具体描述
《计算物理学》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。《计算物理学》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。
作者简介
目录信息
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
7．3mathematica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
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
我最近在寻找一本能够深化我对物理世界理解的书籍，而《计算物理学》这个标题恰好击中了我。我一直对物理定律背后的数学原理非常感兴趣，同时也渴望了解这些原理如何在实际应用中发挥作用，尤其是在科学计算的领域。我希望这本书能够详细阐述数值方法在求解物理方程中的原理和技巧，比如如何处理离散化误差，如何选择合适的数值算法来保证计算的精度和效率。我期待它能够涵盖从基础的插值、积分方法，到更复杂的求解微分方程、优化问题等内容。更重要的是，我希望这本书能够提供一些清晰的例子，展示如何将抽象的物理模型转化为可执行的计算机代码，以及如何解读和分析计算结果，从而更好地理解物理现象的内在规律。
我最近在寻找一本能够帮助我理解“计算物理学”的书。对于我这样一位物理学初学者来说，很多概念在书本上看起来很抽象，但如果能通过编程的方式去模拟和可视化，那学习效果一定会事半功倍。我期望这本书能够详细讲解一些基础的数值方法，比如如何用有限差分法或有限元法来求解偏微分方程，这在很多物理模拟中都是必不可少的。同时，我也希望书中能介绍一些常用的物理模拟软件或者库，以及如何使用它们来构建自己的模型。对我来说，清晰的图示和详尽的代码示例至关重要，能够让我跟着书一步步操作，亲手实现各种计算过程，而不是仅仅停留在理论层面。如果书中还能触及一些更前沿的计算物理技术，比如机器学习在物理学中的应用，那将是锦上添花。
一本关于《计算物理学》的书，听起来就让人觉得厚重且充满挑战。我一直对物理学的宏大理论和抽象概念着迷，但同时也深知，这些理论在现实世界中的应用往往需要强大的计算能力来验证和探索。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的知识空白。我希望它能深入浅出地介绍如何将数学模型转化为计算机程序，以及如何利用编程语言（比如Python、Fortran，甚至是C++）来解决复杂的物理问题。我很期待能够学习到数值积分、微分方程求解、蒙特卡洛方法等核心计算技术，并了解它们在不同物理分支，如量子力学、统计力学、流体力学等领域的具体应用。最好书中能提供一些实际案例，从理论推导到代码实现，再到结果分析，一步步带领读者完成一个完整的计算物理项目。这样，我不仅能掌握计算方法本身，还能体会到计算在物理研究中的重要性，或许还能激发我独立解决一些物理难题的信心。
作为一名对模拟物理过程充满好奇的学生，《计算物理学》这本书的题目就牢牢吸引了我。我一直想知道，那些在科学期刊上看到的逼真模拟，比如恒星的形成、分子的运动、或者粒子碰撞的场景，是如何实现的。我希望这本书能够为我打开一扇通往这些神奇世界的大门。我期待它能介绍一些经典的模拟算法，比如粒子群优化、分子动力学模拟，以及各种图形渲染技术，让我在自己的电脑上也能构建出一些简单的物理场景。当然，我也希望它能循序渐进，从最基础的物理概念出发，逐步引导读者进入更复杂的计算领域，而不是直接抛出高深的理论。如果书中能包含一些关于并行计算或者GPU加速的初步介绍，那就更好了。
我购买了这本《计算物理学》，主要是出于我对实验数据分析和模型优化的兴趣。我一直觉得，物理学研究不仅仅是理论推导，更需要将理论与实际观测到的数据相结合。这本书如果能详细介绍如何利用计算方法对实验数据进行处理、拟合和分析，那我将非常欣喜。特别是对于一些复杂的噪声处理、参数估计、以及模型验证等环节，我希望能够从中找到实用的算法和工具。我非常期待书中能够提供一些关于优化算法的介绍，比如梯度下降、遗传算法等，这些在调整模型参数以匹配实验数据时非常有用。此外，如果书中还能涉及一些数据可视化技术，让我能够更直观地理解计算结果和模拟过程，那这本书的价值将大大提升。
写得很简单。被卡绩点。怪自己，啥都没学会。
写得很简单。被卡绩点。怪自己，啥都没学会。
讲得浅，但学到了一些
写得很简单。被卡绩点。怪自己，啥都没学会。
写得很简单。被卡绩点。怪自己，啥都没学会。
