Quantum Monte Carlo Methods in Condensed Matter Physics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Suzuki, M.

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页数:368

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价格:74

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isbn号码:9789810236830

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图书标签:

• Quantum Monte Carlo
• Condensed Matter Physics
• Computational Physics
• Many-Body Physics
• Electronic Structure
• Statistical Mechanics
• Algorithms
• Numerical Methods
• Quantum Systems
• Materials Science

凝聚态物理中的理论方法与数值模拟：从第一性原理到机器学习 一本面向研究生和研究人员的综合性教材，深入探讨现代凝聚态物理研究中的核心理论框架、计算技术与前沿数值模拟方法。 本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础，并装备解决当代凝聚态物理复杂问题的实用工具集。我们聚焦于那些在量子材料设计、拓扑现象探索、强关联系统理解以及新颖电子态发现中至关重要的计算范式。本书的叙述风格力求严谨而清晰，将抽象的物理概念与具体的算法实现紧密结合。 --- 第一部分：量子材料的基石——电子结构理论的深化 本部分将从头开始，系统性地回顾和推进电子结构计算的核心理论，着重于超越标准密度泛函理论（DFT）局限性的方法。 第一章：现代电子结构计算的再审视 本章将对标准DFT框架下的局限性进行深入剖析，特别是对于描述范德华相互作用、激子效应以及轨道选择性激发等问题时所面临的挑战。我们将详细介绍基于时空依赖的泛函（TD-DFT）的理论基础，并探讨其在光吸收、电子弛豫动力学中的应用。重点讨论自相互作用误差（Self-Interaction Error, SIE）的修正方法，包括半局域（meta-GGA）泛函的构建原理及其在半导体带隙预测上的改进。 第二章：从第一性原理到精确解的桥梁：高精度方法 本章聚焦于那些旨在更精确描述电子间关联的计算方法。我们将详细阐述后-Hartree-Fock方法的层级结构，从Møller-Plesset微扰理论（MP2）开始，逐步过渡到耦合簇（Coupled Cluster, CC）理论。CC理论的精确性和计算复杂度之间的权衡将在实际案例中得以体现。 受限与非受限簇有效势展开（CCSD/UCCSD）： 理论推导与算法实现，讨论其在开放壳层体系中的应用。 多参考态方法（Multi-Reference Methods）： 针对简并态和电子态简并性问题，系统介绍分段组态相互作用（CASSCF）和状态至活化（MRCI）理论，强调其在过渡金属氧化物和光化学反应中的不可替代性。 第三章：拓扑序的计算描述 拓扑材料的发现极大地推动了凝聚态物理的发展。本章专门探讨如何利用第一性原理计算来识别和表征拓扑特性。我们将深入讲解布洛赫波函数拓扑不变量的计算，特别是贝里相位（Berry Phase）的积分与表征。 拓扑不变量的计算： Chern数、Z2不变量的计算框架，以及如何利用高对称点附近的能带结构来预测拓扑绝缘体和拓扑半金属。 边界态的模拟： 介绍如何通过精确匹配的边界条件模拟真实的材料界面，并使用投影技术来可视化边缘态的局域性质。 --- 第二部分：强关联系统的数值模拟范式 强关联系统，如高$T_c$超导体、重费米子系统和量子自旋液体，是当代凝聚态物理的圣杯。本部分侧重于描述处理这些高度复杂量子态的数值工具。 第四章：自相互作用修正与有效哈密顿量构建 当DFT失效时，我们需要构建一个简化的、包含关键物理信息的有效哈密顿量。本章详细介绍如何从全电子第一性原理计算中提取这些模型参数。 Hubbard 模型的构建： 利用密度矩阵重构（DMFT-informed）方法，从第一性原理计算中导出局域的单格点Hubbard参数$U$和$J$。 Slater-Koster 投影技术： 如何将复杂的能带结构投影到特定的子空间（如d轨道或f轨道），从而构建更小、更易于处理的有效Tight-Binding模型。 第五章：从格点模型到高维模拟 本章专注于解决具有明确格点结构的强关联模型的数值方法。 动力学平均场理论（Dynamical Mean-Field Theory, DMFT）： 理论框架的详细推导，包括如何将晶格问题映射到杂质问题，并使用量子模拟器（如精确对角化QMC或辅助场QMC）作为解算器（Solver）。重点讨论局部玻恩-奥本海默近似（Local-Clustering Approximation, LCA）的引入。 张量网络态（Tensor Network States, TNS）： 介绍矩阵乘积态（MPS）和投影纠缠对态（PEPS）的结构与优势。重点讲解如何将这些方法应用于一维和二维体系的基态求解和时间演化模拟。 第六章：统计力学在复杂系统中的应用 本章探讨如何使用统计力学方法来模拟有限温度下的平衡态性质，这对于理解相变和热力学稳定性至关重要。 蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）的进阶应用： 聚焦于非玻尔兹曼采样技术，如平行交换（Parallel Tempering）和自适应采样技术，以克服高维积分中的“符号问题”障碍（虽然本书不侧重于传统QMC，但会介绍其在统计采样上的通用性）。 有限温度计算： 引入有限温度格林函数方法，以及如何结合DMFT与格林函数技术来确定临界温度和相界。 --- 第三部分：激发态与非平衡态的计算前沿 理解材料如何响应外部扰动（光、电场、磁场）是现代材料科学的核心。本部分聚焦于描述激发态动力学和响应函数的先进技术。 第七章：线性响应理论与散射函数 本章复习并扩展了线性响应理论，将其应用于计算材料的各种输运和光学性质。 Kubo 公式与输运系数： 详细推导如何在第一性原理框架下计算电导率、热导率和介电函数。重点关注计算中的截断误差和能量分辨率的选择。 电子-声子耦合（Electron-Phonon Coupling, EPC）： 介绍如何计算EPC矩阵元，并利用它们来解释电子的声子散射过程，预测电子寿命和超导转变温度（如使用DFPT-EPH方法）。 第八章：从光谱到时间演化 本章关注如何模拟材料对瞬时或周期性外场的响应。 激发态吸收光谱的计算： 比较TD-DFT、GW近似和Bethe-Salpeter方程（BSE）在描述单激发和双激发过程中的准确性与效率。讨论如何处理激子束缚能和带隙重整化。 非平衡态动力学模拟： 介绍基于密度矩阵演化的方法，以及如何耦合电子和晶格动力学（电子-声子非绝热耦合），模拟飞秒尺度的能量转移和载流子弛豫过程。 第九章：机器学习在凝聚态物理中的赋能 本章探索如何利用现代数据科学工具来加速和指导复杂的物理模拟。 势能面的构建与势能函数（Force Field）的机器学习加速： 使用高斯过程回归（GPR）和神经网络势（NNP）替代昂贵的量子化学计算，实现大规模分子动力学模拟。 材料性质的预测与筛选： 讨论如何利用已有的计算数据库（如Materials Project或OQMD）进行高通量计算，并通过结构-性质映射技术（如晶格特征描述符）快速预测候选材料的性质。 附录：计算资源与并行化策略 本附录将提供关于如何高效利用现代高性能计算（HPC）平台的实用指导，包括并行化技术（MPI/OpenMP）、GPU加速在电子结构代码中的应用，以及结果的可视化工具推荐。 --- 本书的结构确保了读者能够从基础的量子力学原理出发，逐步掌握处理从简单绝缘体到复杂强关联拓扑材料的尖端计算技术。它不仅是理论的阐述，更是一份实践指南，强调计算效率、物理洞察与数值稳定性的平衡。

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这本书的排版和装帧质量非常出色，这在学术著作中是一个值得称赞的细节。清晰的字体和合理的行距，使得长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更重要的是，书中对公式的编号和交叉引用做得极为规范和准确，这在查阅复杂推导时，为我节省了大量时间。在我看来，一本优秀的教材或专著，其价值不仅在于内容，还在于阅读体验的舒适度。这本书在这一点上做得近乎完美。内容上，我对它对统计物理核心概念的重申印象深刻，它没有因为读者的基础可能不错就略过基础，而是以一种更成熟、更深刻的方式重新审视了熵、自由能等基本量在复杂系统中的体现。这种“温故而知新”的叙事手法，让我在理解前沿课题的同时，也巩固了对基本原理的掌握。它成功地平衡了学术深度和可读性，使得那些原本可能被认为枯燥乏味的数学细节，也因为其在物理图像中的关键作用而被赋予了生动的意义。这是一部值得被长期置于案头，时常翻阅的案头宝典。

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坦白说，这本书的阅读体验是充满挑战性的，但这种挑战性却激发了我极大的学习热情。它的文字风格非常凝练，几乎每一个句子都承载着大量的物理信息，这使得我必须保持高度的专注力才能跟上作者的思路。我感觉自己仿佛在跟随一位经验丰富的向导，穿越一片充满未知和复杂性的理论丛林。书中对边界条件的讨论，以及对相变临界行为的描述，尤为精彩，它精准地捕捉到了宏观现象背后隐藏的微观动力学。与我之前读过的几本同类书籍相比，这本书在处理非平衡态问题时的视角非常独特，它提供了一个全新的分析框架，让我对系统的时间演化有了更深层次的认识。此外，书中引用的参考文献质量极高，几乎涵盖了近几十年来最重要的进展，这为我进一步深入研究指明了清晰的路径。这本书绝不是那种可以“翻阅”的读物，它要求你“啃食”，需要反复咀嚼才能领悟其全部的妙处。它的厚重感不仅来自页数，更来自其思想的密度。

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拿到这本书后，我立刻被它内容的广度和深度所震撼。作者显然是一位在计算物理领域浸淫多年的行家，他对各种数值技巧的把握达到了炉火纯青的地步。我花了好几天时间仔细研读了其中关于系统采样的部分，发现书中对于算法效率的讨论远超一般教科书的范畴。它没有仅仅停留在算法描述层面，而是深入剖析了不同近似方法背后的物理含义及其计算代价，这一点对于实际从事科研工作的人来说至关重要。书中对大型多体问题的处理策略，展示了一种极高的工程智慧，很多细节的处理，比如如何优化内存访问、如何并行化计算流程，都被提及，这对于想要将理论付诸实践的研究生来说，简直是宝藏。阅读过程中，我多次停下来，不是因为我不理解，而是因为我需要时间去消化那些精妙的洞察——作者似乎总能找到一个更优的角度去看待一个经典难题。这本书的价值在于，它不仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么是这样”以及“如何才能做到更好”。那种对细节的执着和对精度的不懈追求，是这部作品最动人的灵魂所在。

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我曾期待一本能够连接理论推导与实际应用的桥梁之作，而这本著作在很大程度上满足了我的期望。它不仅仅停留在高深的数学推导上，更巧妙地穿插了大量具体的物理模型案例，比如强关联电子系统、磁性材料等。作者在介绍每一种方法时，总会立刻展示它在解决某一特定物理难题时的威力。这种即时的反馈机制，极大地增强了学习的成就感。特别是关于如何构建有效的有效哈密顿量的那一章，简直是一堂大师级的建模课。它教会我的不是去套用现成的公式，而是如何根据物理直觉来构建最能反映问题本质的数学描述。我发现，这本书在强调理论严谨性的同时，也保持了对物理直观的尊重，它清晰地勾勒出数学工具如何服务于物理理解的路径。对于希望从“解题者”成长为“问题发现者”的读者来说，这本书的指导意义是无可替代的。它就像一位严厉而又慈爱的导师，不断地鞭策你超越已知的边界。

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这本书的封面设计很吸引人，带着一种古典与现代交织的科技美感。当我第一次翻开它的时候，那种扑面而来的严谨学术气息立刻抓住了我。内容上，作者似乎深谙理论物理的精髓，对基础概念的阐述既全面又深刻，没有丝毫的含糊不清。特别是对于那些初涉此领域的读者来说，书中对数学工具的引入处理得非常得当，它没有急于抛出复杂的公式，而是循序渐进地铺垫了必要的背景知识，这让我感觉学习的阻力小了很多。从章节的组织来看，逻辑性极强，仿佛是经过精心雕琢的艺术品，每一个部分都与前后文紧密相连，共同构建起一个坚固的理论大厦。我尤其欣赏作者在解释一些高度抽象概念时所采用的类比和图示，这些非正式的辅助材料极大地拓宽了我的理解维度，让那些原本遥不可及的物理图像变得触手可及。这本书无疑是一部具有里程碑意义的著作，它不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的引导，引领我们如何以最严密的方式去审视和解析凝聚态体系中的微观世界。它对后继研究的启发性价值，或许比它本身所包含的现有知识更为珍贵。

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