具体描述
How can one construct dynamical systems obeying the first and second laws of thermodynamics: mean energy is conserved and entropy increases with time? This book answers the question for classical probability (Part I) and quantum probability (Part II). A novel feature is the introduction of heat particles which supply thermal noise and represent the kinetic energy of the molecules. When applied to chemical reactions, the theory leads to the usual nonlinear reaction-diffusion equations as well as modifications of them. These can exhibit oscillations, or can converge to equilibrium. In this second edition, the text is simplified in parts and the bibliography has been expanded. The main difference is the addition of two new chapters; in the first, classical fluid dynamics is introduced. A lattice model is developed, which in the continuum limit gives us the Euler equations. The five Navier Stokes equations are also presented, modified by a diffusion term in the continuity equation. The second addition is in the last chapter, which now includes estimation theory, both classical and quantum, using information geometry.
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用户评价
这本书的章节组织逻辑极其混乱，仿佛是把不同时间点写就的、主题跨度极大的论文片段随意拼凑在一起。某一章还在讨论玻尔兹曼方程的微扰解法，下一章突然就转向了金融市场中的随机游走模型，两者之间的桥梁极其薄弱，过渡生硬得让人出戏。我很难理解作者想要构建一个什么样的知识体系。似乎他想涵盖统计动力学的方方面面，结果却是每方面都只触及了皮毛，没有哪个部分能做到深入且系统。当你试图从前面对某一特定模型（比如Langevin方程）的介绍中寻找后面对其推广形式的讨论时，往往发现它们被割裂在了毫不相关的章节中。这种支离破碎的结构，极大地阻碍了知识的积累和体系的构建。对我而言，学习一门学科，最重要的是建立一个清晰的知识框架，而这本书恰恰缺乏这种宏观的架构感，它提供的是零散的知识点，而不是一张可以导航的地图。我读完后，感觉自己掌握了一些孤立的工具，但对于如何将它们整合起来解决复杂问题，依然一片茫然。
评分我带着极大的热情开始阅读，希望能够在这本书中找到统计物理学与非线性动力学之间那些迷人的交叉点。然而，这本书的叙事方式，让我感觉自己仿佛被扔进了一个由抽象概念构筑的迷宫，而出口却遥不可及。它的最大问题在于对“直观理解”的彻底背弃。作者似乎坚信，只要把数学工具展示得足够复杂，读者自然会领悟到其深刻之处。但事实恰恰相反，这种过度依赖纯粹形式化的做法，使得很多原本可以通过生动的例子或类比来阐明的关键物理图像变得模糊不清。举个例子，在讨论涨落与耗散定理时，书中直接跳到了高阶张量分析，完全没有铺垫如何从微观统计角度去理解宏观耗散的本质。读完好几章，我依然无法清晰地勾勒出一个清晰的物理图景，脑海中只有一堆漂浮的希腊字母。这本书更像是一份为同行评审准备的、旨在炫耀数学功底的文稿，而不是一本旨在传授知识的教材。它错失了将深奥科学变得易于接近的责任。
评分这本书，坦率地说，读起来真是一场煎熬。我原以为会接触到一些深刻的、能够启发我思考的统计学原理在动力学系统中的应用，毕竟书名听起来就这么高深莫测。然而，现实是，它更像是一本堆砌了大量复杂公式和冗长数学推导的集合，作者似乎沉迷于展示他能写出多复杂的东西，而不是如何清晰地传达知识。我花了大量时间去试图理解那些看似高深却缺乏实际应用背景的理论模型，结果却是越读越迷糊。书中对基础概念的介绍含糊其辞，却在某些特定分支上突然拔高难度，这种不连贯的叙述方式，让初学者望而却步，而有经验的读者也会觉得它在浪费时间。例如，有一章花了近百页去推导一个在实际物理系统中几乎无法观测的极限条件下的行为，读完后我完全不知道这对我正在研究的真实世界问题有何帮助，只感觉大脑被灌满了无用的符号。如果你指望从中找到优雅的洞察或者实用的建模技巧，我建议你另寻他书，这本书更像是为理论数学家准备的、与实际应用脱节的艰深学术论文集。
评分这本所谓的“统计动力学”著作，在我看来，更像是一部充满着陈词滥调和过时观点的教科书。它的结构松散，论述缺乏重点，让我不得不怀疑作者是否真正理解他所描述的领域的最新进展。我特别失望的是，书中对近年来大数据和计算方法在动力学分析中的突破性进展几乎只字未提，或者只是用几句套话敷衍过去。它仿佛停留在上世纪八十年代的学术水平，对蒙特卡洛方法、贝叶斯推断在复杂系统模拟中的威力视而不见。阅读体验非常糟糕，作者的写作风格是那种典型的、自以为是的学术腔调，充满了自我重复和循环论证。我翻阅了其中关于相变理论的部分，发现其阐述方式过于教条化，缺乏对不同理论框架之间细微差别的批判性讨论。它只是机械地罗列了已有的定理和公式，却未能教会读者如何根据不同的物理场景灵活选择和应用这些工具。对于希望跟上时代步伐的读者，这本书提供的知识密度实在太低，知识的保质期也堪忧。
评分老实说，这本书的装帧和排版都给人一种廉价感，而内容也同样如此。我发现书中存在一些明显的印刷错误和符号不一致的地方，这在如此专业的书籍中是完全不可接受的。更严重的是，我在对照几个经典案例进行验证时，发现书中提供的数值结果似乎存在计算上的瑕疵，这让我对全书的严谨性产生了根本性的怀疑。一个关于时间序列分析的章节，其算法描述效率低下，与当前主流的高性能计算方法相比，简直是天壤之别。购买这本书，我期待的是权威和精准，但我得到的是大量需要读者自行修正和验证的、充满疑问的内容。它没有提供任何实用的代码示例或数据集来辅助读者重现结果，这使得学习过程停留在纸面推演的层面，无法落地。如果你是一名需要将理论应用于实际模拟或实验分析的研究人员，这本书带来的麻烦可能远大于它能提供的帮助。它更像是一个被遗忘在角落里的、未经充分编辑和校对的早期手稿。
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