Mathematica与大学物理计算(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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董键著 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302318712

商品编码：11196616441

出版时间：2013-08-01

现代材料科学中的计算方法与应用：从第一性原理到数据驱动建模 图书简介 本书旨在为材料科学、化学工程及相关领域的科研人员、研究生和高年级本科生提供一套系统、深入的计算工具箱，重点聚焦于如何运用现代计算物理和化学方法解决复杂的材料设计与性能预测问题。内容涵盖了从微观尺度的量子力学计算到介观尺度的分子动力学模拟，再到宏观尺度的有限元分析（FEA）及机器学习在材料信息学中的应用。 第一部分：量子力学基础与第一性原理计算 本部分首先回顾了量子力学的基本原理，特别是薛定谔方程在多电子体系中的应用所面临的挑战。随后，详细介绍了密度泛函理论（Density Functional Theory, DFT）的核心概念，包括交换关联泛函的选择及其对计算结果精度的影响。 电子结构计算的数值方法： 深入探讨了平面波基组、赝势（Projector Augmented Wave, PAW；Ultrasoft Pseudopotential, USPP）的构建与选择，以及如何高效求解Kohn-Sham方程的迭代算法（如Pulay混合法）。 计算实例与分析： 提供了使用主流第一性原理软件包进行晶体结构弛豫、电子态密度（DOS）和能带结构计算的详细操作指南。重点分析了如何通过计算能带结构来预测半导体和绝缘体的带隙特性，以及如何利用态密度分析材料的电子特性。 复杂体系的处理： 讨论了如何处理包含缺陷（点缺陷、位错）和表面/界面体系的计算，特别是如何设置合适的超胞模型以及处理长程库仑相互作用的截断问题（如对缺陷体系的修正）。此外，还将涉及如何将自旋轨道耦合（SOC）引入计算，以准确描述重元素的电子结构。 第二部分：分子动力学模拟：从原子到介观尺度 本部分侧重于利用经典力学框架下的分子动力学（Molecular Dynamics, MD）模拟技术，研究材料随时间演化的动态过程和热力学性质。 力场构建与选择： 详细阐述了各种经典力场（如LJ势、BOP、ReaxFF等）的适用范围和局限性。重点讲解了如何针对特定材料体系（如高分子、离子液体或过渡金属氧化物）选择或开发适当的势函数。 模拟算法与集成： 介绍了Verlet积分算法及其改进，以及如何处理长时间尺度的模拟问题（如高精度时间步长的选择）。讨论了恒温恒压（NVT, NPT）系综的实现方法（如Nosé-Hoover或Berendsen热浴）。 自由能计算与动力学过程： 深入探讨了计算材料热力学性质的高级方法，如准谐态近似（Quasi-Harmonic Approximation）计算声子谱和热膨胀系数。对于涉及相变和反应过程，将介绍如Metadynamics、Umbrella Sampling等增强采样技术，用于计算反应路径上的自由能势垒。 材料应用案例： 提供了模拟离子在固态电解质中的扩散机制、高分子材料的玻璃化转变行为以及晶体材料的塑性变形过程等实例。 第三部分：介观尺度模拟：场论与界面现象 本部分将目光投向介观尺度，介绍基于连续介质理论的模拟方法，这些方法在处理大尺度结构和多物理场耦合问题时具有计算效率优势。 相场法（Phase-Field Modeling）： 详细阐述了相场理论在描述材料微观结构演化中的应用，例如晶粒的生长、析出相的成核与合并等。重点讲解了如何构建自由能泛函以及如何利用Cahn-Hilliard或Allen-Cahn方程来驱动动力学演化。 有限元方法（FEA）基础： 介绍了将连续介质力学问题离散化的基本思想，包括形函数、高斯积分和刚度矩阵的构建。将重点放在材料力学响应（如弹性、粘塑性）的建模上，并说明如何将微观模拟（如DFT或MD）的结果作为输入参数（如本构关系）耦合到宏观FEA模型中。 界面与缺陷工程： 讨论了如何使用界面能和弹性应变场来描述晶界、孪晶界等结构对材料性能的影响。 第四部分：材料信息学与数据驱动的性能预测 本部分聚焦于现代计算材料学的前沿领域——材料信息学，介绍如何利用大数据和机器学习方法加速材料发现过程。 材料描述符与高维特征工程： 讲解如何将复杂的晶体结构或分子结构转化为计算机可理解的数字向量（描述符），如Magpie特征、SOAP（Smooth Overlap of Atomic Positions）等。 监督学习模型应用： 介绍回归和分类模型（如高斯过程回归、随机森林、神经网络）在预测材料性质（如硬度、催化活性、稳定性）中的应用。重点在于训练集和测试集的构建，以及模型的可解释性分析。 高通量计算与数据管理： 讨论如何结合自动化脚本和云计算平台，实现DFT计算的高通量筛选流程。介绍材料数据库（如Materials Project, OQMD）的结构和查询方法，以及如何利用这些开放数据来训练和验证预测模型。 全书结构严谨，理论推导与实际操作紧密结合，旨在帮助读者不仅掌握计算工具的使用，更能理解其背后的物理和化学意义，从而能够独立设计和实施解决复杂材料科学问题的计算方案。书末附有大量开源代码示例（基于Python或特定计算包的脚本），便于读者立即上手实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度确实令人印象深刻，它仿佛是一本精心策划的“计算物理实践手册”，而不是简单的软件使用指南。我注意到书中对于不同物理分支的覆盖非常全面，从基础的力学、电磁学，到量子力学和热力学，都有相应的计算案例支撑。这种全面的覆盖避免了许多同类书籍只专注于某一个特定领域的局限性。最让我感到惊喜的是，它在处理一些经典物理中棘手的“边界条件”和“级数展开”问题时，给出的Mathematica代码示例不仅高效而且优雅。这种代码的“优雅性”在科学计算中是极其宝贵的，因为它不仅能得到结果，还能在后续的修改和扩展中保持代码的可读性和可维护性。我用了书中的一个例子来模拟一个复杂电磁场的分布，我发现通过调整几个参数，图形反馈几乎是实时的，这极大地激发了我探索不同物理情景的兴趣。它教会我的不仅是命令，更是一种结构化的思维方式，如何将一个复杂的物理模型拆解成可计算的小模块，这对于任何想从事科研工作的人来说，都是一个宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《Mathematica与大学物理计算（第2版）》后，我最大的感受是，这本书的作者显然对物理教学和计算工具的结合有着非常深刻的理解。首先，从排版和装帧来看，虽然是技术书籍，但阅读体验相当不错，图文并茂，有助于理解那些抽象的物理概念。我特别欣赏它在介绍Mathematica基础操作时的循序渐进，没有那种高高在上的技术术语堆砌，而是非常贴合一个初学者（或者说，一个不太熟悉Mathematica的物理专业学生）的需求。比如，它对符号运算和数值计算的区分介绍得非常清晰，这在处理复杂的微分方程或者需要大量数据处理的实验分析时，显得尤为重要。我记得我在学习经典力学时，遇到一个复杂的振动问题，手动求解简直是噩梦，但这本书里提供的例子，展示了如何用Mathematica快速构建模型并可视化结果，那瞬间的豁然开朗感是无可替代的。更重要的是，这本书不仅仅停留在“如何操作”的层面，它更深入地探讨了“为何要用”这种计算思维，引导读者思考如何将物理问题转化为计算模型，这才是真正提升我们解决实际问题的能力的关键所在。它成功地架起了理论物理与现代计算工具之间的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

再者，这本书的“第2版”的更新非常及时，它紧跟了Mathematica软件本身的演进，确保了代码示例的有效性和前沿性。对于任何依赖计算工具进行学习和研究的人来说，过时的软件手册是最大的障碍。这本书显然在这方面投入了大量精力进行修订和优化。我尤其欣赏它对可视化功能的深度挖掘，不仅仅是简单的二维绘图，它在三维空间描绘复杂场量，或者展示动态过程时的交互性处理，做得非常出色。当我尝试用它来模拟一个波的传播过程时，那种可以实时暂停、缩放、甚至改变时间步长的交互式体验，是传统静态教科书完全无法比拟的。它让原本枯燥的偏微分方程解，变成了一个生动的物理现象。总而言之，这本书不仅仅是一本工具书，它更像是一部计算思维的启蒙教材，它有效地降低了用强大工具解决复杂物理问题的门槛，是物理计算领域一本值得反复研读的佳作。

评分☆☆☆☆☆

从一个多年从事实验物理的视角来看，这本书对数据处理和误差分析的重视程度，值得称赞。在许多理论计算书籍中，对实验数据的处理往往是敷衍了事，但本书中花了相当的篇幅来讲解如何用Mathematica进行高质量的曲线拟合、不确定度传播以及生成符合学术规范的图表。这对于我这样需要将实验数据与理论模型进行比对的读者来说，至关重要。书中展示的拟合函数和残差分析的例子，清晰地展示了如何量化模型的优劣。我记得我曾经为一个复杂的实验数据点寻找合适的模型函数，自己尝试了多种组合都效果不佳。后来参考了书中的一个关于非线性最小二乘法的例子，我立刻找到了改进方向，并且通过Mathematica内置的工具，非常直观地看到了不同拟合函数对数据点残差的贡献。这种对“数据保真度”的关注，使得这本书的实用价值远远超出了纯粹的理论计算范畴，它真正连接了实验室和桌面。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，市面上很多声称结合软件和学科的书籍往往显得有些生硬，像是把软件教程强行塞进了教科书的框架里。但《Mathematica与大学物理计算（第2版）》在这方面做得非常自然流畅。它的叙事逻辑非常贴合一个物理学家的思维习惯。比如，在引入某个计算技巧之前，它会先用几句话点明这个技巧在物理学中通常用来解决哪一类问题，建立起直观的联系。这种“物理驱动计算”的编写思路，使得学习过程中的知识迁移非常顺畅。我特别喜欢它在某些章节后提供的“思考题”或“扩展应用”，这些往往不是简单地重复前面的操作，而是要求读者结合所学知识，提出一个新的物理场景并尝试用Mathematica求解。这种引导式的学习，真正培养了我们的独立研究能力，而不是沦为简单的“代码复印机”。阅读这本书的过程，就像是身边有一位经验丰富的导师，在你遇到理论瓶颈时，适时地递给你一把趁手的计算工具，告诉你如何用更现代、更高效的方式去攻克它。