Mathematica與大學物理計算(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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董鍵著 著

圖書標籤:

• Mathematica
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• 數值分析
• 高等教育
• 理工科
• 程序設計
• 算法

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302318712

商品編碼：11196616441

齣版時間：2013-08-01

現代材料科學中的計算方法與應用：從第一性原理到數據驅動建模 圖書簡介 本書旨在為材料科學、化學工程及相關領域的科研人員、研究生和高年級本科生提供一套係統、深入的計算工具箱，重點聚焦於如何運用現代計算物理和化學方法解決復雜的材料設計與性能預測問題。內容涵蓋瞭從微觀尺度的量子力學計算到介觀尺度的分子動力學模擬，再到宏觀尺度的有限元分析（FEA）及機器學習在材料信息學中的應用。 第一部分：量子力學基礎與第一性原理計算 本部分首先迴顧瞭量子力學的基本原理，特彆是薛定諤方程在多電子體係中的應用所麵臨的挑戰。隨後，詳細介紹瞭密度泛函理論（Density Functional Theory, DFT）的核心概念，包括交換關聯泛函的選擇及其對計算結果精度的影響。 電子結構計算的數值方法： 深入探討瞭平麵波基組、贋勢（Projector Augmented Wave, PAW；Ultrasoft Pseudopotential, USPP）的構建與選擇，以及如何高效求解Kohn-Sham方程的迭代算法（如Pulay混閤法）。 計算實例與分析： 提供瞭使用主流第一性原理軟件包進行晶體結構弛豫、電子態密度（DOS）和能帶結構計算的詳細操作指南。重點分析瞭如何通過計算能帶結構來預測半導體和絕緣體的帶隙特性，以及如何利用態密度分析材料的電子特性。 復雜體係的處理： 討論瞭如何處理包含缺陷（點缺陷、位錯）和錶麵/界麵體係的計算，特彆是如何設置閤適的超胞模型以及處理長程庫侖相互作用的截斷問題（如對缺陷體係的修正）。此外，還將涉及如何將自鏇軌道耦閤（SOC）引入計算，以準確描述重元素的電子結構。 第二部分：分子動力學模擬：從原子到介觀尺度 本部分側重於利用經典力學框架下的分子動力學（Molecular Dynamics, MD）模擬技術，研究材料隨時間演化的動態過程和熱力學性質。 力場構建與選擇： 詳細闡述瞭各種經典力場（如LJ勢、BOP、ReaxFF等）的適用範圍和局限性。重點講解瞭如何針對特定材料體係（如高分子、離子液體或過渡金屬氧化物）選擇或開發適當的勢函數。 模擬算法與集成： 介紹瞭Verlet積分算法及其改進，以及如何處理長時間尺度的模擬問題（如高精度時間步長的選擇）。討論瞭恒溫恒壓（NVT, NPT）係綜的實現方法（如Nosé-Hoover或Berendsen熱浴）。 自由能計算與動力學過程： 深入探討瞭計算材料熱力學性質的高級方法，如準諧態近似（Quasi-Harmonic Approximation）計算聲子譜和熱膨脹係數。對於涉及相變和反應過程，將介紹如Metadynamics、Umbrella Sampling等增強采樣技術，用於計算反應路徑上的自由能勢壘。 材料應用案例： 提供瞭模擬離子在固態電解質中的擴散機製、高分子材料的玻璃化轉變行為以及晶體材料的塑性變形過程等實例。 第三部分：介觀尺度模擬：場論與界麵現象 本部分將目光投嚮介觀尺度，介紹基於連續介質理論的模擬方法，這些方法在處理大尺度結構和多物理場耦閤問題時具有計算效率優勢。 相場法（Phase-Field Modeling）： 詳細闡述瞭相場理論在描述材料微觀結構演化中的應用，例如晶粒的生長、析齣相的成核與閤並等。重點講解瞭如何構建自由能泛函以及如何利用Cahn-Hilliard或Allen-Cahn方程來驅動動力學演化。 有限元方法（FEA）基礎： 介紹瞭將連續介質力學問題離散化的基本思想，包括形函數、高斯積分和剛度矩陣的構建。將重點放在材料力學響應（如彈性、粘塑性）的建模上，並說明如何將微觀模擬（如DFT或MD）的結果作為輸入參數（如本構關係）耦閤到宏觀FEA模型中。 界麵與缺陷工程： 討論瞭如何使用界麵能和彈性應變場來描述晶界、孿晶界等結構對材料性能的影響。 第四部分：材料信息學與數據驅動的性能預測 本部分聚焦於現代計算材料學的前沿領域——材料信息學，介紹如何利用大數據和機器學習方法加速材料發現過程。 材料描述符與高維特徵工程： 講解如何將復雜的晶體結構或分子結構轉化為計算機可理解的數字嚮量（描述符），如Magpie特徵、SOAP（Smooth Overlap of Atomic Positions）等。 監督學習模型應用： 介紹迴歸和分類模型（如高斯過程迴歸、隨機森林、神經網絡）在預測材料性質（如硬度、催化活性、穩定性）中的應用。重點在於訓練集和測試集的構建，以及模型的可解釋性分析。 高通量計算與數據管理： 討論如何結閤自動化腳本和雲計算平颱，實現DFT計算的高通量篩選流程。介紹材料數據庫（如Materials Project, OQMD）的結構和查詢方法，以及如何利用這些開放數據來訓練和驗證預測模型。 全書結構嚴謹，理論推導與實際操作緊密結閤，旨在幫助讀者不僅掌握計算工具的使用，更能理解其背後的物理和化學意義，從而能夠獨立設計和實施解決復雜材料科學問題的計算方案。書末附有大量開源代碼示例（基於Python或特定計算包的腳本），便於讀者立即上手實踐。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，市麵上很多聲稱結閤軟件和學科的書籍往往顯得有些生硬，像是把軟件教程強行塞進瞭教科書的框架裏。但《Mathematica與大學物理計算（第2版）》在這方麵做得非常自然流暢。它的敘事邏輯非常貼閤一個物理學傢的思維習慣。比如，在引入某個計算技巧之前，它會先用幾句話點明這個技巧在物理學中通常用來解決哪一類問題，建立起直觀的聯係。這種“物理驅動計算”的編寫思路，使得學習過程中的知識遷移非常順暢。我特彆喜歡它在某些章節後提供的“思考題”或“擴展應用”，這些往往不是簡單地重復前麵的操作，而是要求讀者結閤所學知識，提齣一個新的物理場景並嘗試用Mathematica求解。這種引導式的學習，真正培養瞭我們的獨立研究能力，而不是淪為簡單的“代碼復印機”。閱讀這本書的過程，就像是身邊有一位經驗豐富的導師，在你遇到理論瓶頸時，適時地遞給你一把趁手的計算工具，告訴你如何用更現代、更高效的方式去攻剋它。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度確實令人印象深刻，它仿佛是一本精心策劃的“計算物理實踐手冊”，而不是簡單的軟件使用指南。我注意到書中對於不同物理分支的覆蓋非常全麵，從基礎的力學、電磁學，到量子力學和熱力學，都有相應的計算案例支撐。這種全麵的覆蓋避免瞭許多同類書籍隻專注於某一個特定領域的局限性。最讓我感到驚喜的是，它在處理一些經典物理中棘手的“邊界條件”和“級數展開”問題時，給齣的Mathematica代碼示例不僅高效而且優雅。這種代碼的“優雅性”在科學計算中是極其寶貴的，因為它不僅能得到結果，還能在後續的修改和擴展中保持代碼的可讀性和可維護性。我用瞭書中的一個例子來模擬一個復雜電磁場的分布，我發現通過調整幾個參數，圖形反饋幾乎是實時的，這極大地激發瞭我探索不同物理情景的興趣。它教會我的不僅是命令，更是一種結構化的思維方式，如何將一個復雜的物理模型拆解成可計算的小模塊，這對於任何想從事科研工作的人來說，都是一個寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《Mathematica與大學物理計算（第2版）》後，我最大的感受是，這本書的作者顯然對物理教學和計算工具的結閤有著非常深刻的理解。首先，從排版和裝幀來看，雖然是技術書籍，但閱讀體驗相當不錯，圖文並茂，有助於理解那些抽象的物理概念。我特彆欣賞它在介紹Mathematica基礎操作時的循序漸進，沒有那種高高在上的技術術語堆砌，而是非常貼閤一個初學者（或者說，一個不太熟悉Mathematica的物理專業學生）的需求。比如，它對符號運算和數值計算的區分介紹得非常清晰，這在處理復雜的微分方程或者需要大量數據處理的實驗分析時，顯得尤為重要。我記得我在學習經典力學時，遇到一個復雜的振動問題，手動求解簡直是噩夢，但這本書裏提供的例子，展示瞭如何用Mathematica快速構建模型並可視化結果，那瞬間的豁然開朗感是無可替代的。更重要的是，這本書不僅僅停留在“如何操作”的層麵，它更深入地探討瞭“為何要用”這種計算思維，引導讀者思考如何將物理問題轉化為計算模型，這纔是真正提升我們解決實際問題的能力的關鍵所在。它成功地架起瞭理論物理與現代計算工具之間的橋梁。

評分☆☆☆☆☆

再者，這本書的“第2版”的更新非常及時，它緊跟瞭Mathematica軟件本身的演進，確保瞭代碼示例的有效性和前沿性。對於任何依賴計算工具進行學習和研究的人來說，過時的軟件手冊是最大的障礙。這本書顯然在這方麵投入瞭大量精力進行修訂和優化。我尤其欣賞它對可視化功能的深度挖掘，不僅僅是簡單的二維繪圖，它在三維空間描繪復雜場量，或者展示動態過程時的交互性處理，做得非常齣色。當我嘗試用它來模擬一個波的傳播過程時，那種可以實時暫停、縮放、甚至改變時間步長的交互式體驗，是傳統靜態教科書完全無法比擬的。它讓原本枯燥的偏微分方程解，變成瞭一個生動的物理現象。總而言之，這本書不僅僅是一本工具書，它更像是一部計算思維的啓濛教材，它有效地降低瞭用強大工具解決復雜物理問題的門檻，是物理計算領域一本值得反復研讀的佳作。

評分☆☆☆☆☆

從一個多年從事實驗物理的視角來看，這本書對數據處理和誤差分析的重視程度，值得稱贊。在許多理論計算書籍中，對實驗數據的處理往往是敷衍瞭事，但本書中花瞭相當的篇幅來講解如何用Mathematica進行高質量的麯綫擬閤、不確定度傳播以及生成符閤學術規範的圖錶。這對於我這樣需要將實驗數據與理論模型進行比對的讀者來說，至關重要。書中展示的擬閤函數和殘差分析的例子，清晰地展示瞭如何量化模型的優劣。我記得我曾經為一個復雜的實驗數據點尋找閤適的模型函數，自己嘗試瞭多種組閤都效果不佳。後來參考瞭書中的一個關於非綫性最小二乘法的例子，我立刻找到瞭改進方嚮，並且通過Mathematica內置的工具，非常直觀地看到瞭不同擬閤函數對數據點殘差的貢獻。這種對“數據保真度”的關注，使得這本書的實用價值遠遠超齣瞭純粹的理論計算範疇，它真正連接瞭實驗室和桌麵。