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马文淦 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030147509

商品编码：10111984081

包装：平装

出版时间：2005-05-01

基本信息

书名：计算物理学

原价：69.00元

作者：马文淦

出版社：科学出版社

出版日期：2005-05-01

ISBN：9787030147509

字数：306000

页码：250

版次：1

装帧：平装

开本：32开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

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内容提要

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本书比较系统、详细地讲述了计算物理领域涉及的重要基本概念、数学基础与方法。书中不仅较多地讲述了在传统物理课题中常用的数值计算方法：如偏微分方程的数值求解方法、计算机模拟方法中的随机模拟方法--蒙特卡罗方法和确定性模拟--分子动力学方法以及神经元网络方法，而且较详细地介绍了计算机符号处理系统及其在理论物理中的应用。书中还提供了计算物理方法在理论和实验物理领域中的应用实例，并介绍了高性能计算机与并行算法。
本书内容丰富，体系较完整，适合于作为高等学校物理类高年级大学生和研究生的教学用书，也可以作为物理学科领域以外的其他师生及科研工作者的参考书。

目录

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章 引言
1.1 计算物理学的起源和发展
1.2 计算物理学在物理学研究中的应用
第二章 蒙特卡罗方法
2.1 蒙特卡罗方法的基础知识
2.2 随机数与伪随机数
2.3 任意分布的伪随机变量的抽样
2.4 蒙特卡罗计算中减少方差的技巧
2.5 实用蒙特卡罗计算复合技术
2.6 随机游走
习题
参考文献
第三章 蒙特卡罗方法的若干应用
3.1 蒙特卡罗方法在积分计算中的应用
3.2 事例产生器
3.3 粒子碰撞过程的相空间产生
3.4 高能物理实验中蒙特卡罗方法的应用
3.5 在量子力学中的蒙特卡罗方法
3.6 在统计力学中的蒙特卡罗方法
3.7 粒子输运问题的蒙特卡罗模拟
习题
参考文献
第四章 有限差分方法
4.1 引言
4.2 有限差分法和偏微分方程
4.3 有限差分方程组的迭代解法
4.4 求解泊松方程的直接法
习题
参考文献
第五章 有限元素方法
5.1 有限元素方法的基本思想
5.2 二维场的有限元素法
5.3 有限元素法与有限差分法的比较
习题
第六章 分子动力学方法
6.1 引言
6.2 分子动力学基础知识
6.3 分子动力学模拟的基本步骤
6.4 平衡态分子动力学模拟
习题
参考文献
第七章 计算机代数
7.1 引言
7.2 粒子物理中的计算机代数
7.3 Mathematica语言编程
习题
参考文献
第八章 Mathematica在量子力学中的应用举例
8.1 粒子在中心力场中的运动问题
8.2 求非相对论性薛定谔方程本征能量限
8.3 求解薛定谔方程束缚态问题
习题一
参考文献
第九章 神经元网络方法及其应用举例
9.1 神经元网络
9.2 高能物理中的神经元网络应用举例
参考文献
第十章 高性能计算和并行算法
10.1 引言
10.2 并行计算机和并行算法
10.3 并行编程
参考文献
附录
附录A 贝斯理论
附录B 一些常用分布密度函数的抽样
附录C 求解微分方程的近似方法
附录D 三角形型函数积分式的证明
附录E Mathematica函数和指令
附录F 程序选编

作者介绍

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文摘

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序言

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《计算物理学》图书简介：内容之外的广阔天地 本书并非《计算物理学》，它是一部旨在探索人类知识边界、跨越学科鸿沟的综合性论著。它深入剖析了科学史上的关键转折点，考察了哲学思辨如何塑造现代科学范式，并着重探讨了信息、复杂性与涌现现象在不同领域的统一性。 --- 第一部分：知识的源头与方法的演进 本书的第一部分将目光投向科学思维的起源。我们不讨论具体的数值算法，而是探究“精确性”这一概念本身是如何从古代的几何学理想演变为现代物理学中依赖于测量和不确定性的实践。 一、从欧几里得到伽利略：解析的胜利与局限 本章详细梳理了西方科学思想中对完美几何模型的推崇，解析了笛卡尔坐标系如何成为理解和描述自然现象的基础工具。重点分析了在没有成熟计算工具的时代，科学家如何通过巧妙的几何构造和有限的代数运算来模拟运动，例如开普勒定律的推导过程——这更多是基于几何直觉和细致观察，而非大规模的数值迭代。我们探讨了这种解析方法的哲学基础：相信自然界可以被简化为少数几个普遍的、可被完全理解的方程。 二、统计学的崛起：从概率到不确定性 当解析方法遭遇多体问题和微观世界的随机性时，科学转向了统计学。本章聚焦于伯努利、拉普拉斯以及后来的玻尔兹曼所建立的理论框架。我们考察了如何从离散的、基于可能性的思维方式，过渡到对宏观现象的精确描述，例如气体动理学理论。这里的核心论点是：认识到知识的根本不确定性，反而成为通往更深刻理解的必要步骤。 我们将对比早期统计方法与现代蒙特卡洛思想的底层逻辑差异，着重强调前者对先验分布的依赖。 三、经验主义的边界与理论的建构 本部分深入探讨了理论物理学家的工作方式。我们不涉及任何具体的计算模型，而是关注理论的“审美”标准——对称性、简洁性和普适性。例如，爱因斯坦建立相对论的过程，更多是一种基于思想实验和几何直觉的重构，而非对海量实验数据的拟合。本书分析了这种理论建构与依赖大量计算数据进行参数优化的现代科学范式的张力。 --- 第二部分：复杂性、涌现与信息结构 本书的第二部分转向了超越还原论范畴的领域，探讨系统如何从简单的规则中产生出无法被简单地归约为个体部件的性质。 四、混沌：线性思维的终结 我们详细考察了洛伦兹的工作，但侧重点在于他对“对初始条件的敏感依赖性”的哲学启示，而非其流体力学的具体方程。混沌理论揭示了确定性系统内部的不可预测性。本书论证了这一点对科学预测的深远影响：它挑战了拉普拉斯妖的古典唯物主义愿景，迫使我们接受：即使知道所有基本定律，也无法预知所有未来状态。 我们将从拓扑学的角度审视吸引子的结构，将其视为信息组织的一种非线性方式。 五、自组织与涌现现象 本章跨越生物学、化学和材料科学的边界，探讨自组织现象。例如，雪花的形成、化学振荡（如Belousov–Zhabotinsky反应）以及生物形态发生。我们关注的是，在没有中央控制器或预设蓝图的情况下，局部相互作用如何创造出全局的、有序的结构。这里的核心概念是“涌现”——系统层级的性质无法从低层级的部件中推导出来。我们审视了复杂适应系统（CAS）的早期构想，强调反馈回路在信息处理和模式维持中的关键作用。 六、信息论的普遍性 夏农的信息论为我们提供了一种量化“不确定性减少”的通用语言。本书探讨了信息论超越通信工程的应用——在热力学（熵与信息的关系）、语言学和认知科学中的体现。我们深入分析了“有效信息”（Effective Complexity）的概念，试图建立一个衡量一个系统结构复杂程度的指标，这个指标独立于系统所遵循的具体物理定律。 --- 第三部分：人与工具：知识的扩展与限制 最后一部分将视角转向人类认知能力与外部工具之间的互动关系，特别是对“计算”这一概念的哲学反思。 七、图灵机器的界限：可计算性与智能的定义 图灵的贡献远超计算机科学本身，它为我们定义了“算法”的边界。本书深入讨论了停机问题的不可解性对科学研究的深层意义：存在着一些在原理上无法通过任何有限、机械化的步骤来解决的物理或数学问题。 我们将探讨哥德尔不完备性定理如何从逻辑层面印证了这种内在的局限性，并将其置于经验科学的背景下进行讨论。这并非关于如何编写程序，而是关于计算本身的哲学含义。 八、模拟的伦理与本体论地位 在当代的科学实践中，模拟已成为与实验和理论同等重要的研究工具。本书不讨论如何进行模拟，而是探讨模拟的本体论地位。一个成功的模拟模型，它所描述的“虚拟世界”与真实世界具有何种关系？它是对世界的描述，还是一个与世界平行的、具有内在一致性的新实在？我们考察了模型选择的标准——有效性（Validity）与忠实性（Fidelity）之间的永恒权衡。 九、认知的未来：超越符号处理 本书最后展望了认知科学的交叉领域。我们讨论了联结主义（连接主义）与符号主义的争论，以及这种争论如何反映了我们在试图理解“智能”时所面临的根本困境：是还原为基础逻辑，还是接受一个分布式的、基于模式识别的涌现过程？我们认为，对这种底层机制的理解，是推动未来科学发现的关键。 --- 结语：知识的结构与未竟的探索 本书旨在提供一个宏观的、跨学科的视角，引导读者思考科学知识是如何被建构、如何被限制，以及在面对日益增长的复杂性时，人类思维需要哪些新的范式转变。它关注的是驱动所有科学分支的底层逻辑和哲学假设，而非任何特定领域的具体技术细节。它是一部关于如何思考科学的著作，而非如何进行计算的指南。

评分☆☆☆☆☆

从读者的角度来看，这本书最大的优点在于它提供了一种全新的视角来审视物理世界。过去，我们习惯于从理论推导和公式解析的角度去理解物理现象，而这本书则引导我们思考如何通过数值模拟和计算实验来探索和验证这些现象。我印象最深刻的是，书中对于复杂系统的模拟，比如流体动力学中的湍流现象，或者是粒子物理学中的多体相互作用。作者通过生动的案例，展示了计算物理学如何能够处理那些传统解析方法难以解决的复杂问题。他并没有给出完整的解决方案，而是引导读者思考如何将问题分解，如何选择合适的算法，以及如何处理模拟结果。这种启发式的教学方式，让我意识到计算物理学不仅仅是一种工具，更是一种思维方式。它鼓励我们拥抱不确定性，勇于尝试，并在模拟和实验中不断发现新的规律。这本书让我对计算物理学产生了浓厚的兴趣，也让我开始尝试将这种思维方式应用到我自己的学习和研究中。总的来说，这是一本能激发读者好奇心和探索欲的佳作。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的语言风格非常独特，它既有学术著作应有的严谨，又带着一种鼓励和启发式的探讨，读起来丝毫不会让人感到枯燥乏味。作者在讲解一些复杂的概念时，善于运用生动的比喻和形象的描述，将抽象的物理过程具象化。我记得在介绍蒙特卡洛方法时，作者并没有上来就讲随机数生成和概率密度函数，而是以一个掷骰子玩游戏的故事作为引子，生动地解释了随机抽样和统计平均的原理。这种“化繁为简”的处理方式，极大地降低了理解难度，让我能够轻松地抓住核心思想。此外，书中穿插的一些历史故事和科学家的轶事，也为枯燥的理论学习增添了不少趣味性。例如，在介绍傅里叶变换时，作者简要回顾了傅里叶本人研究热传导问题的经历，这让我对这项强大工具的起源有了更深的认识。这种将科学史与科学方法论结合起来的叙述方式，不仅丰富了读者的知识面，也让我感受到了科学探索的魅力。整本书读下来，我感觉自己不是在被动地接收信息，而是在和一位经验丰富的老师进行一场深入的交流，充满了启发和收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于初学者非常友好，它似乎有意回避了那些过于晦涩的数学证明和理论推导，而是将重点放在了如何理解和应用计算方法上。我特别欣赏书中对数学工具的选择和讲解方式，作者会根据实际的物理问题，选择最恰当的数学工具进行介绍，并且讲解过程非常清晰。比如，在介绍线性代数在物理问题中的应用时，作者并没有上来就讲向量空间和矩阵的抽象定义，而是从求解几个联立方程组的实际需求出发，引入矩阵和向量的概念，然后逐步讲解高斯消元法等解法。这种“问题驱动”的学习模式，让我能够更直观地理解这些数学工具的意义和作用，而不是为了学习数学而学习。书中对代码实现的指导也十分具体，它提供的不仅仅是代码片段，更重要的是对代码背后逻辑的详细解释，以及如何调试和优化代码的建议。我尝试着跟着书中的例子编写了一些小程序，并成功地运行起来，这极大地增强了我的信心。这本书真正做到了“授人以鱼不如授人以渔”，它不仅教给了我计算物理学的知识，更重要的是培养了我独立解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容编排上，我认为最出色的一点便是它对概念的引入与实际应用的紧密结合。不像我之前读过的某些纯理论书籍，上来就是一大堆数学公式和抽象概念，让人望而却步，这本书则巧妙地将理论知识植根于具体的物理问题之中。举个例子，当引入有限差分法来求解偏微分方程时，作者并没有直接给出公式，而是先描述了如何用简单的网格离散化来近似连续变量，然后逐步推导出差分方程。更重要的是，他立刻就拿出了一个实际的应用场景——例如，模拟热量在固体中的传导过程，并通过代码示例展示了如何用有限差分方法来解决这个问题。这种“理论-应用-代码”的模式，让我能够清晰地看到计算方法是如何服务于物理研究的，也让我对代码的编写有了更强的目标感。我特别喜欢书中对不同数值方法的比较分析，比如在处理某个特定问题时，哪种方法收敛更快，哪种方法精度更高，或者在计算资源有限的情况下，哪种方法更具优势。这些对比性的讨论，不仅加深了我对各种方法的理解，也培养了我批判性地选择合适工具的能力。这本书让我明白，学习计算物理学不仅仅是掌握一堆公式和算法，更是要学会如何将它们灵活地应用于解决真实的物理难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当简洁大气，深邃的蓝色背景点缀着抽象的物理公式和粒子轨迹，第一眼就给人一种严谨而又充满探索感的气息。翻开扉页，作者序言中对于计算物理学研究意义的阐述，以及对读者学习路径的建议，都显得非常真诚且富有洞察力。我尤其欣赏的是，作者并没有一开始就抛出晦涩难懂的数学推导，而是从一些宏观的、大家都能理解的物理现象出发，引导我们思考如何用计算的思维去解决它们。例如，关于行星运动的模拟，作者用通俗易懂的语言解释了牛顿万有引力定律，然后引出了数值积分的概念，并展示了如何一步一步地构建一个简单的模拟程序。这种循序渐进的教学方式，极大地降低了初学者进入这个领域的门槛，让我这个对编程涉猎不深的人也能迅速找到感觉，不再觉得计算物理学遥不可及。书中对各种算法的介绍，都配有清晰的伪代码和图示，即使是对算法理论不熟悉的读者，也能通过这些直观的例子来理解其核心思想。总而言之，这本书在开篇部分就做到了知识的“软着陆”，既保证了内容的深度，又兼顾了读者的接受度，让我对后续的学习充满了期待。