Applications of Metamaterials pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Capolino, Filippo (EDT)

出品人:

页数:762

译者:

出版时间:

价格:795.00 元

装帧:

isbn号码:9781420054231

丛书系列:

图书标签:

• Metamaterials
• Electromagnetics
• Photonics
• Nanophotonics
• Materials Science
• Applied Physics
• Engineering
• Optics
• Microwave Engineering
• Antennas

好的，这是一份针对一本名为《Applications of Metamaterials》的图书所撰写的、不包含该书内容的详细图书简介。这份简介将侧重于介绍其他前沿物理学、材料科学、工程学或相关交叉学科的广阔领域，旨在吸引对相关领域感兴趣的读者。 突破性计算：面向复杂系统的多尺度建模与优化 图书简介 在二十一世纪的科技版图中，计算科学已不再是单纯的辅助工具，而是驱动基础研究突破与工程创新的核心引擎。本书《突破性计算：面向复杂系统的多尺度建模与优化》深入探讨了当前计算科学领域最前沿、最具挑战性的课题，尤其关注如何构建、求解和优化那些跨越多个长度、时间或能级尺度的复杂物理、化学和生物系统。 本书并非聚焦于特定材料结构的电磁响应，而是将目光投向更宏观、更具系统性的计算挑战，涵盖了从原子尺度的量子力学模拟到宏观尺度的系统级设计与控制的全景图。它为研究人员、高级工程师以及对先进数值方法感兴趣的学者提供了一份详尽的指南，旨在提升他们处理当前棘手科学问题的能力。 第一部分：多尺度建模的理论基础与挑战 复杂系统的一个核心特征是其行为在不同尺度上表现出显著的差异，这要求我们构建能够桥接这些尺度的计算框架。 第一章：尺度分离与耦合理论 本章首先回顾了经典的多尺度建模范式，如分子动力学（MD）与有限元分析（FEM）的耦合方法。重点讨论了如何量化尺度间的相互作用强度，以及在处理非平衡态过程时，如何避免因尺度差异导致的数值失真。我们将深入分析如何有效定义和处理“界面”信息传递，例如在流体-固体界面或不同晶体结构间的能量和动量交换。 第二章：高效能计算算法的范式转变 传统计算方法在面对海量数据和高精度需求时，往往力不从心。本章聚焦于现代高性能计算（HPC）环境下的算法优化。内容包括张量网络方法（Tensor Networks）在模拟高维量子态中的应用，以及如何利用图形处理单元（GPU）和众核架构实现第一性原理计算的并行化加速。我们将探讨基于机器学习的势能面构建方法，如何显著降低传统量子化学计算的计算成本，同时保持可接受的精度。 第二部分：复杂系统中的数值方法前沿 本部分将主题聚焦于当前计算数学和应用物理中急需突破的关键技术，特别是在处理非线性、非局部性问题时的创新策略。 第三章：非线性偏微分方程的鲁棒求解器 许多复杂系统的动力学由高度非线性的偏微分方程（PDEs）所描述，如湍流、相场模型或生物膜的形态演化。本章详细介绍了先进的非线性求解技术，包括基于谱方法的加速收敛技术、自适应网格加密（Adaptive Mesh Refinement, AMR）在捕捉精细结构时的优势，以及如何利用牛顿-克雷洛夫子空间方法处理大规模稀疏非线性系统。特别地，我们探讨了将随机过程纳入确定性模型中，以处理系统中的内在不确定性。 第四章：数据驱动的物理模型发现与修正 随着实验数据的爆发式增长，如何从观测数据中“学习”出描述系统行为的底层物理方程成为了一个热点。本章详细阐述了符号回归、稀疏识别系统（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics, SINDy）等技术，它们能够从高维时间序列数据中自动提取出简洁、可解释的微分方程组。此外，我们还将讨论如何将这些数据驱动的发现模型，与已知的物理定律相结合（Physics-Informed Neural Networks, PINNs），以实现既符合数据又满足物理约束的混合模型。 第三部分：系统级优化与控制的应用 计算建模的最终目标往往是实现对系统的精确控制或最优设计。本部分关注如何将前述的建模能力转化为实际的工程或科学决策。 第五章：大规模系统的全局优化策略 在设计复杂的化学反应器、优化电网调度或规划大规模材料合成路径时，研究人员经常面临具有数千个变量的非凸优化问题。本章系统地介绍了应对这些挑战的工具，包括基于梯度的优化算法在高维空间中的局限性，以及如何有效应用进化算法（如遗传算法）和贝叶斯优化来探索全局最优解。我们将通过具体的案例分析，展示如何将计算模型嵌入到自动化的设计-测试-学习循环中。 第六章：不确定性量化与鲁棒设计 真实世界的系统总是受到参数波动和模型不完全性的影响。本章将计算科学的焦点从“点估计”转向“概率分布”。我们深入探讨了蒙特卡洛模拟、近邻方法（如Polynomial Chaos Expansion, PCE）以及基于机器学习的近似后验概率推断技术。掌握这些技术，使得工程师能够评估设计决策在不同操作条件下的可靠性，从而实现真正的鲁棒（Robust）和可靠（Reliable）的系统设计。 结语：通往自主科学发现的未来 本书的最终目标是培养读者构建“智能”计算工具的能力，这些工具不仅能精确模拟现象，还能主动地提出新的假设、优化设计参数，并自我修正模型偏差。它强调了跨学科合作的重要性——将计算机科学的严谨性、数学的抽象能力与物理学和工程学的实际洞察力完美结合，以期在气候建模、药物发现、先进制造等领域取得下一轮突破。 本书适合研究生、博士后研究人员、专注于计算科学的高级工程师以及希望将现代数值方法应用于复杂系统研究的科研人员。阅读本书将使您掌握应对未来计算挑战所需的关键理论工具和工程实践。

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