Statistical Physics of Spin Glasses and Information Processing pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Hidetoshi Nishimori

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2001-09-27

价格:USD 122.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780198509417

丛书系列:

图书标签:

统计物理
复杂系统
Statistical Physics
Spin Glasses
Information Processing
Disordered Systems
Phase Transitions
Complexity
Magnetism
Neural Networks
Computational Physics
Nonequilibrium Systems

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具体描述

《统计物理在量子信息与复杂系统中的应用》本书深入探讨了统计物理学在揭示量子信息处理的奥秘以及理解复杂系统内在规律方面的重要作用。全书共分为四个主要部分，层层递进，旨在为读者构建一个严谨而全面的知识框架。第一部分：统计物理学基础回顾与现代视角本部分首先对统计物理学的核心概念进行了系统性的梳理，包括宏观与微观联系的桥梁——配分函数、熵的定义与统计意义、能量的分布与热力学性质的推导等。在此基础上，本书引入了现代统计物理学的视角，重点关注非平衡态统计物理、随机过程以及分形几何在描述复杂现象中的应用。我们将探讨如何运用玻尔兹曼统计、费米-狄拉克统计和玻色-爱因斯坦统计来理解不同粒子系统的行为，并深入解析相变理论，例如朗道理论和重正化群方法，展示其在揭示物质宏观性质突变背后的微观机制中的强大能力。此外，还将介绍马尔可夫链、随机行走等概念，为理解信息传播和系统演化奠定基础。第二部分：量子信息处理的统计物理学基础量子信息科学的崛起，极大地拓展了统计物理学的研究疆域。本部分将聚焦统计物理学如何为理解量子信息处理提供深刻的洞察。我们将从量子比特（qubit）的统计描述出发，解析其叠加态和纠缠态的统计特性。读者将学习如何运用量子熵、量子比特的密度矩阵以及量子过程层析等工具来量化和分析量子信息。重点将放在量子计算的统计模型上，例如量子随机行走在算法设计中的应用，以及量子退火等优化算法的统计物理学解释。此外，本书还将探讨量子噪声和退相干的统计模型，解析它们对量子信息准确性的影响，并介绍纠错码的统计学原理。第三部分：复杂系统中的统计物理学建模与分析复杂系统，如神经网络、生物网络、社会网络以及金融市场等，展现出高度的非线性和涌现行为。统计物理学为理解这些系统提供了强大的理论框架和分析工具。本部分将详细介绍如何运用统计物理学方法来建模和分析复杂系统。我们将探讨网络科学中的统计物理学模型，例如随机图模型、无标度网络模型及其性质。重点将介绍如何应用蒙特卡洛模拟、平均场理论等技术来研究复杂系统的相变、鲁棒性以及集体行为。此外，还将深入讨论自组织临界性（SOC）理论，解释其在描述地震、森林火灾等自然现象中的作用。本书还将触及诸如伊辛模型在社会动力学中的推广应用，以及如何在信息传播模型中运用统计物理学原理。第四部分：前沿课题与未来展望本部分的最后，本书将目光投向统计物理学在量子信息与复杂系统交叉领域的前沿课题，并展望未来的研究方向。我们将探讨量子退火在解决复杂优化问题中的统计物理学机理，以及其与经典统计物理优化方法的比较。书中还将涉及量子行走在量子计算中的潜力，以及如何设计新的量子算法。在复杂系统方面，我们将关注人工智能与统计物理学的结合，例如深度学习模型中的统计物理学解释，以及如何利用统计物理学原理来设计更强大的机器学习算法。最后，本书将展望统计物理学在量子技术（如量子传感、量子模拟）以及更广泛的复杂系统（如气候变化、疾病传播）研究中的潜在应用，并提出一些开放性的研究问题，激发读者的进一步探索。本书适合具有统计物理学、量子信息、复杂系统或相关领域背景的研究生和研究人员阅读。通过对本书的学习，读者将能够掌握统计物理学在量子信息处理和复杂系统分析中的核心理论和方法，并能够独立地开展相关领域的研究工作。