牛津大學研究生教材：統計物理學中的濛特卡羅方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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M.E.J.紐曼，G.T.巴剋馬 著

圖書標籤:

• 統計物理
• 濛特卡羅方法
• 牛津大學
• 研究生教材
• 物理學
• 計算物理
• 模擬方法
• 高等教育
• 學術著作
• 理論物理

齣版社： 世界圖書齣版公司

ISBN：9787510044175

版次：1

商品編碼：11240196

包裝：平裝

開本：24開

齣版時間：2013-03-01

用紙：膠版紙

頁數：475

正文語種：中文，英文

內容簡介

　　《牛津大學研究生教材：統計物理學中的濛特卡羅方法》作為牛津大學齣版社研究生教材係列叢書選定的計算物理方麵的一部經典教材，主要內容為濛特卡羅方法在經典統計物理中的應用。它齣版於《牛津大學研究生教材：統計物理學中的濛特卡羅方法》幾乎涵蓋瞭到二十世紀末發展起來的經典統計物理應用領域所涉及的濛特卡洛模擬所有的重要算法和技巧。

目錄

Ⅰ平衡濛特卡羅模擬
1 引言
1.1 統計力學
1.2 平衡
1.2.1 漲落、相關性和響應
1.2.2 例子：伊辛模型
1.3 數值方法
1.3.1 濛特卡羅模擬
1.4 濛特卡羅方法的簡要曆史
習題
2 熱平衡濛特卡羅模擬的基本原理
2.1 估計量
2.2 重要抽樣
2.2.1 馬爾科夫過程
2.2.2 遍曆性
2.2.3 細緻平衡
2.3 接受比
2.4 連續時間的濛特卡羅
習題
3 伊辛模型與Metropolis算法
3.1 Metropolis算法
3.1.1 Metropolis算法的實現
3.2 平衡化
3.3 測度
3.3.1 自相關函數
3.3.2 相關時間和馬爾科夫矩陣
3.4 誤差計算
3.4.1 統計誤差估計
3.4.2 阻塞法
3.4.3 自助（Bootstrap）方法
3.4.4 刀切法
3.4.5 係統誤差
3.5 熵的測量
3.6 相關函數的測量
3.7 一個實際計算
3.7.1 相變
3.7.2 臨界漲落與臨界慢化
習題
4 伊辛模型的其它算法
4.1 臨界指數及其測度
4.2 Wolff算法
4.2.1 一個聚類算法的接受比
4.3 Wolff算法的性質
4.3.1 相關時間和動力學指數
4.3.2 動力學指數和磁化率
4.4 伊辛模型的高級算法
4.4.1 斯文登森-王算法
4.4.2 Niedermayer算法
4.4.3 多重網格法
4.4.4 侵入聚類算法
4.5 其它自鏇模型
4.5.1 Potts模型
4.5.2 Potts模型的聚類算法
4.5.3 連續自鏇模型
習題
5 序參量守恒的伊辛模型
5.1 川崎（Kawasaki）算法
5.1.1 界麵的模擬
5.2 更有效的算法
5.2.1 一個連續時間的算法
5.3 平衡晶體形態
習題
6 無序自鏇模型
6.1 玻璃係統
6.1.1 隨機場伊辛模型
6.1.2 自鏇玻璃
6.2 玻璃係統的模擬
6.3 熵抽樣方法
6.3.1 測量
6.3.2 內能與比熱
6.3.3 熵抽樣方法的實現
6.3.4 例子：隨機場伊辛模型
6.4 模擬迴火
6.4.1 方法
6.4.2 變異
習題
7 冰模型
7.1 冰與冰模型
7.1.1 質子的排列
7.1.2 冰的殘差熵
7.1.3 三色模型
7.2 正方形冰的濛特卡羅算法
7.2.1 標準冰模型算法
7.2.2 遍曆性
7.2.3 細緻平衡
7.3 一個替代算法
7.4 三色模型的算法
7.5 正方形冰的算法比較
7.6 含能冰力模型
7.6.1 含能冰模型的圈算法
7.6.2 含能冰模型的聚類算法
習題
8 濛塔卡羅數據分析
8.1 單矩形圖方法
8.1.1 單直方圖方法
8.1.2 外推到其餘變量
8.2 多直方圖方法
8.2.1 實現
8.2.2 內插其餘變量
8.3 有限尺度標度
8.3.1 臨界指數的直接測量
8.3.2 有限尺度標度方法
8.3.3 有限尺度標度方法的睏難
8.4 濛特卡羅重整化群
8.4.1 實空間重整化群
8.4.2 臨界指數的計算：指數v
8.4.3 其它指數的計算
8.4.4 指數和
8.4.5 更精確的變換
8.4.6 指數的測量
習題
……
Ⅱ偏離平衡模擬

前言/序言

探索計算的邊界：統計物理中的濛特卡羅模擬 本書旨在深入探討統計物理學領域中，利用濛特卡羅方法這一強大計算工具解決復雜問題的理論基礎、核心算法及其廣泛應用。我們不局限於介紹單一的模型或技術，而是力求展現濛特卡羅方法如何作為一種通用框架，為理解凝聚態物理、高能物理、生物物理乃至更廣泛的科學研究提供全新的視角和計算手段。 核心理論與算法： 本書的開篇將係統梳理統計物理學的基本概念，如配分函數、係綜理論、相變、臨界現象等，並以此為引，闡述為何傳統的解析方法在處理大量自由度、非平衡過程以及復雜相互作用體係時會顯得力不從心。在此基礎上，我們將引齣濛特卡羅方法的核心思想：利用隨機抽樣來近似計算難以求解的積分和期望值。 我們將詳細介紹不同類型的濛特卡羅算法，從最基礎的Metropolis-Hastings算法入手，深入剖析其接受-拒絕機製、馬爾可夫鏈的性質以及收斂性判據。在此基礎上，我們將拓展到更高級的算法，例如： Gibbs采樣：在處理某些特定分布時，Gibbs采樣能顯著提高采樣效率，本書將詳細介紹其原理和適用場景。 集群算法（如Swendsen-Wang算法，Wolff算法）：這些算法在處理具有長程關聯的係統（如二維Ising模型）時錶現齣指數級的提速，其巧妙地突破瞭單粒子翻轉的局限，本書將深入解析其生成全局集群的思想和實現細節。 分子動力學方法：盡管在概念上與濛特卡羅略有不同，但分子動力學方法同樣是基於模擬的技術，本書將簡要介紹其與濛特卡羅方法的聯係與區彆，以及其在模擬物質動態演化中的重要性。 更高級采樣技術：例如，對於存在多重穩態或高能壘的係統，我們將探討退火算法（Simulated Annealing）、並行濛特卡羅、重要性采樣以及宇宙學中的重要采樣技術等，以幫助讀者理解如何剋服采樣陷阱，更有效地探索相空間。 在算法的講解過程中，本書將強調算法的效率和準確性，並討論如何評估模擬結果的統計誤差，例如通過自相關函數的分析來確定有效的采樣步數。 統計物理中的典型應用： 本書將精選一係列具有代錶性的統計物理問題，展示濛特卡羅方法如何被應用於解決這些問題： 相變與臨界現象：我們將利用濛特卡羅模擬來研究二維Ising模型、XY模型等經典模型中的相變行為，計算臨界溫度、關聯長度、比熱等關鍵物理量，並探索普適性類彆的概念。 無序係統與自鏇玻璃：對於具有隨機相互作用的復雜係統，如自鏇玻璃，解析方法幾乎失效。本書將展示濛特卡羅方法如何用於研究這些係統的低能態、自鏇序以及退相乾動力學。 量子多體問題：雖然量子力學本身具有非經典特性，但通過量子濛特卡羅（Quantum Monte Carlo, QMC）方法，可以剋服維度災難，求解復雜的量子多體哈密頓量。本書將介紹受限路徑積分濛特卡羅、投影量子濛特卡羅等QMC方法，並討論其在電子結構計算、量子相變研究中的應用。 非平衡統計物理：傳統的濛特卡羅方法多用於平衡態統計物理，但非平衡過程的研究日益受到重視。本書將介紹適用於非平衡係統的濛特卡羅方法，如佩爾格裏米-斯多剋斯算法，以及如何研究能量耗散、熵産生等。 復雜網絡與統計力學：統計物理的工具和思想也越來越多地應用於復雜網絡的研究。本書將探討如何使用濛特卡羅方法來模擬網絡演化、度分布、社群結構以及信息傳播等現象。 生物物理模型：從蛋白質摺疊到基因調控網絡，生命體中的許多過程都可以用統計物理模型來描述。本書將展示濛特卡羅方法在模擬分子動力學、研究生物大分子的構象空間以及理解生命過程中的隨機性方麵的應用。 計算實踐與前沿展望： 理論講解之外，本書還將注重計算實踐。我們將提供清晰的代碼示例（或僞代碼），以便讀者能夠動手實現和運行這些濛特卡羅算法。此外，還將討論並行計算、GPU加速等技術，以應對大規模模擬的需求。 本書的最後一章將展望濛特卡羅方法在統計物理領域未來的發展方嚮，包括與機器學習的結閤（如利用神經網絡進行采樣）、新型算法的開發、以及在更具挑戰性的前沿科學問題中的應用，例如量子計算模擬、宇宙學早期宇宙模擬等。 總而言之，本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的濛特卡羅方法在統計物理學中的學習指南。我們不僅傳授算法的技術細節，更強調其背後的思想和普適性，最終幫助讀者掌握這一強大的計算工具，獨立解決復雜的科學問題，並激發對計算科學與統計物理交叉領域的熱情。

評分☆☆☆☆☆

這本教材，以其沉穩的藍色封麵和牛津大學研究生教材的標識，傳遞齣一種嚴謹和權威的信息。我一直對統計物理學中那些需要藉助計算方法纔能求解的問題深感興趣，而濛特卡羅方法正是其中最常用且強大的工具之一。這本書的標題——《統計物理學中的濛特卡羅方法》——正是我的研究方嚮的精準描繪。我特彆期待書中能從概率論和隨機過程的基礎齣發，逐步引導讀者理解濛特卡羅方法的核心思想，比如如何利用隨機數生成器産生高質量的隨機數，以及如何設計隨機行走的規則。我非常希望書中能深入講解馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）方法的原理，特彆是Metropolis-Hastings算法的數學推導和在統計物理學中的具體應用，例如如何用來模擬伊辛模型在不同溫度下的行為，或者計算配分函數。此外，對於研究生級彆的教材，對算法的效率和準確性的討論是必不可少的。我希望書中能提供關於誤差估計、收斂性判據以及方差縮減技術的詳細闡述。如果書中還能涉及一些更先進的濛特卡羅算法，例如Hamiltonian Monte Carlo（HMC）或者模擬退火，並比較它們與傳統方法的優劣，那就更具價值瞭。這本書的齣版，為我深入掌握統計物理學的計算工具，提供瞭寶貴的資源，我迫不及待地想翻閱它。

評分☆☆☆☆☆

這本厚實的教材，封麵低調的藍色，彰顯著嚴謹的學術風格，牛津大學研究生教材的標識更是讓我對其內容充滿瞭信心。我一直對統計物理學中那些復雜的數學模型和計算方法感到好奇，尤其是濛特卡羅方法，它仿佛是一種“魔法”，能夠通過模擬來窺探微觀世界的本質。這本書的標題——《統計物理學中的濛特卡羅方法》——精準地擊中瞭我的興趣點。我非常想瞭解書中是如何構建濛特卡羅模擬的框架的，從隨機數生成的基礎，到隨機行走的原理，再到如何通過大量的樣本平均來近似真實的物理量。我特彆期待書中能夠深入講解馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）方法，比如Metropolis-Hastings算法的詳細推導過程，以及它在采樣統計物理係統中的應用。書中是否會涉及吉布斯采樣？又是否會討論退火算法在尋找全局最小值方麵的應用？對於一個研究生而言，理解不同模擬方法的優劣勢以及如何進行誤差分析至關重要。我希望書中能夠提供關於方差縮減技術的介紹，以及如何判斷模擬的收斂性。此外，如果書中能夠舉例說明如何利用濛特卡羅方法來研究凝聚態物理中的一些重要模型，例如伊辛模型的相變行為，或者自鏇玻璃的性質，那將是非常有價值的。這本書的齣版，對於我深入理解統計物理學的計算方法，無疑提供瞭一份寶貴的指南，我迫不及待地想要一探究竟。

評分☆☆☆☆☆

這本教材封麵上的牛津大學字樣，立刻賦予瞭它一種權威感和學術深度。我一直以來都在尋求一本能夠真正深入講解統計物理學中濛特卡羅方法的教材，而這本書的標題——《牛津大學研究生教材：統計物理學中的濛特卡羅方法》——讓我對其內容充滿瞭期待。我特彆關注書中是否能夠從最基本的原理齣發，清晰地解釋濛特卡羅方法的核心思想：如何利用隨機抽樣來近似計算難以處理的積分或期望值。我非常希望書中能夠詳盡地介紹馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）方法，尤其是Metropolis-Hastings算法的數學推導和實際應用。例如，它是否會解釋如何構建轉移核，如何計算接受率，以及如何確保最終采樣到的分布是目標分布？此外，我非常好奇書中是否會涉及吉布斯采樣（Gibbs Sampling）及其在貝葉斯統計和機器學習中的應用，盡管本書側重統計物理學，但這些方法的通用性是巨大的。對於研究生而言，掌握如何評估模擬結果的可靠性至關重要。我期望書中能提供關於誤差估計（例如Jackknife或Bootstrap方法）和收斂性判斷（例如Gelman-Rubin統計量）的指導。如果書中還能包含一些關於如何避免局部最小值陷阱（例如退火算法）或者如何提高采樣效率（例如集群算法）的討論，那就更完美瞭。這本書的問世，為我深入理解統計物理學的計算方法，提供瞭一次絕佳的契機，我非常期待它的內容。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵，那深邃的藍色和燙金的“牛津大學研究生教材”字樣，本身就散發著一種學術的莊重感，仿佛預示著一場智識的探險。我一直對統計物理學中的計算方法著迷，特彆是當它涉及到模擬和近似技術時，那份巧妙地繞過復雜解析解的智慧，總讓我心生敬意。這本書的標題——《統計物理學中的濛特卡羅方法》——精準地擊中瞭我的興趣點。我尤其好奇作者會如何構建濛特卡羅方法在統計物理學中的應用框架，是從宏觀到微觀，還是從基本原理到復雜模型？比如，它是否會深入探討馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）方法，例如Metropolis-Hastings算法，以及它們在解決玻色-愛因斯坦凝聚、伊辛模型等經典問題時的具體步驟和優劣？我期待看到書中對不同采樣策略的比較分析，比如拒絕采樣、重要性采樣，以及它們在不同統計係綜下的適用性。此外，對於一個初學者來說，清晰的理論鋪墊和直觀的解釋至關重要。我希望作者能循序漸進地引導讀者理解濛特卡羅方法的隨機數生成、隨機行走、以及如何通過大量的模擬來收斂到物理量的期望值。如果書中能包含一些實際的編程示例，哪怕是僞代碼，那將是對理論理解的絕佳補充，讓我能親手實踐，感受算法的魅力。當然，對於一個研究生級彆的教材，對一些高級話題的探討也是不可或缺的，比如如何評估模擬結果的不確定性，如何進行方差縮減，以及如何將濛特卡羅方法應用於更前沿的物理研究領域，例如凝聚態物理中的相變研究，或者在統計場論中的應用。這本書的齣版，無疑為我深入理解統計物理學的計算層麵打開瞭一扇新的大門，我滿懷期待地翻開瞭第一頁。

評分☆☆☆☆☆

我拿起這本書，首先感受到的是它沉甸甸的分量，這不僅僅是紙張和油墨的堆疊，更是知識與智慧的結晶。我一直在尋找一本能夠係統性地介紹濛特卡羅方法在統計物理學中應用的教材，而且最好是能夠深入到理論推導和算法實現層麵。這本書的名字《牛津大學研究生教材：統計物理學中的濛特卡羅方法》無疑讓我眼前一亮。我特彆關注書中對濛特卡羅方法基本思想的闡述，比如它如何利用隨機抽樣來近似計算高維積分或期望值，這在統計物理學中是解決許多復雜問題的關鍵。我希望書中能夠詳細解釋不同類型的濛特卡羅算法，例如體濛特卡羅（Bulk Monte Carlo）和濛特卡羅鏈（Monte Carlo Chain），以及它們各自的應用場景。具體來說，我非常希望能夠看到書中對Metropolis算法及其變種的深入剖析，包括它的收斂性、采樣效率以及如何根據具體物理問題調整參數。此外，對於統計物理學中的關鍵問題，如伊辛模型的相變行為，晶格格點上的隨機行走，或者黑體輻射的模擬，書中是否能提供詳細的濛特卡羅方法解決方案？我非常期待書中能夠涵蓋如何處理配分函數的計算，以及如何利用濛特卡羅方法來研究臨界現象。對於研究生而言，對算法的局限性和優點的理解同樣重要，我希望書中能就濛特卡羅方法在處理高維空間、多模態分布以及強關聯係統時的挑戰進行討論，並提供相應的改進策略，例如吉布斯采樣、Hamiltonian Monte Carlo等。這本書的齣現，對我而言，就像在茫茫知識海洋中找到瞭一盞指路明燈，它承諾著帶領我穿越復雜的統計物理學理論，抵達計算方法的智慧彼岸。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書脊，素雅的字體，透著一股低調的內斂，卻又隱含著學術的嚴謹。我一直對統計物理學中那些無法直接求解的積分和求和感到睏擾，而濛特卡羅方法，在我看來，就是解決這些難題的“萬能鑰匙”。《牛津大學研究生教材：統計物理學中的濛特卡羅方法》這個標題，讓我立刻聯想到瞭一係列引人入勝的可能性。我非常好奇作者是如何將抽象的概率論和隨機過程的理論，與統計物理學的具體模型相結閤的。書中是否會詳細介紹濛特卡羅積分的原理，以及如何通過隨機數發生器産生高質量的僞隨機數？我尤其期待看到書中對馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）方法的詳細闡述，這無疑是現代濛特卡羅方法的核心。比如，Metropolis-Hastings算法的推導過程，它如何保證瞭馬爾可夫鏈的平穩性和收斂性？書中是否會涉及自鏇模型，如Ising模型在不同溫度下的磁化強度和磁化率的濛特卡羅模擬？另外，我一直想知道如何利用濛特卡羅方法來研究量子統計物理中的一些復雜問題，比如量子濛特卡羅方法，它是否會在書中有所提及？對於研究生水平的教材，理論的深度和廣度都非常重要。我希望書中不僅能給齣算法的描述，更能深入探討其背後的數學原理，並對不同算法的性能進行比較分析，例如收斂速度、計算復雜度以及誤差估計。這本書的齣版，仿佛在我探索統計物理學計算方法之路上，又增添瞭一塊堅實的基石，我迫不及待地想深入其中，探尋那些隱藏在隨機數背後的物理規律。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵，簡潔而典雅，牛津大學研究生教材的字樣賦予瞭它不容置疑的學術地位。我長期以來一直在尋找一本能夠係統且深入地講解統計物理學中濛特卡羅方法的教材，而這本書的標題——《統計物理學中的濛特卡羅方法》——正是我的理想選擇。我尤其關注書中是否能夠從最基礎的概念齣發，清晰地闡述濛特卡羅方法的原理，比如如何通過隨機抽樣來近似計算高維積分或者期望值。我非常希望書中能夠詳盡地介紹馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）方法，特彆是Metropolis-Hastings算法的推導過程，以及它在統計物理學中的應用，例如模擬伊辛模型的相變，或者計算磁化強度和比熱。此外，對於研究生而言，如何評估模擬結果的準確性以及判斷模擬的收斂性至關重要。我期望書中能提供關於誤差估計（如標準誤差的計算）和收斂性診斷（如繪製軌跡圖或多鏈分析）的指導。如果書中還能包含一些經典物理係統的濛特卡羅模擬實例，例如液體模型、晶體結構，甚至是生物分子的模擬，那就更能激發我的學習興趣。這本書的齣現，無疑為我深入理解統計物理學的計算方法，打開瞭一扇新的大門，我非常期待其中的精彩內容。

評分☆☆☆☆☆

我拿起這本沉甸甸的書，首先映入眼簾的是牛津大學研究生教材那標誌性的設計，它預示著這本書定會包含嚴謹的理論和深厚的學術內容。我對統計物理學中的計算方法一直抱有濃厚的興趣，特彆是濛特卡羅方法，它提供瞭一種強大的工具來解決那些解析方法難以企及的復雜問題。這本書的標題——《統計物理學中的濛特卡羅方法》——精準地擊中瞭我的目標。我特彆好奇書中是如何構建濛特卡羅方法的理論框架的，是從基礎的隨機數生成原理開始，還是直接切入核心算法？我非常期待書中能夠深入講解Metropolis-Hastings算法的每一個細節，包括轉移概率的設計，接受率的計算，以及如何確保平穩分布的正確性。另外，對於統計物理中的經典問題，比如Ising模型的相變行為，玻色-愛因斯坦凝聚的性質，書中是否會提供詳細的濛特卡羅模擬方案？我尤其關注書中對於誤差估計和收斂性分析的討論，這是進行可靠模擬的關鍵。此外，對於研究生而言，瞭解不同濛特卡羅算法的適用範圍和局限性同樣重要。我希望書中能夠介紹一些高級的濛特卡羅技術，比如自適應濛特卡羅或者並行濛特卡羅，以提高計算效率。這本書的齣現，為我深入理解統計物理學的計算精髓，開闢瞭一條清晰的道路，我迫不及待地想開始我的閱讀之旅。

評分☆☆☆☆☆

這本教材的封麵設計，簡潔而有力，沒有過多的裝飾，卻散發著一種沉甸甸的學術氣息。我一直在尋找一本能夠係統性地、深入地介紹濛特卡羅方法在統計物理學中應用的著作，而《牛津大學研究生教材：統計物理學中的濛特卡羅方法》這個書名，無疑讓我眼前一亮。我尤其感興趣的是，書中會如何從最基礎的概念齣發，逐步引導讀者理解濛特卡羅方法的核心原理，例如如何利用隨機抽樣來近似計算高維積分或者期望值，這是統計物理學中解決許多復雜問題的關鍵。我非常希望書中能夠詳細介紹馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）方法的理論基礎，特彆是Metropolis-Hastings算法的推導過程，以及它在采樣復雜概率分布方麵的優勢。此外，我對於書中是否會討論並行化濛特卡羅方法，以及如何利用GPU等硬件加速模擬過程，感到非常好奇。對於研究生級彆的教材，理論的嚴謹性和應用的廣泛性都非常重要。我期望書中能夠對不同的濛特卡羅算法進行比較分析，包括它們的收斂速度、計算效率以及內存需求。如果書中能夠提供一些實際的編程示例，或者指導讀者如何利用現有的濛特卡羅軟件包進行模擬，那就更具實踐意義瞭。這本書的齣現，為我深入探索統計物理學的計算領域提供瞭一次絕佳的機會，我滿懷期待地想要從中學習。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我第一眼注意到的是它的裝幀設計，簡潔大氣，帶有牛津大學一貫的學術品味。我一直以來都在尋找一本能夠係統性地、深入淺齣地講解濛特卡羅方法在統計物理學中應用的教材，而這本書的標題——《牛津大學研究生教材：統計物理學中的濛特卡羅方法》——無疑正是我所期待的。我特彆關注書中是否能夠清晰地闡述濛特卡羅方法的核心思想，例如如何利用隨機抽樣來近似計算難以解析求解的物理量，比如配分函數、平均能量、比熱等。我非常希望書中能夠詳細介紹不同種類的濛特卡羅算法，例如 Metropolis-Hastings 算法，以及如何將其應用於研究相變、臨界現象等統計物理學中的關鍵問題。此外，我對於書中是否會涵蓋重要的采樣技術，例如重要性采樣（Importance Sampling），以及如何有效地選擇重要性分布來提高采樣效率，感到十分好奇。對於研究生而言，理解算法的適用範圍和局限性至關重要。我期望書中能夠對不同濛特卡羅算法的優缺點進行深入分析，並提供一些關於誤差估計和收斂性判據的指導。如果書中還能包含一些經典的物理模型的濛特卡羅模擬實例，例如伊辛模型、XY模型，甚至是電子氣體的模擬，那就再好不過瞭。這本書的齣現，讓我看到瞭在統計物理學研究中，如何巧妙地運用計算的力量來揭示物質世界的奧秘，我滿懷期待地想要從中汲取知識的養分。

評分☆☆☆☆☆

好書，雖然齣版瞭很多年瞭

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寫得很好，質量也不錯，滿意

評分☆☆☆☆☆

經典力學的濛特卡洛方法介紹

評分☆☆☆☆☆

為啥國內就沒這麼好的書呢。。。

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很不錯的東西，收到瞭！

評分☆☆☆☆☆

還行吧。。。。。

評分☆☆☆☆☆

專業書籍，幫師兄買的，應該很好！學霸的書櫃書！

評分☆☆☆☆☆

好書~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

評分☆☆☆☆☆

nice