内容简介
教育没有什么惊天动地的大事,只要把每件小事做好,就能享受到教育的幸福。作者张曼凌老师就是这样一位一直在享受教育幸福的教师。她结合自己的经历,从班级管理、课堂教学、个别学生的教育、个性修炼及业余生活等角度人手,告诉各位教师,只要在细节上多用心,培养起学生学习及管理班级的积极性,不仅可以高效率地完成工作,还可以充分享受休闲生活。不把工作带回家其实就是这么简单!
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精彩书评
小曼,一个必要的乌托邦。
那是一个以诗做底子的小曼,那是一个以善良做血肉的小曼,那是一个以梦想做心灵的小曼,更是一个以执著做意志的 小曼。
我在贪婪地品鉴着小曼,品鉴着她的文字,是因为一贯生活在愤怒和绝望中的郑杰,可以通过品鉴而知道除了批判,还有一种建设性的教育生活。
那么多热爱教育的人们都在品鉴她和她的文字,是为了印证人心里期盼已久的安宁和渴望。
细细品鉴,浮现在你眼前的,是那肃杀气氛里难得的一缕幽香。
——中国知名校长、人们眼中的“另类校长” 郑杰
读小曼这本《魅力女教师修炼记》,我再次坚信:一个教师,是否“优秀”不是重要的,关键的是,是否“幸福”。因为“优秀”与否是别人的评价,“幸福”与否是自己的感觉。小曼享受着学生,享受着工作,享受着每一个平凡而充实的日子,她因此而幸福。
——著名特级教师、成都武侯实验中学校长 李镇西
精致,源于细致;精致,始于精心,成于精彩!小曼老师和她的教育生活,浪漫而精心,细腻又精致,智慧且精彩!
——翔宇教育集团总校长、新教育研究院院长 户志文
小曼用心诠释了她对生活、对教育的热爱与敬畏。她的文字很快乐,很细腻,也很热情,读着让人安静,让人温暖。新教育让小曼在平凡的工作中做出了不平凡的成绩,这不仅是一位年轻女教师自我修炼的提升,更反映了一个教育人的自省。
——吉林市劳动模范 陈久文
目录
preface to first edition
preface
acknowledgments
1 introduction
1.1 computation and science
1.2 the emergence of modem computers
1.3 computer algorithms and languages
exercises
2 approximation of a function
2.1 interpolation
2.2 least-squares approximation
2.3 the millikan experiment
2.4 spline approximation
2.5 random-number generators
exercises
3 numerical calculus
3.1 numerical differentiation
3.2 numerical integration
3.3 roots of an equation
3.4 extremes of a function
3.5 classical scattering
exercises
4 ordinary differential equations
4.1 initial-value problems
4.2 the euler and picard methods
4.3 predictor-corrector methods
4.4 the runge-kutta method
4.5 chaotic dynamics of a driven pendulum
4.6 boundary-value and eigenvalue problems
4.7 the shooting method
4.8 linear equations and the sturm-liouville problem
4.9 the one-dimensional schr6dinger equation
exercises
5 numerical methods for matrices
5.1 matrices in physics
5.2 basic matrix operations
5.3 linear equation systems
5.4 zeros and extremes of multivariable functions
5.5 eigenvalue problems
5.6 the faddeev-leverrier method
5.7 complex zeros of a polynomial
5.8 electronic structures of atoms
5.9 the lanczos algorithm and the many-body problem
5.10 random matrices
exercises
6 spectral analysis
6.1 fourier analysis and orthogonal functions
6.2 discrete fourier transform
6.3 fast fourier transform
6.4 power spectrum of a driven pendulum
6.5 fourier transform in higher dimensions
6.6 wavelet analysis
6.7 discrete wavelet transform
6.8 special functions
6.9 gaussian quadratures
exercises
7 partial differential equations
7.1 partial differential equations in physics
7.2 separation of variables
7.3 discretization of the equation
7.4 the matrix method for difference equations
7.5 the relaxation method
7.6 groundwater dynamics
7.7 initial-value problems
7.8 temperature field of a nuclear waste rod
exercises
8 molecular dynamics simulations
8.1 general behavior of a classical system
8.2 basic methods for many-body systems
8.3 the verlet algorithm
8.4 structure of atomic clusters
8.5 the gear predictor-corrector method
8.6 constant pressure, temperature, and bond length
8.7 structure and dynamics of real materials
8.8 ab initio molecular dynamics
exercises
9 modeling continuous systems
9.1 hydrodynamic equations
9.2 the basic finite element method
9.3 the ritz variational method
9.4 higher-dimensional systems
9.5 the finite element method for nonlinear equations
9.6 the particle-in-cell method
9.7 hydrodynamics and magnetohydrodynamics
9.8 the lattice boltzmann method
exercises
10 monte carlo simulations
10.1 sampling and integration
10.2 the metropolis algorithm
10.3 applications in statistical physics
10.4 critical slowing down and block algorithms
10.5 variational quantum monte carlo simulations
10.6 green's function monte carlo simulations
10.7 two-dimensional electron gas
10.8 path-integral monte carlo simulations
10.9 quantum lattice models
exercises
11 genetic algorithm and programming
11.1 basic elements of a genetic algorithm
11.2 the thomson problem
11.3 continuous genetic algorithm
11.4 other applications
11.5 genetic programming
exercises
12 numerical renormalization
12.1 the scaling concept
12.2 renormalization transform
12.3 critical phenomena: the ising model
12.4 renormalization with monte carlo simulation
12.5 crossover: the kondo problem
12.6 quantum lattice renormalization
12.7 density matrix renormalization
exercises
references
index
精彩书摘
The basic idea behind a genetic algorithm is to follow the biological processof evolution in selecting the path to reach an optimal configuration of a givencomplex system. For exampie, for an interacting many-body system, the equilib-rium is reached by moving the system to the configuration that is at the globalminimum on its potential energy surface. This is single-objective optimization,which can be described mathematically as searching for the global minimum ofa multivariable function. Multiobjective optimization involvesmore than one equation, for example, a search for the minima of gk Both types ofoptimization can involve some constraints.We limit ourselves to single-objective optimization here. For a detailed dis-cussion on multi-objective optimization using the genetic algorithm, see Deb.
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前言/序言
好的,这是一份关于《计算物理学导论(第2版)》的图书简介,专注于介绍其不包含的内容,并以详实的笔触展开: 《计算物理学导论(第2版)》未涵盖内容综述 《计算物理学导论(第2版)》旨在为读者提供一个坚实的计算物理学基础,涵盖了从数值方法到实际应用的核心主题。然而,为了保持教材的聚焦性和深度,本书在许多前沿领域和高度专业化的主题上并未展开深入讨论。以下是对本书内容边界的详细界定,明确指出其未包含或仅作初步提及的关键领域。 一、 高级或特定领域的理论与方法 本书主要关注的是经典物理系统(如力学、电磁学、热力学)的数值模拟基础,因此,它在以下需要更高阶数学或物理知识的特定领域内是欠缺的: 1. 量子场论的数值方法: 本书的量子力学部分,如果涉及,通常会集中在薛定谔方程的有限差分或有限元求解上,主要针对一维或简单势场下的定态或时变问题。它明确不深入探讨 格点量子色动力学 (Lattice QCD) 的蒙特卡罗模拟技术、重整化群方法在量子场论中的应用,或处理费米子签名的数值挑战。对于处理高能物理实验数据分析中常见的蒙特卡罗方法(如马尔可夫链蒙特卡罗方法在特定分布采样上的优化),本书的覆盖范围是有限的。 2. 高级统计力学与复杂系统模拟: 虽然本书可能介绍简单的蒙特卡罗(MC)方法(如Metropolis算法)和分子动力学(MD)的基础动力学模拟,但它不会详细阐述: 高级采样技术: 如增强采样(Replica Exchange MD, Umbrella Sampling, WHAM),这些技术是计算化学和生物物理学中计算自由能的关键。 介观尺度模拟: 例如,格子玻尔兹曼方法(Lattice Boltzmann Methods, LBM)在流体力学中的应用,或更宏观的相场方法(Phase Field Methods)在材料微结构演化中的应用。本书的流体力学部分倾向于传统的欧拉或纳维-斯托克斯方程的有限差分实现,而非这些基于信息论或动力学演化的替代框架。 3. 现代天体物理与宇宙学数值模拟: 天体物理的数值模拟通常需要处理极其广阔的空间尺度和极端的时间动态范围。本书未涉及: N体模拟的优化: 诸如 Barnes-Hut 树算法、快速多极方法(Fast Multipole Methods, FMM)的详细实现和性能分析。这些是模拟星系演化和暗物质分布的核心工具。 辐射流体力学(Radiation Hydrodynamics): 涉及光子传输方程与流体动力学耦合的复杂求解器,例如用于模拟超新星爆发或黑洞吸积盘的求解器架构。 二、 专门化的计算工具与高性能计算 (HPC) 本书的重点在于算法概念的理解和基础实现的教学,因此,它对专业计算环境的深度和广度有所保留: 1. 软件工程与大规模并行计算架构: 本书的编程示例通常采用串行或基于OpenMP/MPI基础知识的并行化概念,旨在教授算法,而非构建工业级的HPC代码。书中不包括: 大规模分布式内存编程的深入探讨: 例如,针对万核级集群的通信库优化(如MPI-IO、高级Collective Operations)、细粒度的负载均衡策略,或如何在特定硬件(如GPU或定制加速器)上编写高效的CUDA/OpenCL代码。 科学计算库的内部机制: 尽管可能会建议使用BLAS/LAPACK,但本书不会深入剖析这些库如何针对特定CPU架构(如向量化指令集、缓存优化)进行内部调优。 2. 现代机器学习在物理学中的应用(ML/AI in Physics): 随着人工智能的兴起,许多物理学分支开始利用神经网络进行数据拟合、发现潜在变量或构建替代模型(Surrogate Models)。本书的定位是传统的数值方法导论,因此完全不涵盖: 使用深度学习(如卷积网络或循环网络)来加速或替代传统求解器(如PINNs,物理信息神经网络)。 使用强化学习来优化控制问题或模拟复杂反馈系统。 使用自动编码器或变分自编码器进行降维和特征提取。 三、 纯数学与理论计算方法的进阶主题 计算物理学是应用数学与物理学的交叉,但本书在纯数学算法的深度上有所限制,以保持其面向物理应用的可读性: 1. 高维积分与不确定性量化 (Uncertainty Quantification, UQ): 对于高维数据的处理和误差分析,本书可能介绍基本的误差传播和蒙特卡罗积分。它未涉及: 高维稀疏网格方法: 如张量积方法、稀疏网格技术用于克服“维度灾难”的深入应用。 随机微分方程 (SDEs) 的高级求解器: 如Milstein方法或更复杂的强/弱收敛性分析。 贝叶斯方法和校准: 将实验数据拟合到模型参数,并量化这些参数不确定性的整体框架(如MCMC在参数空间探索中的高级应用)。 2. 偏微分方程(PDEs)的现代技术: 在有限元方法(FEM)的讨论中,本书通常会停留在基础的构造、单元选择和刚度矩阵的形成上。它未涵盖: 自适应网格加密 (Adaptive Mesh Refinement, AMR): 自动调整网格分辨率以捕捉高梯度区域的复杂算法(如Chombo或AMR C++库的内部逻辑)。 非结构化网格的复杂生成与处理: 如在不规则几何体(如航空部件或复杂的生物结构)上进行求解所需的拓扑处理和数据结构。 总结 《计算物理学导论(第2版)》是关于“如何用计算机解决经典物理问题的入门指南”。它的价值在于教授基本的数值思维、算法选择的权衡以及对误差源的识别。读者在掌握了本书内容后,将具备解决大学物理课程中遇到的标准计算问题的能力。然而,要跨越到前沿研究领域,如量子信息、高性能集群编程、或利用AI驱动的模拟,读者需要辅以专门针对那些特定领域的高级教材或专业文献。本书的边界清晰地划定在基础算法的稳固建立上,而非尖端工程实践或新兴计算范式的全面覆盖。