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出版者:华东理工大学出版社

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页数:0

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出版时间:2001-8-1

价格:33

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isbn号码:9787756280993

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《深入理解现代物理学前沿》 本书简介 本书旨在为物理学爱好者、高年级本科生及初入研究生阶段的学生提供一个全面而深入的现代物理学前沿概览。它并非一部传统意义上的教材，而是一部旨在激发读者思考、引导其跨越经典物理学藩篱，直抵当代科学最活跃领域的研究导读与思想综述。我们将着重探讨那些塑造了我们对宇宙、物质和时空理解的革命性理论框架和实验发现。 --- 第一部分：量子革命的再审视与延伸 第一章：量子力学基础的哲学与诠释 本章将超越薛定谔方程和算符代数的标准讲解，深入剖析量子力学的哲学基础及其不同诠释之间的深刻分歧。我们将考察海森堡的矩阵力学与薛定谔的波动力学如何殊途同归，并详细梳理哥本哈根诠释的核心假设——测量问题、波函数坍缩的本质。 随后，我们将转向更具争议性但至关重要的诠释体系： 1. 多世界诠释（Many-Worlds Interpretation, MWI）：侧重于其数学一致性与对“现实”定义的激进重构。探讨休·埃弗雷特的原始构想及其在当代量子计算背景下的复兴。 2. 隐变量理论（Hidden Variable Theories）：着重于贝尔不等式的实验验证如何限制了定域实在论的可能性。我们将回顾爱因斯坦、波多尔斯基和罗森（EPR）佯谬的完整论证链条，并讨论德布罗意-玻姆理论（导引波理论）作为一种非定域性的替代方案所面临的挑战与优势。 3. 退相干理论（Decoherence）：分析退相干如何解释量子系统如何过渡到我们日常观察到的经典行为，以及它是否能完全解决测量问题。重点分析开放量子系统理论（Open Quantum Systems）的数学工具及其在环境耦合下的应用。 第二章：量子场论（QFT）的构建与应用 本书将把量子场论视为描述粒子物理学的统一语言，而非仅仅是粒子物理学的工具。我们将从经典场论的拉格朗日形式出发，逐步引入规范量子化（Canonical Quantization）和路径积分表述（Path Integral Formulation）。 核心内容包括： 费曼图与微扰论：详细解析费曼规则的推导，并以电子-电子散射为例，展示如何通过计算高阶图来修正物理量。 重整化（Renormalization）的物理意义：摒弃其“数学技巧”的刻板印象，深入探讨重整化群（Renormalization Group, RG）的概念，理解物理理论的尺度依赖性，以及如何利用有效场论（Effective Field Theory, EFT）来处理不同能标下的物理学。 自旋统计定理：对该基本定理进行详尽的推导和讨论，阐明玻色子与费米子在量子场论框架下的本质区别。 --- 第二部分：时空与引力的前沿探索 第三章：广义相对论的几何基础与应用 本章将侧重于广义相对论的微分几何语言，而非仅停留在场方程的求解。重点关注黎曼几何在物理学中的应用： 1. 张量分析与曲率：深入探讨黎曼曲率张量、里奇张量和斯卡拉曲率的物理意义，理解引力如何是时空几何的体现。 2. 黑洞物理的深入探讨：超越史瓦西解，分析克尔（Kerr）黑洞的能层结构、奇点定理（Penrose-Hawking Singularity Theorems）的逻辑框架，以及事件视界的动力学行为。 3. 引力波天文学的理论基石：详细介绍线化引力理论如何预测引力波的产生和探测原理，分析四极辐射公式及其在双星系统中的应用。 第四章：量子引力：理论的未竟之路 量子引力是当前理论物理学面临的最大挑战。本章将梳理目前最有前景的几大研究方向： 弦理论（String Theory）：介绍超对称性（Supersymmetry）在弦理论中的必要性，以及五种不同超弦理论如何统一于M理论。重点探讨对额外维度（Extra Dimensions）的紧致化（Compactification）及其在低能物理学中留下的潜在印记。 圈量子引力（Loop Quantum Gravity, LQG）：阐述其通过将时空本身离散化（“量子化空间”）的核心思想，并介绍斯皮诺网络（Spin Networks）和圈量子宇宙学（Loop Quantum Cosmology, LQC）如何尝试解决大爆炸奇点问题。 全息原理（Holographic Principle）与 AdS/CFT 对偶：解释该对偶如何提供了一个连接量子引力和量子场论的强大非微扰工具，以及它对信息悖论的启示。 --- 第三部分：粒子物理与宇宙学的新视界 第五章：标准模型之外：超越已知 标准模型虽然在描述三种基本力方面取得了巨大成功，但它在解释暗物质、暗能量和中微子质量等现象上存在明显不足。本章将聚焦于这些“新物理”的理论模型： 1. 电弱对称性破缺的机制：深入解析希格斯机制的细节，并讨论是否存在超越标准模型（BSM）的电弱对称性破缺方案（如复合希格斯模型）。 2. 大统一理论（GUTs）的展望：探讨 SU(5) 或 SO(10) 等模型如何尝试统一强力与电弱力，以及它们对质子衰变的预言。 3. 暗物质与暗能量的候选者：详细分析弱相互作用重粒子（WIMPs）、轴子（Axions）等暗物质模型的物理依据。对于暗能量，将探讨兰德里-德西特（Linde-de Sitter）宇宙的精细调谐问题，并介绍张量网络（Tensor Networks）在研究宇宙学熵中的潜在作用。 第六章：凝聚态物理中的前沿概念 本书的最后一部分将展示现代物理学中的跨学科性，特别是在凝聚态物理中对量子现象的深入利用： 拓扑物态（Topological Phases of Matter）：解释拓扑不变量如何定义材料的性质，区分拓扑绝缘体和拓扑超导体。重点分析马约拉纳费米子（Majorana Fermions）在拓扑边界上的重要性及其在拓扑量子计算中的应用前景。 量子多体问题（Quantum Many-Body Problem）：介绍密度矩阵重整化群（DMRG）等数值方法如何解决高度关联电子系统，以及用薛定谔绘景下的量子纠缠概念来描述宏观凝聚态现象。 奇异金属与高温超导：探讨这些尚未被传统能带理论完全解释的材料行为，着重于其“无能隙”或“量子临界点”附近的动力学。 --- 结语：物理学的未来图景 本书的结语将引导读者反思当前物理学研究的边界，强调理论与实验的相互驱动作用。它旨在提供一套高级的分析工具和概念框架，使读者能够批判性地评估当前物理学研究文献，并为未来的理论探索奠定坚实的基础。本书的价值在于其对物理学思想深层结构的剖析，而非对特定公式的机械重复。

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这本书，说实话，拿到手的时候我就在想，这名字听起来就挺硬核的，但翻开第一页，我发现它并没有我想象中那么晦涩难懂。作者在开篇就花了很多篇幅来铺垫概率论的基础概念，用了很多现实生活中的例子来解释那些抽象的定义，比如抛硬币、抽奖游戏，甚至还有一些简单的排列组合问题。我印象最深的是关于“随机变量”那一章，作者没有直接给出复杂的数学公式，而是通过一个想象中的工厂生产线上的次品率来阐述，让我一下子就抓住了核心思想。那种娓娓道来的叙述方式，就像一个经验丰富的老师在耐心地引导你，而不是生硬地灌输知识。读完第一部分，我对概率论的恐惧感基本消除了，取而代之的是一种探索的兴趣。它让我意识到，那些看似高深的理论，其实根植于我们日常观察到的现象之中，只是需要一个更精确的数学框架去描述和预测。这本书的排版也很舒服，字里行间留出的空白恰到好处，既不会让人觉得拥挤，也不会显得过于单薄，非常适合需要长时间阅读和思考的读者。

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这本书的习题设计水平，是我近期接触到的教材里最令人称赞的。它们绝不仅仅是课本内容的简单重复或替换数字。很多习题都融入了实际应用场景的复杂度，需要读者综合运用前几章学到的不同工具才能解决。举个例子，有一道关于假设检验的题目，背景设置在一个复杂的质量控制流程中，要求我们不仅要选择合适的检验方法，还要解释为什么在某种特定情况下，零假设更容易被拒绝，以及这种拒绝的实际业务含义是什么。这迫使我必须跳出纯粹的数学计算，去思考统计推断在真实世界中的价值和局限。而且，书后附带的参考答案或解题思路也足够详尽，即便是那些看起来很简单的计算题，也会给出关键步骤的提示，确保读者能够真正掌握解题的脉络，而不是仅仅得到了一个最终答案。这对于自学者来说，简直是太友好了。

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这本书的数学推导部分处理得相当有章法，尤其是在介绍大数定律和中心极限定理的时候，作者的处理方式非常巧妙。我过去读过一些教材，往往在讲到这些定理时，直接丢出一堆希腊字母和积分符号，让人望而却步。但这本则不然，它把证明过程拆分成了若干个逻辑清晰的小步骤，每一步后面都会紧跟着一个简单的解释，说明这一步的意义是什么，它解决了之前哪个环节的疑虑。我尤其欣赏作者在讲解中心极限定理时，用了一个关于测量误差的经典案例，详细展示了正态分布是如何“自然而然”地从许多独立的小扰动中涌现出来的。这不仅仅是数学上的推导，更像是一场逻辑推理的精彩演绎。对于我这种偏好理解“为什么”多于“是什么”的读者来说，这种深度解析简直是福音。读完这部分，我不再是死记硬背结论，而是开始尝试自己去推导那些关键的步骤，这种成就感是无可替代的。

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这本书的整体阅读体验非常流畅，它的叙事节奏掌控得极佳。在引入新的复杂概念之前，总会有一个简短的“回顾与展望”的小节，将新知识点与之前学过的内容有机地串联起来，让人感觉知识体系是一个连续的整体，而不是零散的模块。例如，在引入方差分析（ANOVA）时，作者首先花了一点篇幅回顾了t检验的原理，然后自然地引出ANOVA是如何将这个思想推广到多组比较的，这种承上启下的处理，大大减轻了学习新概念时的认知负担。另外，书中对公式的排版和符号的规范性也做得非常到位，每一个变量的含义在首次出现时都会被清晰地界定，避免了阅读过程中因符号混淆而产生的挫败感。这本教材的价值，已经远远超出了教科书的范畴，它更像是一本经过精心打磨的、旨在培养严谨数理思维的经典著作，值得反复研读和收藏。

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深入到数理统计的部分，这本书展现了它深厚的功力。它没有把统计学仅仅当作概率论的简单应用，而是独立地构建了一个严密的推断体系。贝叶斯方法是我的一个知识盲区，但这本书对它的介绍非常系统化，从先验概率的选择到后验分布的构建，每一步都讲解得细致入微。我特别喜欢作者在讨论参数估计时，对最大似然估计（MLE）和矩估计（MOM）的对比分析。作者不是简单地罗列它们的优缺点，而是通过一个虚拟的金融数据模拟，展示了在不同数据特性下，这两种方法的实际表现差异。这种结合了理论和实际操作的讲解方式，极大地增强了知识的可迁移性。感觉作者是站在一个非常高远的视角来组织材料的，他似乎知道读者在学习过程中会在哪里绊倒，并提前在那里铺设好了坚实的阶梯。这本书更像是一本“如何像统计学家一样思考”的指南，而不是一本简单的公式汇编。

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