Biostatistics and Microbiology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Paulson, Daryl S.

出品人:

页数:226

译者:

出版时间:2008-9

价格:$ 123.17

装帧:

isbn号码:9780387772813

丛书系列:

图书标签:

• 生物统计学
• 微生物学
• 统计学
• 生物学
• 医学统计学
• 流行病学
• 公共卫生
• 实验设计
• 数据分析
• 生物信息学

好的，这是一份关于一本名为《现代计算物理学导论》的图书简介，该书内容与您提到的《Biostatistics and Microbiology》无关。 --- 《现代计算物理学导论：从理论到应用》 1. 概述与背景 在二十一世纪的科学研究中，计算方法已成为物理学，乃至整个自然科学领域不可或缺的基石。理论分析的局限性、实验观测的成本与难度，使得依赖高性能计算来模拟、预测和解析复杂物理系统的需求日益迫切。《现代计算物理学导论：从理论到应用》旨在为物理学、工程学及相关交叉学科的高年级本科生、研究生及科研人员，提供一个系统、深入且实践驱动的学习资源。 本书的核心目标是弥合经典数值方法与前沿计算物理应用之间的鸿沟。它不仅详细阐述了支撑现代模拟的数学和算法基础，更侧重于如何将这些工具应用于解决当前物理学研究中的实际问题，涵盖从量子力学、凝聚态物理到流体力学和天体物理等多个领域。全书结构严谨，逻辑清晰，强调理论与实践的紧密结合，力求使读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”。 2. 核心内容与章节结构 全书分为四个主要部分，共十八章，循序渐进地引导读者掌握计算物理学的全景图。 第一部分：计算基础与数值方法回顾 (Foundational Methods) 本部分着重于建立读者所需的数学和编程基础，并回顾解决物理方程所需的经典数值技术。 第1章：计算物理学的范式与环境 讨论现代计算物理学的地位，高性能计算（HPC）架构（CPU、GPU、集群），以及科学计算中常用的编程语言（Fortran, C++, Python）的选择和最佳实践。引入误差分析的严格标准，包括截断误差和舍入误差的量化。 第2章：线性方程组的求解 深入探讨大规模稀疏矩阵的存储格式（CSR, CSC, المصفوف块结构）。详细分析直接法（LU分解、Cholesky分解）在工程问题中的适用性，并重点介绍迭代法（雅可比法、高斯-赛德尔法、共轭梯度法(CG)、预条件子技术）在解决海森堡方程或泊松方程时的效率和收敛性分析。 第3章：常微分方程（ODE）的数值积分 对物理系统中描述时间演化的动力学方程（如牛顿运动方程）进行数值处理。系统对比欧拉法、龙格-库塔法（RK4）的精度与稳定性，并引入变步长算法（如Runge-Kutta-Fehlberg）和辛积分器（Symplectic Integrators）在保守系统模拟中的优越性。 第4章：偏微分方程（PDE）的数值框架 介绍求解连续体问题的三种主要离散化技术：有限差分法（FDM）、有限体积法（FVM）和有限元法（FEM）的数学基础。重点分析边界条件的精确实现方式以及网格生成与适应性（Adaptive Mesh Refinement, AMR）的重要性。 第二部分：统计物理与蒙特卡洛方法 (Statistical Physics and Monte Carlo Methods) 本部分聚焦于处理具有大量自由度或内在随机性的物理系统，是理解相变和涨落现象的关键。 第5章：随机数生成与检验 探讨高质量伪随机数生成器的构建（如Mersenne Twister）和物理学应用中对随机数的要求。介绍低相关性序列的生成技术。 第6章：蒙特卡洛积分与重要性采样 超越简单的随机采样，系统介绍蒙特卡洛方法在多维积分中的应用。详细阐述重要性采样（Importance Sampling）如何有效降低高维积分的方差，并讨论准蒙特卡洛（Quasi-Monte Carlo）方法的潜力。 第7章：马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC） 这是模拟复杂分布的基石。详细推导和实现Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样器。在应用方面，重点分析其在计算配分函数、模拟伊辛模型（Ising Model）相变过程中的收敛速度和热化（Thermalization）处理。 第8章：玻尔兹曼统计与分子动力学（MD） 将统计力学与分子动力学模拟相结合。介绍牛顿力学方程的数值求解在MD中的应用，着重讲解牛顿粘性流体、Lennard-Jones势以及对长程相互作用（如P3M算法）的处理。探讨系综的模拟（NVE, NVT, NPT）及其热力学量提取。 第三部分：量子系统与谱方法 (Quantum Systems and Spectral Techniques) 本部分深入到微观世界的计算挑战，特别是薛定谔方程的求解。 第9章：求解定态薛定谔方程：自洽场方法 介绍如何使用Hartree-Fock（HF）方法计算多电子体系的基态。详细讲解如何利用迭代求解具有非线性依赖性的矩阵方程，以及收敛性保证。 第10章：密度泛函理论（DFT）的计算实现 DFT作为现代材料科学和化学计算的核心，本书阐述其计算框架，包括各种交换-关联泛函（LDA, GGA）的选择，以及平面波基组和赝势（Pseudopotentials）的构建与应用。 第11章：格林函数与线性响应理论 介绍使用计算方法求解包含激发态信息（如光谱函数）的动态格林函数。讨论如何利用时域方法和频率域方法来处理量子系统的响应。 第12章：谱方法与快速傅里叶变换（FFT） 系统介绍傅里叶级数和FFT在物理模拟中的威力，特别是在处理周期性边界条件和平滑函数时。展示FFT在求解泊松方程（使用快速多极展开）和模拟波函数演化中的高效性。 第四部分：前沿与应用专题 (Frontier Topics and Applications) 最后一部分将前述工具应用于当前研究热点，展示计算物理学的实际影响力。 第13章：流体动力学模拟：格子玻尔兹曼方法（LBM） 介绍LBM作为求解Navier-Stokes方程的一种替代性、基于微观动力学的有效方法。重点分析其在模拟多孔介质流动、复杂界面动力学中的优势。 第14章：计算凝聚态物理：相场模型 阐述相场（Phase Field）方法如何通过描述系统自由能密度的空间变化来模拟材料微观结构的演化（如晶体生长、磁畴壁运动）。 第15章：计算天体物理：N体模拟 讨论处理引力相互作用系统（如星系形成、宇宙学背景）的挑战。重点分析如何使用树方法（Barnes-Hut）或快速多极方法（FMM）来降低$N^2$复杂度。 第16章：数据拟合、优化与反问题 介绍最小二乘法、非线性优化算法（如Levenberg-Marquardt），以及在从实验数据中提取物理参数时如何处理欠定和病态问题。 第17章：并行计算与可扩展性 深入探讨大规模并行编程模型，包括MPI（消息传递接口）用于分布式内存系统和OpenMP用于共享内存系统的应用。强调负载均衡和通信开销最小化的策略。 第18章：面向未来的计算：机器学习与物理 探讨深度学习模型（如神经网络）如何在物理系统建模中替代或辅助传统数值方法，特别是在发现新的相互作用势能、加速迭代求解器或进行高维数据降维方面的应用前景。 3. 教材特色 实践导向：每章末尾均附有难度分级的“编程挑战”或“案例分析”，要求读者使用Fortran或C++实现核心算法，并辅以Python进行可视化。所有代码均在高性能计算集群环境下经过验证。 概念深度：本书不满足于提供“黑箱”算法，而是对算法的收敛性、稳定性和物理意义进行严格的数学推导，确保读者能根据问题特性选择最合适的数值工具。 全面覆盖：覆盖了从经典力学到量子力学的核心计算工具，使得读者能够灵活应对不同尺度的物理问题。 《现代计算物理学导论》不仅是一本教科书，更是一份面向未来科研的实践指南，致力于培养新一代能够驾驭复杂计算工具的物理学家。

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