优化算法的通用原则。 第二章：高级迭代求解器与谱方法 深入探讨了用于求解大型线性及非线性方程组的迭代方法。不同于直接求解器的高昂成本，本章详细分析了Krylov子空间方法（如GMRES、BiCGSTAB）的收敛性分析，并特别关注了预条件子（Preconditioners）的设计，尤其是代数多重网格法（AMG）和基于重构的预条件子。此外，本部分还介绍了傅里叶谱方法和Chebyshev逼近在处理平滑解问题时的效率优势。 第三章：随机过程与蒙特卡洛方法的扩展 本章的核心在于超越标准的接受-拒绝抽样。我们详细阐述了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，包括Metropolis-Hastings算法和Hamiltonian Monte Carlo (HMC)。重点分析了在处理高维分布（如在统计场论或复杂材料模拟中出现）时，如何使用 Langevin 动力学和适当的步进方案来克服“自由能屏障”问题，确保采样效率和遍历性。 第二部分：场论、物质结构与多尺度建模（Field Theories, Material Structure, and Multiscale Modeling） 本部分将计算方法应用于特定的、需要处理多尺度耦合的物理系统，如材料科学和量子多体物理，这些问题通常涉及从微观到宏观尺度的跨越。 第四章：密度泛函理论（DFT）的高效实现 本章聚焦于计算材料性质的核心——DFT。我们详细剖析了基于平面波基组和局域轨道基组（如Gaussians）的Kohn-Sham方程的求解流程。重点讨论了如何使用线性缩放DFT（LS-DFT）方法来降低对计算资源的依赖，特别是对于超大体系的求解技术，包括Kernel-based方法和基于密度矩阵重构的近似。 第五章：格林函数方法与非平衡态动力学 深入探讨了在处理强关联电子体系和非平衡系统时的理论计算工具。重点介绍了使用路径积分（或实时间演化）的有限温度格林函数方法。章节详细阐述了正规序化（Wick’s Theorem）在简化高阶多体微扰理论中的应用，并对比了受限路径积分（Feynman-Vernon 路径积分）在模拟非平衡热力学过程中的优势与挑战。 第六章：连续介质动力学与相场模型 本部分考察了如何使用计算方法来模拟宏观尺度的结构演化，例如合金凝固、微裂纹扩展或相分离过程。我们详细介绍了Cahn-Hilliard方程和Phase Field Crystal模型的数值离散化。重点在于如何使用显式和隐式时间积分方案（如BDF2）来稳定地求解具有扩散和梯度能项的非线性方程组，并分析了数值网格对界面动力学的敏感性。 第三部分：数据驱动的物理模型与不确定性量化（Data-Driven Physics Modeling and Uncertainty Quantification） 本部分关注计算物理学的前沿交叉领域，即如何利用数据科学工具来增强和替代传统的解析或数值模型。 第七章：深度学习在物理模拟中的集成 本章探讨了深度神经网络（DNNs）作为替代物理求解器的潜力。内容包括使用卷积神经网络（CNNs）进行快速的势能面预测（替代昂贵的量子化学计算），以及利用图神经网络（GNNs）来学习晶体结构和拓扑性质。特别地，我们讨论了如何使用PINNs（Physics-Informed Neural Networks）来嵌入已知的微分方程约束，从而提高数据稀疏情况下的模型泛化能力。 第八章：贝叶斯推理与不确定性量化（UQ） 在任何大规模模拟中，模型参数和初始条件的误差都必须被量化。本章详细介绍了如何将贝叶斯方法应用于物理模型的校准。我们讨论了后验分布的推断、敏感性分析，以及如何利用高阶矩方法（如Polynomial Chaos Expansion, PCE）来构建输入参数和输出结果之间的代理模型，从而对模拟结果进行严格的不确定性评估。 第九章：拓扑数据分析在复杂系统中的应用 最后，本章探索了拓扑数据分析（TDA）在识别物理系统中潜在结构和相变方面的应用。通过持久同调（Persistent Homology）等工具，本章展示了如何从高维模拟数据中提取不变的、与局部参数无关的拓扑特征，用于分类复杂的动力学行为或识别潜在的涌现现象。 --- 本书的独特价值 《先进计算方法在理论物理学中的应用》避免了针对单一工程系统的参数调优和具体设计细节。相反，它提供了一套通用的、可移植的理论工具箱。本书的重点在于算法的数学严谨性、大规模实现的效率，以及跨学科的应用潜力。读者将获得理解和开发下一代计算物理工具所需的核心知识，无论他们最终的研究方向是凝聚态的拓扑绝缘体、高能物理中的格子规范场，还是复杂的流体力学模拟。这是一本面向未来计算范式的理论指导手册。

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