统计力学

出版者:银禾文化

作者:马上庚

页数:精装

出版时间:1990

价格:500台币

isbn号码:9789575680022

作者简介

马上庚（Ma Shang-Keng 1940——1983)，中国台湾省人。中国当代著名美籍华人统计物理、凝聚态物理学家。1962年获美国加州大学伯克利分校学士。1966年获加州大学物理学博士。1966年任美国加州大学圣地亚哥分校研究助理。1967年任讲师。1977年后历任副教授，加州大学圣地亚哥分校教授，P.Sloan协会成员，美国物理学会会员。在普林斯顿高等研究所客座研究。从事统计力学，多体问题的研究，相变和临界现象，凝聚态理论的研究。专著有《Modern Theory of Critical Phenomena》（Benjamin/Cummings,1976,是关于相变与临界现象现代理论的权威而经典著作，其第一版已有5次印刷）、《统计力学》（台湾环华出版公司，1982年已有英文译本）、《Statistical Mechanies》（Worid Scientific,Singapore,M.K.Fung 译，1985年）等。在相变与临界现象的研究中有重要成就，新加坡世界科学出版社以其名义出版纪念册《Directions in Con-densed Matter Physics,Memorial Vi.1 in Honor of Ma Shang-Keng》。

目录信息

序
注意事项
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第一篇 平衡
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第一章 平衡
第二章 热力学的基本概念
第三章 细节平衡定律
第四章 金属电子
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第二篇 假设
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第五章 分子运动幅度和熵，基本假设
第六章 基本假设的初步应用
第七章 计算法则
第八章 示范例子
第九章 杨、李定理
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第三篇 机率
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第十章 机率和统计
第十一章 独立和纷乱
第十二章 许多独立的变数之和
第十三章 相干函数
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第四篇 应用
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第十四章 理想气体定律之修正
第十五章 异态共存
第十六章 磁性
第十七章 易形模型
第十八章 杂质和运动
第十九章 静电作用
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第五篇 变动
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第二十章 气体运动方程式
第二十一章 扩散方程式
第二十二章 数值演象
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第六篇 溯源
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第二十三章 热力学定律
第二十四章 重聚现象
第二十五章 从运动轨迹求熵
第二十六章 基本假设的来源
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第七篇 凝结
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第二十七章 平均力解
第二十八章 分界面的起伏
第二十九章 连续对称模型
第三十章 起流性原理
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中文参考资料
英文参考资料
外国人名中译
索引
· · · · · · (收起)

用户评价

这本书的阅读体验，与其说是学习，不如说是一次“启蒙”。我之前对许多物理现象的理解，都停留在“知道它是什么”的层面，而这本书则教会我“为什么会这样”。它用统计的语言，将那些看似神秘的物理规律，如黑体辐射、比热容的温度依赖性等，都进行了解释。我被书中对“量子统计”的深入探讨所吸引，它揭示了在微观世界中，粒子之间的全同性以及泡利不相容原理是如何影响系统的宏观性质的。这种从微观的量子特性出发，推导出宏观统计规律的过程，让我惊叹于物理学的逻辑严谨性和统一性。这本书让我开始重新审视那些我曾经认为理所当然的物理现象，它们在统计的框架下，都变得更加深刻和有趣。

我一直认为，物理学是一门精确的科学，它应该能够给出确定的答案。然而，这本书让我明白了，在统计力学的领域里，概率和统计才是真正的“确定性”。它颠覆了我对“精确”的理解，让我认识到，在处理海量粒子时，一种概率上的“平均行为”反而比对每一个粒子的精确追踪更加有意义和可行。书中对“朗之万方程”的介绍，让我看到了如何在包含随机因素的微分方程中研究系统的动力学行为，这种方法在许多领域都有广泛的应用。我尤其欣赏书中对各种统计分布的详细介绍，以及它们如何对应不同的物理场景，这让我对概率的普适性有了更深的认识。这本书不仅仅是关于物理学，它更是一种关于如何理解和描述复杂系统的思维范式，它让我对科学的边界和可能性有了更广阔的想象。

我本来是抱着学习一些高深物理概念的心态来翻阅这本书的，没想到它竟然如此“接地气”，能够联系到我们生活中许多常见的现象。比如，书中对布朗运动的解释，让我终于明白为什么微小的尘埃在空气中会无规则地跳动，原来是无数看不见的空气分子在不断撞击的结果。这种将微观粒子的随机运动放大到宏观可见的现象，是我以前从未深入思考过的。更让我惊喜的是，这本书并没有回避数学的严谨性，但它又不像某些纯数学的著作那样枯燥乏味。数学工具的引入，是为了更精确地描述物理世界，而不是为了炫技。它巧妙地平衡了理论的深度和可理解性，让我这个非物理专业出身的读者，也能逐步领略到统计力学的魅力。每一次读到书中的例子，都觉得豁然开朗，仿佛打开了一扇新的门，看到了一个隐藏在表象之下的真实世界。

我一直以为自己对物理学的理解已经 cukup (足够) 了，至少在经典力学和电磁学方面是这样。但这本书彻底暴露了我的无知。它让我意识到，当我们进入粒子数量极其庞大、或者尺度极其微小的世界时，牛顿定律和麦克斯韦方程组虽然依然成立，但直接应用它们来描述系统的宏观行为是几乎不可能的。这本书就像一座桥梁，连接了微观世界的杂乱无章和宏观世界的有序规律。它通过引入概率、统计分布、系综等概念，为我们提供了一种全新的视角来理解物质世界的本质。我被它对“相空间”的描述深深吸引，想象着一个由所有可能状态组成的巨大空间，而一个系统的演化就像在这个空间里的一条轨迹。书中对热力学定律的统计力学解释，更是让我拍案叫绝，原来那些看似经验性的定律，竟然源于如此深刻的概率和统计原理。我开始重新审视那些我曾经认为理所当然的物理现象，它们在统计的眼光下，都变得更加生动和具有逻辑性。

坦白说，我之前对物理学的了解，仅限于大学里的一些基础课程，感觉物理世界就像一个精密的机械装置，一切都由严格的定律支配。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。它让我意识到，在微观层面，随机性和概率扮演着至关重要的角色。它不是简单的概率论，而是将概率论的强大工具应用到物理系统中，解释了为什么宏观世界的稳定性和可预测性会从微观的混乱中涌现出来。书中对“配分函数”的介绍，简直是统计力学的核心，我被它能如此简洁地囊括一个系统的所有热力学性质深深震撼。理解了配分函数，就仿佛掌握了打开整个物理世界大门的钥匙。阅读的过程，充满了挑战，也充满了惊喜，每克服一个概念上的难点，都感觉自己在认识世界的能力上又向前迈进了一大步。

我一直对那些能够解释“涌现”现象的理论感到着迷。这本书恰恰就是这样的理论。它向我展示了，在微观层面的随机、无序的运动，是如何在宏观层面涌现出有序、可预测的规律的。我被书中对“相变”的统计力学解释所吸引，例如水的结冰、磁体的磁化等，这些宏观上的剧烈变化，竟然都可以用微观粒子集体行为的统计规律来解释。这本书让我理解了，科学的伟大之处，不仅仅在于发现新的现象，更在于能够用统一的理论框架来解释和预测这些现象。每一次阅读，都感觉像是在解锁一个更深层次的物理世界，让我对宇宙的运行规律有了更深刻的理解和敬畏。

这本书对我来说，更像是一本哲学著作，它探讨了“概率”和“统计”这两个概念在描述现实世界中的核心作用。我一直以来都倾向于一种决定论的思维方式，认为一切事物都是由其初始条件和物理定律决定的。但是，这本书让我看到，在涉及大量粒子时，确定性的描述变得不切实际，而概率性的描述反而更能抓住事物的本质。它让我开始思考，我们对“真实”的理解，是否在很大程度上也是一种统计上的平均行为。书中对“系综”的讨论，更是让我耳目一新，原来可以从不同的“视角”来观察同一个物理系统，而这些视角最终都能收敛到一致的宏观规律。这种思想的深刻性，让我对整个科学方法论都产生了新的认识。我开始觉得，很多时候，我们所追求的“真相”，可能并非一个绝对的、唯一的确定性答案，而是一种在统计意义上的最大可能性。

这本书给我的感觉，就像是在我脑海里搭建了一个全新的物理世界的框架。我之前对热力学和统计学的认识，是相对孤立和零散的，总觉得它们之间缺乏一个统一的、深刻的联系。但是，这本书通过其严谨的逻辑和丰富的例子，将它们融会贯通，让我看到了统计力学作为连接微观和宏观世界的桥梁作用。我被书中对“巨正则系综”的讨论深深吸引，它让我理解了如何在粒子数不确定的情况下也能描述一个物理系统，这在很多实际应用中都至关重要。阅读这本书，不仅仅是在学习物理知识，更是在培养一种分析问题、解决问题的能力，一种从宏观规律推溯微观机制、又从微观混沌中寻找宏观秩序的思维方式。每一次翻开这本书，都像是踏入了一个未知的、充满奥秘的科学领域。

我一直对那些能够解释“为什么”而不是仅仅描述“是什么”的科学理论情有独钟。这本书正是这样的存在。它不仅仅告诉我们水会沸腾，金属会导电，更重要的是，它深入到微观粒子的层面，用统计的语言解释了这些宏观现象背后的根本原因。它将抽象的数学概念，如玻尔兹曼分布、量子统计等，巧妙地融入对物理过程的描述中，让我仿佛能“看到”那些看不见的粒子是如何相互作用，从而共同塑造出我们所观察到的世界。书中对“自由能”的阐述，更是让我理解了系统趋向于最低自由能状态的根本驱动力，这不仅仅是一个物理概念，也蕴含着深刻的哲学意义。这本书让我开始用一种全新的、更具洞察力的方式去观察和理解周围的世界，那些曾经模糊不清的现象，现在都变得清晰而有条理。

这本书真是让我大开眼界，彻底颠覆了我对“统计”这个词的认知。我一直以为统计学就是处理各种数据、画饼状图、做回归分析，最多也就是点概率论的皮毛。结果这本书完全把我拉到了一个更深邃、更宏观的物理世界。它不是教你如何计算人群的平均身高，而是告诉你，为什么当有海量粒子聚集在一起时，它们会表现出一些宏观上可预测的集体行为。我开始理解，原来我们日常生活中看到的许多物理现象，比如水的沸腾、金属的导电、甚至星系的形成，背后都隐藏着统计规律的深刻影响。书中对“熵”的阐述尤其让我着迷，它不再是简单的“混乱度”，而是与能量的不可用性、信息量的丧失紧密相连，是一种衡量系统状态的不确定性。每一次阅读，都感觉自己对宇宙的理解又深入了一层，那些看似杂乱无章的微观运动，在统计的框架下竟然能被如此优雅地解释。特别是它在处理多体问题上的强大能力，让我看到了物理学理论研究的强大工具。

统计物理的中间是算法，上面是应用，而下面是思想和数学。统计力学要从模型，模拟，算法角度思考复杂系统的结构：玻尔兹曼的平衡分布函数定义使用的是均匀分布的最大似然估计算法，而吉布斯的平衡分布定义则是最大熵下约束的最大熵算法，相较于玻尔兹曼的吉布斯算法本质是变分更少假设。

统计物理的中间是算法，上面是应用，而下面是思想和数学。统计力学要从模型，模拟，算法角度思考复杂系统的结构：玻尔兹曼的平衡分布函数定义使用的是均匀分布的最大似然估计算法，而吉布斯的平衡分布定义则是最大熵下约束的最大熵算法，相较于玻尔兹曼的吉布斯算法本质是变分更少假设。

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统计物理的中间是算法，上面是应用，而下面是思想和数学。统计力学要从模型，模拟，算法角度思考复杂系统的结构：玻尔兹曼的平衡分布函数定义使用的是均匀分布的最大似然估计算法，而吉布斯的平衡分布定义则是最大熵下约束的最大熵算法，相较于玻尔兹曼的吉布斯算法本质是变分更少假设。