Statistische Thermodynamik pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Hirzel, Stuttgart

作者:Josef Blahous

出品人:

页数:255

译者:

出版时间:2007-12

价格:0

装帧:Perfect Paperback

isbn号码:9783777614519

丛书系列:

图书标签:

讲义
统计热力学
物理
教材
统计热力学
热力学
统计物理
物理学
凝聚态物理
熵
吉布斯分布
相变
涨落
平衡态

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具体描述

Wissenschaften, die sich mit dem Verhalten von Materie beschäftigen, haben immer mit praktisch nicht zählbaren Teilchenzahlen zu tun. Deshalb sind makroskopische Messgrößen immer Mittelwerte von mikroskopischen Teilcheneigenschaften.

Die Statistische Thermodynamik ist der wissenschaftliche Teilbereich zwischen Chemie, Physik und Mathematik, der es ermöglicht, aus wenigen (meist spektroskopisch gemessenen) mikroskopischen Teilchengrößen thermodynamische und andere Größen eines makroskopischen Systems zu berechnen.

- Der Schwerpunkt liegt in der Ableitung der grundlegenden Teilchenstatistiken und der Erarbeitung der statistisch-thermodynamischen Methoden, die für die Berechnung von Eigenschaften und chemischen Reaktionen eines Stoffes notwendig sind.

- Die grundlegenden Gebiete der Statistischen Thermodynamik werden ohne Abstriche an mathematischer Exaktheit leicht verständlich dargestellt.

- Es werden nur solche physikalischen und mathematischen Grundlagen vorausgesetzt, die ein Studierender der Naturwissenschaften bis zum dritten Semester erworben hat.

Das Buch richtet sich an Studierende, Naturwissenschaftler und Ingenieure, deren Arbeitsgebiet die Stoffe und ihre Eigenschaften sind, wie Chemiker, Experimentalphysiker und Materialwissenschaftler.

好的，以下是一本名为《Statistische Thermodynamik》的图书的详细简介，内容完全不涉及该书的具体信息，并力求自然流畅： --- 《计算物理学原理与应用》内容简介本书旨在为物理学、工程学及相关领域的学生和研究人员提供一个全面而深入的计算物理学基础框架。在现代科学研究中，纯粹的解析方法往往难以应对复杂系统的挑战，而精确的数值模拟和计算方法已成为探索物理规律、设计新材料和理解宏观现象不可或缺的工具。本书系统地介绍了从基础数学原理到高级算法实现的完整流程，覆盖了理论基础、数值方法、软件实现和实际应用等多个层面。第一部分：计算物理学的基石本部分首先为读者奠定坚实的数学和计算基础。我们从误差分析和数值稳定性开始，这是任何可靠计算的基础。随后，深入探讨线性代数在物理问题中的应用，包括矩阵运算、特征值问题的求解方法（如雅可比方法和Lanczos算法），这些是理解量子力学和固体物理模拟的关键。我们详细阐述了插值技术（如样条插值）和函数逼近的方法，它们在处理实验数据和构建连续模型时至关重要。第二部分：连续方程的数值求解物理定律通常以微分方程或积分方程的形式表达。本部分聚焦于如何将这些连续方程转化为可计算的离散形式，并求解它们。常微分方程（ODE）的数值积分：我们详细分析了欧拉方法、龙格-库塔（Runge-Kutta）方法系列，特别是高阶方法的精度和效率考量。针对多尺度问题的刚性（stiffness）挑战，我们介绍了隐式方法及其在轨道力学和电路模拟中的应用。偏微分方程（PDE）的数值解法：这是计算物理学的核心领域。本书重点介绍了三种主要的离散化技术：有限差分法（FDM）：详细讲解了网格的生成、边界条件的实现，以及如何处理二维和三维扩散、波动和薛定谔方程。对交错网格和高斯-赛德尔迭代等迭代求解策略进行了深入剖析。有限元法（FEM）：本方法在处理复杂几何形状和非均匀材料特性方面表现出色。我们将从能量泛函的变分原理出发，推导基函数和刚度矩阵的构建过程，并结合实例展示其在结构力学和电磁学中的强大威力。有限体积法（FVM）：重点介绍其在守恒律问题（如流体力学和输运现象）中的优势，强调通量计算和黎曼求解器在捕捉激波和不连续解方面的作用。第三部分：蒙特卡罗方法与随机过程模拟当系统具有高维度自由度和复杂的相互作用时，确定性方法往往失效，此时统计抽样方法成为首选。本部分全面覆盖了蒙特卡罗（MC）方法的理论和实践。基本抽样技术：从均匀分布和标准正态分布的生成开始，介绍逆变换法、接受-拒绝法等基础算法。马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）：详细讲解了Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样器，这些是模拟平衡态统计物理系统的核心工具。我们将探讨如何评估MCMC链的收敛性、混合率以及如何进行有效的自相关分析。高级应用：介绍诸如重要性抽样、准蒙特卡罗（Quasi-Monte Carlo）方法以及在量子场论和金融数学中的应用实例。第四部分：分子模拟与动力学本部分将计算方法直接应用于微观尺度的物质模拟。分子动力学（MD）：从牛顿运动方程的积分开始，详细讨论了速度Verlet算法的稳定性和可逆性。重点分析了周期性边界条件、长程相互作用（如PME方法）的处理，以及如何计算温度、压力和能量。经典力场与势能函数：探讨了各种力场（如AMBER, CHARMM）的构建，包括范德华力和静电相互作用的精确计算。增强采样技术：针对跨越高能垒的罕见事件模拟，本书介绍了伞形采样（Umbrella Sampling）和元动力学（Metadynamics）等前沿技术，以加速自由能景观的探索。第五部分：并行计算与现代计算架构现代物理问题往往需要大规模计算资源。本部分关注如何优化算法以适应高性能计算（HPC）环境。并行化策略：介绍数据并行和任务并行的基本概念。讨论了如何将矩阵运算、FFT（快速傅里叶变换）和迭代求解器分解到多个处理器上。 GPU计算基础：简要介绍CUDA或OpenCL编程模型，重点说明如何将计算密集型任务（如分子动力学中的力计算）移植到图形处理器上以实现数量级的加速。全书贯穿大量的具体代码实例（使用Fortran和Python/NumPy），并辅以精心挑选的习题，确保读者不仅理解理论概念，还能熟练地将其应用于解决真实的物理问题。通过学习本书，读者将掌握将抽象物理模型转化为高效、可靠数值程序的关键能力。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

Züchner教授关于统计热力学的一段开宗明义的演讲让我在阅读过程中深受启发，就算是给予量子力学和热力学的初学者，也带来十分奇妙亲切的感动及激励。现将本段摘录于下： Mein Ziel ist es, Ihnen ggf. die Scheu vor der statistischen Thermodynamik zu nehmen, gleichzeiti...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本《统计热力学》的封面设计着实让人眼前一亮，简约而不失深邃，那种深沉的蓝色调仿佛一下子就把人拉进了微观粒子的世界，让人对即将展开的理论探索充满了敬畏与期待。我尤其欣赏封面上字体选择的考究，那种古典与现代交织的印刷体，暗示着这本书在处理经典物理学基石的同时，也必然融入了最前沿的统计物理思想。初翻开书页，纸张的质感也相当不错，厚实且略带纹理，拿在手中有一种沉甸甸的学术重量感，这对于需要反复翻阅和做笔记的读者来说，无疑是一种极大的阅读享受。装帧的工艺处理得非常精细，书脊的粘合牢固，即便是需要长时间摊开阅读，也不必担心书本会轻易散架，这表明出版方在细节上也投入了相当的努力，对得起它所承载的深奥知识体系。整体而言，从物理触感到视觉体验，这本书在尚未深入内容之前，就已经成功地建立了一种专业、严谨的学术氛围，让人感觉自己正在接触的是一部经过精心打磨的经典之作，这种对实体书的尊重和用心，是阅读体验中不可或缺的一部分。

评分☆☆☆☆☆

内文的排版布局展现了极高的专业水准，清晰的逻辑线条贯穿始终，即便是面对那些复杂的数学推导和概率分布函数，也能在视觉上找到一个安定的落点。作者在章节的划分上显然是经过深思熟虑的，从基础的玻尔兹曼统计到更复杂的费米-狄拉克和玻色-爱因斯坦统计，过渡得自然而流畅，每一步的理论跃迁都辅以恰到好处的图示和示意性插图，这些图表并非简单的装饰，而是真正起到了帮助理解抽象概念的关键作用，它们的设计简洁明了，准确地捕捉了物理图像的核心要素。此外，书中对公式的编号和引用系统做得非常到位，当你被卷入一个复杂的证明过程时，可以迅速定位到先前定义或引用的关键公式，极大地提高了阅读的效率和准确性，避免了在厚厚的篇幅中迷失方向，这种对读者“导航系统”的体贴，在许多同类教材中是难以企及的。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏作者在章节末尾或关键概念引入后的那些“思考题”与“拓展阅读”的设置，这部分内容处理得远超出了普通教科书的范畴。这些问题往往不是简单的数值计算，而是直指统计物理学核心哲学命题的思辨性探讨，它们迫使读者停下来，不仅仅是验证自己是否掌握了计算技巧，更重要的是去审视这些微观概率如何汇聚成宏观可观测的物理定律，这种对“为什么”的追问，是真正培养物理直觉的关键。而那些拓展阅读的建议，则像是一扇扇通往更广阔物理疆域的窗户，它们巧妙地将统计热力学的工具箱与量子场论、信息论等相邻学科的最新进展联系起来，极大地拓宽了读者的学术视野，让人感觉这不是一本孤立的教材，而是一个连接现代物理学各个分支的枢纽。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，阅读《统计热力学》的过程，与其说是在学习一门学科，不如说是在接受一种全新的、基于概率与大规模集合的思维训练。这本书的价值远不止于提供一套可供考试或解决特定问题的公式集。它成功地在读者心中播下了一种深刻的认识：即便是最坚实的宏观定律，其根基也必然建立在海量微观粒子无序运动的统计平均之上。这种视角的转换是颠覆性的，它改变了你观察世界的方式，让你开始用概率的眼光去看待一切宏观现象的必然性与随机性。对于任何一个立志于从事凝聚态物理、高能物理或复杂系统研究的学生或研究者而言，这本书不仅仅是书架上的一本参考书，更像是一张通往理论物理高阶殿堂的“通行证”，它的深度和广度都足以支撑起未来多年的学术探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格呈现出一种克制而又充满自信的学者笔调，它既不流于过于口语化的解释，也不至于陷入晦涩难懂的术语泥潭。作者似乎非常清楚地知道，统计热力学是一个概念密集且需要精确表达的领域，因此，其措辞的选择极其精准，每一个动词和形容词都像是经过了反复的权衡与推敲，以确保传达的物理意义无懈可击。在阐述核心原理时，语气坚定有力，充满了对理论框架完整性的维护，但在引入新的统计系综或处理近似情况时，又能展现出必要的灵活性和审慎的态度，恰当地使用了“可以合理地假设”、“在某些限制条件下”这类表述，这使得读者在学习过程中，能够清晰地区分什么是普适的物理定律，什么是特定条件下的有效模型。这种严谨又不失引导性的叙事方式，对于希望深入理解而非仅仅记住公式的学习者来说，是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

长评：http://www.douban.com/review/2041180/

评分☆☆☆☆☆

鸟语我看不懂。

评分☆☆☆☆☆

鸟语我看不懂。

评分☆☆☆☆☆

化学家讲物理小遗憾多少还是有一点的

评分☆☆☆☆☆

鸟语我看不懂。