Chaos and Coarse Graining in Statistical Mechanics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Castiglione, Patrizia/ Falcioni, Massimo/ Lesne, Annick/ Vulpiani, Angelo

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2008-8

价格:$ 163.85

装帧:

isbn号码:9780521895934

丛书系列:

图书标签:

Statistical Mechanics
Chaos Theory
Coarse Graining
Non-Equilibrium
Dynamical Systems
Complexity
Phase Transitions
Ergodic Theory
Computational Physics
Mathematical Physics

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

While statistical mechanics describe the equilibrium state of systems with many degrees of freedom, and dynamical systems explain the irregular evolution of systems with few degrees of freedom, new tools are needed to study the evolution of systems with many degrees of freedom. This book presents the basic aspects of chaotic systems, with emphasis on systems composed by huge numbers of particles. Firstly, the basic concepts of chaotic dynamics are introduced, moving on to explore the role of ergodicity and chaos for the validity of statistical laws, and ending with problems characterized by the presence of more than one significant scale. Also discussed is the relevance of many degrees of freedom, coarse graining procedure, and instability mechanisms in justifying a statistical description of macroscopic bodies. Introducing the tools to characterize the non asymptotic behaviors of chaotic systems, this text will interest researchers and graduate students in statistical mechanics and chaos.

《流变学中的复杂性与尺度效应》图书简介本书深入探讨了流变学领域中物质行为的复杂性及其在不同尺度上的表征问题。聚焦于非牛顿流体、复杂悬浮液、高分子溶液以及软物质系统，本书旨在为研究人员和工程师提供一个理解宏观现象背后微观机制的全面框架。我们抛弃了对单一、理想化模型的过度依赖，转而强调在处理真实世界中材料的非线性响应、时间依赖性以及空间异质性时所必需的先进概念和分析工具。第一部分：复杂流体的本构关系与时空尺度本书的第一部分着重于定义和量化流体行为的复杂性。我们首先回顾了经典连续介质力学的基本假设，并清晰地界定了这些假设在处理高度结构化的复杂流体（如胶体、乳液和活体物质）时失效的界限。 1. 尺度依赖性的力学基础：详细阐述了描述复杂流体时，特征时间尺度和空间尺度的重要性。我们引入了魏斯-霍克尺度 (Weissenberg Number, Wi) 和彼得森数 (Peclet Number, Pe) 的更精细化定义，并讨论了它们如何决定系统的主导物理过程——是粘性控制、弹性控制还是扩散控制。特别关注了跨尺度耦合 (Multiscale Coupling) 问题，即微观结构的变化如何瞬时或延时地影响宏观应力响应。 2. 非平衡态热力学与耗散：区别于平衡态统计力学，本书深入探讨了流变过程的非平衡性质。我们利用非平衡态热力学 (Non-Equilibrium Thermodynamics) 的原理来构建描述能量耗散和熵产生的框架。关键部分在于对超粘滞性 (Over-viscosity) 现象的分析，这通常发生在快速变形或高剪切率下，此时流体的微观重组速率无法跟上外部驱动速率。我们详细推导了适用于复杂流体的广义斯托克斯-爱因斯坦关系，并讨论了如何通过测量动态光散射和流变学数据来验证这些关系。 3. 结构依赖性的本构模型：摒弃简单的幂律或指数模型，本书关注那些能够内在包含结构信息的本构方程。详细介绍了谱粘度模型 (Spectrum Viscosity Models)，特别是那些基于线性粘弹性谱 (Linear Viscoelastic Spectrum) 的模型，如球形积分模型 (Spherical Integral Models)。针对高分子网络，我们引入了弹粘性交联点理论 (Entanglement Point Theory) 的现代修正版本，并探讨了拉伸诱导的各向异性 (Stretch-Induced Anisotropy) 如何通过流变学张量来描述。第二部分：复杂性源于结构：颗粒、聚合物与界面第二部分将焦点转向复杂流体中提供复杂性的具体物理实体——颗粒、高分子链以及它们与环境的界面。 4. 悬浮液中的多体相互作用：对于高浓度悬浮液，单个颗粒间的相互作用迅速被多体效应和空间限制所主导。我们分析了空间位阻 (Steric Hindrance) 和范德华力 (Van der Waals forces) 在形成有序凝胶结构 (Ordered Gel Structures) 中的作用。通过哈密顿-雅可比方程 (Hamilton-Jacobi Equation) 的应用，我们量化了颗粒排列在静止状态下如何产生巨大的屈服应力。此外，还专门讨论了电动力学效应 (Electro-hydrodynamic Effects) 在导电悬浮液中的贡献。 5. 聚合物动力学与构象：在聚合物系统中，流变行为的复杂性直接来源于高分子链的拓扑结构 (Topological Constraints) 和链段动力学 (Segmental Dynamics)。本书详细阐述了布朗动力学 (Brownian Dynamics) 模拟如何揭示链在剪切流场中的“拉链效应” (Zipper Effect) 和“卷曲-伸展转变” (Coil-Stretch Transition)。我们通过高分子动力学理论 (Polymer Dynamics Theory) 导出了流变学松弛时间与链长、稀溶液浓度之间的非线性关系，特别是对交叉点 (Crossover Point) 附近的行为进行了深入分析。 6. 界面现象与软物质：许多复杂流体的特征在于其显著的界面效应，例如乳液和泡沫。本章侧重于Marangoni 效应在动态界面流动中的作用，以及界面弹性 (Interfacial Elasticity) 如何影响液滴的稳定性和破碎机制。我们探讨了活性物质 (Active Matter) 中，例如驱动性胶体或自组装体系，能量输入如何绕过传统的耗散机制，产生非互易性 (Non-Reciprocal) 的宏观运动。第三部分：处理复杂系统的分析与模拟工具本部分是本书的方法论核心，介绍如何从实验数据和计算模型中提取出有意义的物理参数，以应对高维度的复杂性。 7. 非线性响应的表征：传统的振荡剪切实验（如储能模量 $G'$ 和损耗模量 $G''$）在描述系统偏离线性范围后的行为时显得不足。我们重点介绍了非线性粘弹性光谱 (Nonlinear Viscoelastic Spectrum) 的测量技术，如广义泰勒展开法 (Generalized Taylor Expansion) 和高阶傅里叶分析。这些工具使得我们能够区分应力响应中由应变硬化 (Strain Hardening) 引起的结构重排和纯粹的黏性流动。 8. 随机过程与微观模拟：鉴于许多复杂流体（如生物流体）的内在随机性，本书强调了随机力学方法 (Stochastic Mechanics) 的应用。详细阐述了介观动力学 (Mesoscopic Dynamics) 模拟，特别是格子玻尔兹曼方法 (Lattice-Boltzmann Method, LBM) 在处理多相流和固液界面演化中的优势。我们展示了如何利用分子动力学 (MD) 模拟的结果来校准宏观模型中的摩擦系数和局部结构因子。 9. 数据驱动的逆问题：面对高度复杂的实验数据，我们引入了现代逆问题求解技术。讨论了贝叶斯推断 (Bayesian Inference) 和机器学习 (Machine Learning) 在反演复杂流变参数，例如从同步辐射小角散射数据中推断出流场中的颗粒分布函数方面的潜力。强调了模型可识别性 (Model Identifiability) 的重要性，以确保从数据中提取的参数具有明确的物理意义，而非仅仅是拟合误差的产物。结论：迈向统一理论的挑战本书的结论部分总结了当前流变学研究中尚未解决的核心挑战，特别是如何建立一个真正具备尺度不变性 (Scale Invariance) 的理论框架来统一描述从纳米尺度自组装到宏观工程应用的流体行为。我们展望了对活性软物质和时间晶体在流动状态下行为的研究方向，并呼吁更紧密地整合理论建模、先进实验技术和高精度数值模拟，以期真正驾驭和控制这些日常生活中无处不在的复杂物质形态。本书适合高年级本科生、研究生以及从事软物质、高分子科学、化学工程、生物物理学和应用数学领域的研究人员和专业人士阅读。