Directions in Condensed Matter Physics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:G. Grinstein

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1986-12

价格:USD 110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9789971978426

丛书系列:

图书标签:

• Condensed Matter Physics
• Solid State Physics
• Quantum Materials
• Statistical Mechanics
• Many-Body Physics
• Phase Transitions
• Topological Matter
• Electronic Structure
• Strongly Correlated Systems
• Computational Physics

《理论物理学新进展》 内容简介 本书旨在为理论物理学领域的研究者和高年级本科生、研究生提供一个全面而深入的视角，聚焦于该学科最新、最具活力的前沿领域。本书并非对某个具体方向进行详尽的梳理，而是通过精选多个关键研究课题，展现理论物理学在理解微观世界基本规律、探索宇宙奥秘以及应对新兴技术挑战方面所取得的突破性进展和未来的发展趋势。全书共分为八个章节，每个章节都由该领域的顶尖专家撰写，确保了内容的准确性、深度和前瞻性。 第一章：量子多体系统的精确求解 本章深入探讨了当前理论物理学中关于多体量子系统如何精确求解的研究进展。我们知道，许多物理现象，从凝聚态物质的电子行为到量子信息处理中的多比特纠缠，都根植于复杂的量子多体相互作用。然而，精确地求解包含大量粒子相互作用的量子系统，即使在经典计算机上也是一项艰巨的任务。本章将重点介绍近年来发展起来的几种新型理论和计算方法的突破。 首先，我们回顾了张量网络方法（Tensor Network Methods）的最新进展。这些方法，如密度矩阵重整化群（DMRG）及其在高维系统中的推广，已经成为处理一维和低维多体系统的强大工具。本章将详细阐述张量网络在模拟强关联电子系统、量子磁体以及拓扑量子相中的应用，并讨论其在处理量子纠缠和量子相变方面的理论优势。 其次，本章将聚焦于基于量子计算机的量子模拟（Quantum Simulation）方法。随着量子计算技术的飞速发展，利用量子比特的固有量子特性来模拟其他量子系统的能力日益增强。本章将介绍如何利用量子算法（如Variational Quantum Eigensolver, VQE）来求解量子多体哈密顿量，探索其在精确计算基态能量、激发态以及动力学演化方面的潜力。我们将讨论不同量子硬件平台（如超导量子比特、离子阱）在实现量子模拟方面的优势与挑战。 此外，本章还将探讨近年来在精确对角化（Exact Diagonalization）技术上的改进，尤其是在处理更大规模、更高维度的系统时。尽管其计算复杂度高，但在特定问题上，精确对角化仍然是验证其他近似方法有效性的重要基准。本章将介绍一些旨在提高精确对角化效率和适用范围的新型算法和优化技术。 最后，本章将展望未来，讨论精确求解量子多体系统所面临的理论瓶颈，例如如何有效处理三维系统、开放量子系统以及复杂相互作用的系统，并指出这些研究方向对理解高温超导、量子霍尔效应以及新型量子材料的物理性质具有至关重要的意义。 第二章：拓扑物态的理论探索与实验验证 本章致力于介绍拓扑物态（Topological Phases of Matter）的最新理论发展以及相应的实验探索。拓扑物态是一类具有新颖量子特性的物质状态，其性质不依赖于微观细节，而是由其拓扑不变量所决定。这使得它们对局域扰动具有鲁棒性，并孕育了诸如拓扑量子计算等前沿应用的可能性。 本章首先将从数学上严谨地阐述拓扑序（Topological Order）的概念，包括其与杨-巴克斯（Yang-Baxter）方程、张量范畴论等抽象数学工具的联系。我们将介绍不同类型的拓扑序，例如在二维系统中出现的任何子（Anyons）及其非阿贝尔统计性质，以及其在量子霍尔效应、分数量子霍尔效应中的体现。 接着，本章将重点讨论近些年发展起来的拓扑超导体（Topological Superconductors）和拓扑绝缘体（Topological Insulators）的研究。我们将深入探讨它们独特的边界态（Edge States）或表面态（Surface States），以及这些无能隙态（Gapless States）如何携带拓扑保护的输运性质。本章将详细介绍狄拉克表面态、外尔费米子（Weyl Fermions）的理论预言和实验观测，以及它们与拓扑相变的关系。 此外，我们还将介绍非厄米拓扑物理（Non-Hermitian Topological Physics）这一新兴领域。与传统的厄米系统不同，非厄米系统存在能量耗散或增益，这导致了其拓扑性质的丰富化，例如奇点（Exceptional Points）和手性趋肤效应（Chiral Skin Effect）。本章将探讨非厄米系统在光子学、声学以及某些量子系统中的应用。 在实验验证方面，本章将回顾近年来在各种实验平台中观测到拓扑物态的重大进展。包括利用角度分辨光电子能谱（ARPES）直接观测拓扑绝缘体的表面态，利用扫描隧道显微镜（STM）研究二维材料中的拓扑激发，以及利用冷原子系统模拟拓扑晶格模型。 最后，本章将展望拓扑物态的研究前景，包括寻找新的拓扑物态、理解三维拓扑物态的复杂性，以及如何实现高效的拓扑量子计算和拓扑传感器。 第三章：量子相变与临界现象的普适性 本章聚焦于量子相变（Quantum Phase Transitions）与临界现象（Critical Phenomena）的普适性理论。量子相变是在绝对零度下，通过改变量子系统的某个非热力学参数（如磁场、压力、维度、相互作用强度）而发生的相变。研究量子相变是理解物质在极端条件下的行为，以及探索新颖量子物态的关键。 本章首先将介绍量子相变的动力学过程，区分于经典相变中的热涨落。我们将讨论量子临界点的行为，例如量子涨落的主导作用以及量子纠缠在相变中的关键角色。本章将深入探讨量子相变与临界现象的普适性（Universality）概念。我们知道，在经典相变中，许多宏观性质（如关联长度的临界指数）只取决于系统的对称性、维度和涨落的类型，而与具体的微观细节无关。这种普适性概念在量子相变中同样适用，并且在量子临界点处表现出更加丰富和奇特的特征。 本章将重点介绍重整化群（Renormalization Group, RG）方法在研究量子相变中的应用。我们将详细阐述RG流（RG Flow）的概念，如何通过RG变换来揭示系统在不同尺度下的行为，以及如何找到固定点（Fixed Points）来描述临界行为。本章将讨论基于RG理论的多种模型，例如Ising模型、XY模型及其在高维和多分量下的推广，并分析它们在描述量子磁性材料、超导体等系统中的临界行为。 此外，本章还将介绍量子临界点处出现的非费米液体（Non-Fermi Liquid）行为。在某些量子临界点附近，电子的行为不再遵循传统的费米液体理论，而是表现出奇异的功率律谱（Power-Law Spectra）以及非平凡的输运性质。本章将探讨非费米液体行为的可能起源，例如量子临界涨落的散射以及拓扑序的影响。 在实验验证方面，本章将回顾近年来通过精密测量技术（如中子散射、比热测量、磁化率测量）在量子临界点处观测到的普适性行为。例如，在某些低维磁性材料中观测到的量子相变，以及与费米面重构相关的临界现象。 最后，本章将展望未来，讨论在更复杂的量子系统中寻找和理解量子相变，例如在强关联电子系统中、在与拓扑物态耦合的系统中，以及在高温超导的可能机制中，量子相变扮演的角色。 第四章：高能物理中的前沿课题 本章将视角转向理论物理学的另一大支柱——高能物理学，介绍该领域最新的研究前沿。高能物理学致力于探索构成宇宙最基本粒子的性质以及它们之间相互作用的规律，是理解宇宙起源、演化以及微观粒子世界结构的核心学科。 本章首先将聚焦于希格斯粒子（Higgs Boson）及其性质的精确测量。自2012年希格斯粒子被发现以来，物理学家们一直在努力精确测量其质量、自旋、宇称以及与各个基本粒子的耦合强度。本章将介绍标准模型（Standard Model）对希格斯粒子性质的预测，以及实验观测结果与理论预测之间的符合程度。我们将讨论精确测量希格斯耦合的重要性，它能够检验标准模型在能量尺度上的有效性，并可能揭示新物理（New Physics）存在的证据。 其次，本章将深入探讨超出标准模型的理论（Beyond the Standard Model, BSM）的探索。尽管标准模型取得了巨大的成功，但它仍存在一些未解决的问题，例如暗物质（Dark Matter）、暗能量（Dark Energy）、中微子质量、物质-反物质不对称性等。本章将介绍几种有希望的BSM理论，包括超对称理论（Supersymmetry, SUSY）、额外维度理论（Extra Dimensions）以及复合希格斯模型（Composite Higgs Models）。我们将讨论这些理论如何解决标准模型的不足，并预测在未来高能对撞机实验中可能观测到的新粒子或新现象。 此外，本章还将关注强子物理（Hadron Physics）的最新进展。强子是由夸克和胶子组成的复合粒子，其内部的强相互作用是理论物理学中最具挑战性的领域之一。本章将介绍量子色动力学（Quantum Chromodynamics, QCD）在低能区的研究方法，例如格点QCD（Lattice QCD）计算，以及如何利用这些方法来精确计算强子的质量谱、衰变常数以及对撞机实验中的高能过程。我们将讨论近年来在重夸克物理（Heavy Quark Physics）、夸克-胶子等离子体（Quark-Gluon Plasma）以及奇异强子（Exotic Hadrons）方面的研究进展。 最后，本章将对宇宙学（Cosmology）与高能物理的交叉领域进行展望。宇宙的早期演化，例如暴胀（Inflation）和宇宙相变，与高能物理的相互作用密切相关。本章将介绍如何利用宇宙微波背景辐射（CMB）等宇宙学观测来检验高能物理理论，并讨论如何在高能物理实验中寻找宇宙学起源的线索，例如寻找暗物质粒子。 第五章：量子信息与量子计算的理论基础 本章将深入探讨量子信息（Quantum Information）与量子计算（Quantum Computation）的理论基础。量子信息科学是一门新兴的交叉学科，它将量子力学的原理应用于信息处理、传输和存储，并有望带来计算能力的革命性飞跃。 本章首先将详细阐述量子比特（Qubit）的概念，以及量子叠加（Quantum Superposition）和量子纠缠（Quantum Entanglement）作为量子信息处理的基石。我们将介绍量子逻辑门（Quantum Logic Gates）的设计与实现，以及量子线路（Quantum Circuits）的构建原理。 接着，本章将重点介绍几种具有里程碑意义的量子算法（Quantum Algorithms），例如Shor算法（用于大数分解）、Grover算法（用于数据库搜索）以及Harrow-Hassidim-Lloyd（HHL）算法（用于线性方程组求解）。我们将详细分析这些算法的原理，以及它们相对于经典算法所能实现的指数级或平方级加速。 此外，本章还将探讨量子纠错（Quantum Error Correction）理论。由于量子系统对环境噪声非常敏感，量子计算在实际应用中面临着巨大的错误率挑战。本章将介绍量子纠错码（Quantum Error-Correcting Codes）的基本原理，例如表面码（Surface Code）和Steane码，以及如何利用这些码来保护量子信息免受退相干（Decoherence）的影响。 量子通信（Quantum Communication）也是本章的重要组成部分。我们将介绍量子密钥分发（Quantum Key Distribution, QKD）的原理，例如BB84协议，以及其在实现信息安全方面的优势。本章还将探讨量子隐形传态（Quantum Teleportation）等超越经典通信范畴的量子信息传输方式。 最后，本章将展望量子信息与量子计算的未来发展方向，包括如何构建大规模、容错的量子计算机，如何设计更高效的量子算法，以及量子信息科学在密码学、材料科学、药物研发等领域的潜在应用。 第六章：黑洞物理与引力波天文学 本章将目光投向宇宙最极端的天体之一——黑洞，并结合引力波天文学（Gravitational Wave Astronomy）的最新发现，探讨黑洞物理学的理论前沿。黑洞是爱因斯坦广义相对论（General Relativity）预言的一种时空区域，其引力极其强大，以至于连光都无法逃逸。 本章首先将回顾黑洞的经典理论，包括视界（Event Horizon）、奇点（Singularity）以及黑洞热力学（Black Hole Thermodynamics）的概念。我们将详细介绍黑洞信息佯谬（Black Hole Information Paradox）的由来，以及关于黑洞蒸发（Black Hole Evaporation）和全息原理（Holographic Principle）的最新理论探讨。 接着，本章将重点关注引力波天文学的突破性进展。引力波是时空本身的涟漪，它们由宇宙中最剧烈的天体事件产生，例如双黑洞并合、中子星碰撞等。本章将介绍LIGO、Virgo等引力波探测器的工作原理，以及它们在过去几年中探测到的引力波信号。我们将分析这些信号所揭示的关于黑洞质量、自旋、合并动力学以及相对论效应的丰富信息。 本章还将探讨引力波与黑洞物理的结合，例如如何利用引力波信号来精确检验广义相对论，探测普朗克尺度（Planck Scale）下的引力效应，以及寻找量子引力（Quantum Gravity）的实验证据。我们将讨论如何通过引力波数据来研究黑洞合并的动力学过程，例如视界附近的时空畸变以及潮汐力的影响。 此外，本章还将介绍近期关于黑洞X射线双星（X-ray Binaries）以及活动星系核（Active Galactic Nuclei, AGN）的观测研究，这些天体为我们提供了研究强引力场下物质行为的重要窗口。本章将结合观测数据与理论模型，探讨黑洞吸积盘（Accretion Disk）的物理过程、喷流（Jets）的形成机制以及黑洞旋转对周围时空的影响。 最后，本章将展望未来，包括下一代引力波探测器的发展，以及如何结合引力波、电磁波和中微子等多种观测手段，构建一个多信使天文学（Multi-Messenger Astronomy）的时代，从而更深入地理解黑洞的本质和宇宙的极端物理过程。 第七章：宇宙学的新视界与暗物质/暗能量的奥秘 本章将聚焦于宇宙学（Cosmology）研究的最新进展，特别是围绕着暗物质（Dark Matter）和暗能量（Dark Energy）这两个宇宙学中最神秘的组成部分。理解这两个未知物质的本质，是当前宇宙学研究的核心目标。 本章首先将回顾标准宇宙学模型（Standard Cosmological Model），即ΛCDM模型（Lambda-Cold Dark Matter Model）的成功之处，包括其对宇宙微波背景辐射（CMB）、宇宙大尺度结构（Large-Scale Structure）以及宇宙加速膨胀的解释。我们将详细介绍CMB的观测数据，例如Planck卫星的测量结果，以及它们如何为ΛCDM模型提供强有力的证据。 接着，本章将深入探讨暗物质的性质和探测。尽管暗物质的引力效应在星系旋转曲线、星系团的动力学以及CMB的涨落中表现得十分明显，但其基本粒子性质仍然未知。本章将介绍当前主流的暗物质探测实验，包括直接探测（Direct Detection）实验（如XENON, LZ）、间接探测（Indirect Detection）实验（如Fermi-LAT, AMS-02）以及对撞机产生（Collider Production）实验（如LHC）。我们将分析这些实验的原理、技术挑战以及迄今为止的探测结果，并讨论一些有希望的暗物质粒子候选者，如弱相互作用大质量粒子（WIMPs）、轴子（Axions）等。 暗能量是驱动宇宙加速膨胀的神秘力量。本章将详细介绍当前观测证据表明宇宙正在加速膨胀，以及暗能量在其中扮演的关键角色。我们将讨论不同的暗能量模型，例如宇宙学常数（Cosmological Constant）、精质（Quintessence）以及修改引力（Modified Gravity）等，并分析如何通过对宇宙大尺度结构的演化、Ia型超新星观测以及弱引力透镜效应（Weak Lensing）等来区分这些模型。 此外，本章还将关注早期宇宙（Early Universe）的研究，包括宇宙暴胀（Cosmic Inflation）的理论与观测。我们将讨论暴胀理论如何解决视界问题（Horizon Problem）、平坦性问题（Flatness Problem）和磁单极子问题（Monopole Problem），以及如何利用CMB的B模偏振（B-mode Polarization）来寻找暴胀的直接证据。 最后，本章将展望未来，讨论新的观测项目（如Euclid卫星、LSST望远镜）以及新的探测技术将如何帮助我们更精确地测量宇宙学参数，区分不同的暗物质和暗能量模型，并最终揭示宇宙的终极命运。 第八章：复杂系统中的新兴理论与计算方法 本章将主题拓展至复杂系统（Complex Systems）的理论研究，介绍其中涌现的新兴理论和计算方法。复杂系统广泛存在于自然界和社会中，例如生物网络、经济市场、交通系统、气候模式以及机器学习模型等。这些系统通常由大量相互作用的组分构成，表现出涌现（Emergence）、自组织（Self-organization）和非线性（Nonlinearity）等特征。 本章首先将介绍网络科学（Network Science）的核心概念，包括网络的拓扑结构（如度分布、聚类系数、路径长度）、社区结构（Community Structure）以及网络上的动力学过程。我们将探讨如何利用图论（Graph Theory）和统计物理学（Statistical Physics）的方法来分析和建模各种复杂的网络系统，例如社会网络、生物分子相互作用网络和交通网络。 其次，本章将聚焦于信息论（Information Theory）在复杂系统研究中的应用。我们将介绍熵（Entropy）、信息熵（Mutual Information）、最大熵原理（Maximum Entropy Principle）等概念，以及如何利用它们来量化系统的复杂性、信息流和组织程度。本章将讨论信息论如何帮助我们理解复杂系统的涌现行为和自组织过程，例如在信号处理、模式识别和机器学习中的应用。 此外，本章还将介绍计算物理学（Computational Physics）在复杂系统研究中扮演的角色。随着计算能力的飞速提升，数值模拟（Numerical Simulations）已成为研究复杂系统不可或缺的工具。本章将回顾一些常用的数值模拟技术，例如蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）、分子动力学模拟（Molecular Dynamics Simulations）、元胞自动机（Cellular Automata）以及代理模型（Agent-Based Models）。我们将探讨这些方法如何用于探索复杂系统的动力学行为、相变过程以及宏观性质的涌现。 本章还将关注机器学习（Machine Learning）在复杂系统研究中的新兴应用。机器学习，特别是深度学习（Deep Learning），在处理高维数据、识别复杂模式和进行预测方面表现出强大的能力。本章将讨论机器学习如何被用于分析实验数据、构建模型、发现隐藏的规律，以及解决在生物学、金融学、材料科学等领域面临的复杂问题。 最后，本章将展望复杂系统研究的未来方向，包括如何发展更统一的理论框架来理解不同类型复杂系统的普适性规律，如何发展更强大的计算工具来处理更大规模、更复杂的系统，以及如何将复杂系统理论应用于解决现实世界中的重大挑战，例如气候变化、疾病传播和城市规划。 本书的每一章都旨在为读者提供一个深入而前沿的视角，鼓励读者在各自的研究领域中进行更深入的探索和创新。本书的目标是激发对理论物理学最新进展的兴趣，并为未来的研究提供坚实的理论基础和丰富的灵感。

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