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孙玺菁，司守奎编著 著

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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118102253

商品编码：1692189652

出版时间：2015-06-01

作  者:孙玺菁,司守奎 编著 著作 定  价:40 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2015年06月01日 页  数:293 装  帧:平装 ISBN:9787118102253 ●暂无

内容简介

暂无

《统计物理学导论：从宏观现象到微观动力学》 本书是一本深入浅出的统计物理学入门教材，旨在为读者构建一个全面而系统的理解框架，将宏观世界中观察到的丰富现象与支撑它们的微观粒子行为紧密联系起来。全书从最基础的概念出发，层层递进，逐步揭示统计物理学的精妙之处，并强调其在理解和预测自然界各类复杂系统行为中的核心作用。 第一部分：基础概念与经典理论 我们将从经典力学中的多体问题出发，引入“系综”这一核心概念。读者将了解到，在无法精确追踪每一个粒子的运动轨迹时，通过对大量粒子状态的统计平均来描述宏观系统的性质是一种行之有效的方法。本书将详细介绍微正则系综、正则系综和巨正则系综，阐述它们各自的适用条件和在不同热力学条件下的应用。 熵，作为热力学中最神秘却又至关重要的概念之一，将得到深入的剖析。我们将从玻尔兹曼的统计力学定义出发，解释熵与微观状态数量的关系，并将其与克劳修斯的热力学定义联系起来，展示微观层面的无序性如何体现为宏观层面的不可逆性。能量、温度、压强等基本热力学量将通过系综平均的概念得以重新审视，建立起微观粒子行为与宏观可测量属性之间的桥梁。 麦克斯韦-玻尔兹曼分布将是本部分的重中之重。我们将推导这一关键分布函数，并探讨其在描述理想气体分子速度分布、能量分布等问题中的应用。通过分析分子的平均动能、方均根速率等物理量，读者将直观地理解温度的微观含义。此外，经典理想气体的内能、熵、热容等热力学性质也将得到系统的推导和讨论，为后续更复杂的系统奠定基础。 第二部分：量子统计与物质相变 随着微观世界的深入探索，量子力学成为描述物质行为不可或缺的工具。本部分将引入量子统计力学的基本原理，包括费米-狄拉克统计和玻色-爱因斯坦统计。我们将详细阐述全同粒子对统计行为的影响，以及泡利不相容原理在费米子系统中的核心作用。 我们将重点讨论费米子系统，如电子在金属中的行为。读者将了解简并压力，理解为什么在低温下，电子不会全部落入最低能级，从而支撑起固体的结构。费米能、费米速度等概念将被引入，并应用于解释金属的导电性、热容等性质。 随后，我们将转向玻色子系统，如光子和氦原子。玻色-爱因斯坦统计将揭示其独特的行为模式。本书将详细介绍玻色-爱因斯坦凝聚（BEC）现象，这是一个在超低温下出现的、具有宏观量子相干性的奇特状态。我们将探讨BEC的形成机制、性质以及其在量子模拟和精密测量等前沿领域的潜在应用。 物质的相变是统计物理学研究的核心课题之一。我们将从热力学相图出发，介绍固、液、气等不同物态的划分，并深入探讨相变过程中伴随的自由能变化、序参量等概念。相变理论的发展，从范德华方程的尝试到朗道唯象理论的建立，再到更普适的临界现象理论，将得到清晰的梳理。 特别是，我们将重点关注临界现象。在相变点附近，系统的关联长度趋于无穷大，表现出显著的普适性。我们将介绍标度律、临界指数等概念，并讨论重正化群方法在理解临界现象中的强大力量。通过分析铁磁体在居里点附近的磁化强度行为，以及液体在临界点附近的行为，读者将深刻理解临界现象的普适性和普适性群的意义。 第三部分：非平衡态统计物理与复杂系统 现实世界中的许多系统并非处于热力学平衡状态，而是处于不断演化的非平衡态。本部分将打开通往非平衡态统计物理的大门，介绍其研究方法和重要课题。 我们将从概率过程出发，引入马尔可夫链、泊松过程等概念，用于描述随机事件的发生和演化。这些工具将帮助我们理解布朗运动等现象的微观动力学。扩散方程将作为描述粒子在空间中随机扩散的关键方程，其解法和物理意义将得到详细阐述。 热力学第二定律在非平衡态下的推广，即熵产生原理，将是本部分的另一核心内容。我们将探讨不可逆过程如何导致熵的持续增加，以及如何通过最小熵产生原理来描述某些非平衡态系统的稳态行为。 本书还将触及一些经典的非平衡态现象，如德拜弛豫、弗伦克尔弛豫等，并解释它们在介电体、磁性材料等领域的体现。 最后，我们将把统计物理学的思想和工具应用于理解更为广泛的复杂系统。这包括但不限于： 随机网络中的动力学： 尽管不深入复杂网络的具体算法，但我们将从统计物理学的角度，介绍随机网络（如ER图、无标度网络）的结构特性如何影响其上传播的信息、疾病或故障的动力学行为。例如，我们将探讨网络度分布对传播阈值的影响。 相变与自组织临界性： 某些复杂系统，如沙堆模型，能够自发地达到一种临界状态，并表现出类似相变的行为。我们将介绍自组织临界性（SOC）的概念，以及它如何解释自然界中许多“幂律”现象（如地震、森林火灾的规模分布）。 生命系统的统计学视角： 从统计物理学的角度，我们将审视生命体中的分子动力学、信息传递过程，甚至群体行为。例如，我们将简要提及如何在统计框架下理解生物大分子的折叠过程，或种群动态的演化。 学习目标与读者群 本书适合具备一定数学和物理基础的本科生、研究生，以及对统计物理学感兴趣的科研人员和工程师。通过学习本书，读者将： 掌握统计物理学的基本概念、系综理论和基本分布函数。 理解量子统计的独特之处，以及其在描述不同物质状态中的作用。 深入理解物质相变及其普适性。 初步了解非平衡态统计物理学的研究方法和应用。 认识到统计物理学在理解和分析各类复杂系统中的强大普适性。 本书力求用清晰的逻辑、严谨的推导和丰富的例子，将抽象的统计物理学理论转化为直观的物理图像，帮助读者构建起一个关于物质世界从微观到宏观、从平衡到非平衡的统一认识。

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评价三： 这本《复杂网络算法与应用》简直是为我量身定做的！我是一名生物信息学的研究生，平时研究的主要方向是基因调控和蛋白质相互作用网络。一直以来，我都觉得这些复杂的生物网络就像一团乱麻，很难找到其中的规律。这本书的到来，就像给我点亮了一盏灯。它从基础的网络理论讲到各种算法，然后又非常有针对性地将其应用于生物学领域。我特别喜欢它关于网络拓扑特性分析的部分，比如度分布、聚类系数、路径长度等，这些指标对于理解生物网络的结构和功能至关重要。书中对各种生物网络模型，如PPI网络、基因调控网络等的具体分析，让我对自己的研究对象有了更深入的理解。特别是关于网络模块识别和功能预测的章节，提供了很多实用的方法和思路，帮助我找到潜在的生物通路和疾病相关基因。作者在讲解算法时，也尽量避免了晦涩的数学推导，而是侧重于算法的原理、适用场景和应用效果，这对于我这样的实验研究人员来说非常友好。而且，书中还引用了很多前沿的研究成果，让我能够及时了解到该领域的最新进展。这本书就像一本字典，为我解开了很多生物网络的谜团，也为我的论文研究提供了宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 我是一位对城市规划和交通管理充满热情的爱好者，一直以来都觉得城市就像一个巨大的生命体，各种设施、交通、信息流都在其中相互作用。当我看到《复杂网络算法与应用》这本书时，我便被它所吸引。这本书在讲解复杂网络理论的同时，也非常巧妙地将这些理论与城市研究联系起来。它让我看到了如何将城市街道、交通枢纽、人流分布等视为网络节点，而道路、交通线路、人流则构成了网络连接。书中关于路径优化、流量分析、拥堵预测等算法的讲解，让我对城市交通系统的运行有了全新的认识。我特别喜欢它对“城市网络”的分析，例如如何通过分析网络的连通性来评估城市的可达性，如何通过识别网络中的瓶颈来优化交通流量。书中还探讨了城市作为一个复杂系统，其演化和发展过程中所遵循的网络规律，这让我对城市规划的宏观层面有了更深刻的理解。虽然这本书包含一些数学和计算机科学的知识，但作者的讲解方式非常清晰易懂，让我能够将这些抽象的概念与现实世界的城市景象联系起来。这本书不仅满足了我对城市研究的好奇心，更让我看到了一种用科学方法来理解和改进城市的新途径。

评分☆☆☆☆☆

书名：复杂网络算法与应用 评价一： 这本书真是出乎意料地让我惊喜！我一直对机器学习和数据科学的底层算法很感兴趣，但市面上很多书籍要么过于理论化，要么侧重于某个单一应用领域，让我觉得不够全面。而这本《复杂网络算法与应用》恰好填补了这个空白。它从最基础的网络结构和概念讲起，循序渐进地介绍了各种经典的复杂网络模型，比如小世界网络、无标度网络等等。最棒的是，它没有停留在理论层面，而是花了大量的篇幅去讲解这些模型在现实世界中的应用，从社交网络的传播动力学，到生物体的基因调控网络，再到城市交通网络的优化，几乎涵盖了我想象得到和想象不到的方方面面。作者的语言非常生动，即使是复杂的数学公式，也通过清晰的图示和生动的比喻得到了很好的解释，让我这个非数学专业出身的读者也能够轻松理解。而且，它还提供了一些算法的伪代码或者实现思路，这对于想要将理论付诸实践的读者来说，简直是福音。我尤其喜欢关于社群检测算法的那一部分，它解释了如何找到网络中隐藏的群体，这在很多社交媒体分析、推荐系统构建方面都有着至关重要的作用。总的来说，这本书是一次非常扎实的阅读体验，它不仅让我增长了知识，更激发了我对复杂网络领域更深入探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 最近，我一直在研究社交媒体上的信息传播和用户行为。在寻找相关资料时，偶然间发现了这本《复杂网络算法与应用》，我简直欣喜若狂。这本书简直就是我研究的“圣经”！书中对社交网络结构的分析，从节点、边到各种网络度量，都解释得非常清楚。它让我理解了为什么信息能在社交网络中如此快速地传播，为什么有些信息会成为“病毒式”的传播内容。我尤其对书中关于社群发现算法的讲解印象深刻，它不仅解释了算法的原理，还通过大量的例子展示了如何在社交网络中识别不同的用户群体、兴趣小组，这对于精准营销、内容推荐等都非常有价值。此外，书中对信息传播模型，如SIR模型、SIS模型等的介绍，让我能够量化分析信息的扩散过程，预测传播的范围和影响。作者在讲解这些算法时，逻辑清晰，配图精美，即使是初学者也能很快掌握。我甚至根据书中的思路，尝试着自己去分析一些公共数据集，取得了不错的效果。这本书不仅拓宽了我的视野，更给了我强大的工具和方法去解决实际问题。我强烈推荐给所有对社交网络分析、信息传播、群体行为研究感兴趣的人。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 作为一个在金融领域工作的分析师，我一直在寻找能够帮助我理解和预测市场动态的工具和理论。偶然间翻到这本《复杂网络算法与应用》，可以说是打开了新世界的大门。书中关于金融网络的研究部分，让我耳目一新。它不仅仅是简单地将股票价格作为时间序列来分析，而是将整个金融市场视为一个庞大而复杂的网络，股票、公司、交易者都成为网络中的节点，而它们之间的联系则体现在交易、持股、信息流动等方面。通过这些网络算法，我开始理解了金融危机的传导机制，也对如何识别系统性风险有了更深的认识。书中对中心性度量、社区划分等算法的讲解，结合金融市场的具体案例，让我能够更直观地理解这些抽象的概念。例如，书中分析了哪些是金融网络中的“关键节点”，一旦这些节点出现问题，可能会引发多米诺骨牌效应，这对风险控制非常有启发。此外，书中对信息传播模型在金融市场中的应用也做了探讨，这对于理解市场情绪的演变、谣言的传播等都有重要的参考价值。这本书的论述逻辑严谨，案例丰富，语言也足够专业，虽然有些地方需要反复揣摩，但总体来说，它为我提供了一个全新的视角来审视金融市场，也给了我一些实际的分析工具。