计算物理基础 彭芳麟 附光盘 高等教育出版社 计算物理学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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彭芳麟 著

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040283556

商品编码：11276128544

丛书名： “十二五”普通高等教育本科

出版时间：2010-01-01

计算物理基础 彭芳麟 附光盘 高等教育出版社 计算物理学

9787040283556

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基本信息

出版社: 高等教育出版社

丛书名: 普通高等教育“十二五”*规划教材

平装: 444页

语种： 简体中文

开本: 16

ISBN: 9787040283556

条形码: 9787040283556

商品尺寸: 22.6 x 16.8 x 2 cm

商品重量: 558 g

内容提要

本书以计算软件MATLAB为编程语言，通过实例讲解了计算物理基础知识，如：数据拟合，数值微积分，解常微分方程与偏微分方程，蒙特卡洛方法等。选取的内容基本上遵照了教育部物理学与天文学教学指导委员会所建议的“计算物理基础”教学规范的要求并略有增加。

本书在内容编排与讲解方法上有独特的风格，突出了计算物理是编程语言学习、物理建模、计算方法应用以及用物理思想分析计算结果等四位一体的训练。着重强调了学习编程思路和训练编程技巧，重视实践操作，还增加了物理研究中很有用的可视化技巧如矢量场的可视化、动画技巧和图形界面的设计等。所选用的例子既有科研中的经典案例如混沌、分形等，也有教学中的疑难问题如陀螺、电磁场问题等，全都例子都附有参考程序，以及程序运行所得的图形，使版面显得生动，有利于提高初学者的兴趣。

本书是国家精品课程“计算物理基础”所采用的教材，其中的教学成果曾获2005年*教学成果二等奖，它反映了我们多年来教改的成果，也是师生之间能者为师，教学相长的见证。本书不仅适合于作基础课的教材，也可用于自学计算物理。对于需要使用计算物理作为工具的科研人员，也是一本很有价值的参考书。

目录

，章 MATLAB简介

§1.1 MATLAB的操作界面

§1.1.1 操作界面介绍

§1.1.2 指令窗中的功能

§1.1.3 数据存储与显示

§1.2 数据格式与算符

§1.2.1 向量的输入

§1.2.2 矩阵

§1.2.3 列阵

§1.2.4 数据网格

§1.2.5 基元列阵

§1.2.6 结构数组

§1.2.7 字符和文本

§1.3 编程

§1.3.1 编辑程序

§1.3.2 调试程序

§1.3.3 设置搜索路径

§1.3.4 两类程序文件

§1.3.5 流程控制

§1.3.6 数据输入与输出

§1.4 作图

§1.4.1 作图功能概述

§1.4.2 二维曲线作图指令

§1.4.3 复数作图

§1.4.4 基本的三维图

§1.4.5 四维数据的表现——切片函数slice

§1.4.6 复变函数图形

§1.4.7 动画

§1.5 画物理场的*指令

§1.5.1 等值线表现二维标量场

§1.5.2 等值面表现三维标量场

§1.5.3 用箭头、流线表现二维矢量场

§1.5.4 用箭头、流线、锥体、流管、流带表现三维矢量场

§1.6 图形窗口的编辑功能

§1.7 制作图形用户界面(GUI)

§1.8 浮点运算与数值计算的误差

§1.9 物理应用：Logistic模型的周期分岔与混沌现象

§1.10 练习

第二章 迭代一分形图形

§2.1 迭代与分形

§2.1.1 分形树

§2.1.2 Sierpinski三角形

§2.1.3 科赫雪花曲线

§2.1.4 L系统

§2.2 复变函数迭代

§2.2.1 Julia集

§2.2.2 Mandelbrot集

§2.3 分形与分形维

§2.4 练习

第三章 数值微分与数值积分

§3.1 数值微分与数值积分

§3.1.1 数值微分的算法

§3.1.2 数值积分的算法

§3.2 MATLAB指令

§3.2.1 差分运算(diff)

§3.2.2 梯度计算(gradient)

§3.2.3 离散拉普拉斯算符(del2)

§3.2.4 梯形积分(trapz)

§3.2.5 累计梯形积分(cumtrapz)

§3.2.6 函数积分(quad，quadl)

§3.2.7 函数的二重积分(dblquad)

§3.2.8 函数的三重积分(triplequad)

§3.3 用符号工具箱计算微积分

§3.4 环形电流的磁场——物理场的可视化

§3.5 分子振动的半经典量子化

§3.6 练习

第四章 数据处理

§4.1 插值

§4.1.1 插值分类

§4.1.2 拉格朗日插值法

§4.1.3 分段三次埃尔米特插值

§4.1.4 MATLAB插值指令

§4.2 曲线拟合

§4.2.1 曲线拟合的*小二乘法

§4.2.2 多项式拟合

§4.2.3 多项式拟合的指令polyfit

§4.2.4 图形窗口的曲线拟合功能

§4.2.5 指数拟合

§4.2.6 线性*小二乘法的一般形式

§4.3 曲线拟合工具箱

§4.4 求方程的零点

§4.4.1 求单调连续函数f(x)的实数根的算法

§4.4.2 MATLAB解方程的指令

§4.4.3 搜寻函数的极小值

§4.5 快速傅里叶变换

§4.5.1 离散傅里叶变换

§4.5.2 傅里叶级数与傅里叶积分

§4.5.3 快速傅里叶变换的MATLAB指令

§4.5.4 快速傅里叶变换的算法

§4.6 练习

第五章 解常微分方程

§5.1 龙格一库塔法

§5.1.1 基本思想

§5.1.2 二阶龙格一库塔法

§5.1.3 三阶与四阶龙格一库塔法

§5.2 变步长的龙格一库塔法

§5.3 常微分方程组的初值问题

§5.4 用MATLAB解常微分方程

§5.5 刚性问题

§5.6 事件

§5.7 误差

§5.8 性能

§5.9 物理应用

§5.9.1 刚体绕瞬心的转动方程

§5.9.2 弹簧摆运动

§5.9.3 圆锥陀螺运动

§5.10 边值问题和本征值

§5.10.1 边值问题的直接积分

§5.10.2 打靶法求弦振动方程本征值

§5.10.3 一维薛定谔方程的定态解

§5.11 用指令bvp4c解边值问题与本征值问题

§5.11.1 用指令bvp4c解一维本征值问题

§5.11.2 有两个解的边值问题

§5.11.3 马蒂厄方程的本征值

§5.11.4 艾登方程

§5.11.5 FalknerSkan边值问题

§5.11.6 在x=0处有突变的问题

§5.12 练习

第六章 混沌.

§6.1 单摆——从周期运动到混沌

§6.1.1 单摆的动力学方程

§6.1.2 周期运动

§6.1.3 有阻尼有驱动的情况——耗散系的混沌

§6.2 倒摆与达芬方程

§6.2.1 倒摆的运动方程

§6.2.2 倒摆的混沌运动

§6.3 自激振动——范德波尔方程

§6.3.1 运动方程

§6.3.2 VDP方程通向混沌的道路

§6.3.3 吸引子类型及其频谱

§6.3.4 分岔

§6.4 洛伦茨方程——奇怪吸引子

§6.4.1 倍周期窗与费根鲍姆数

§6.4.2 由阵发通向混沌

§6.4.3 庞加莱截面图

§6.5 练习

第七章 解偏微分方程

§7.1 差分法解热传导方程

§7.1.1 显式差分公式

§7.1.2 隐式公式与平均隐式公式

§7.2 差分法解弦振动方程

§7.2.1 显式格式

§7.2.2 初始条件

§7.2.3 实例

§7.3 差分法与松弛法解椭圆型方程

§7.3.1 显式差分公式

§7.3.2 边界条件

§7.3.3 迭代法与松弛法

§7.4 偏微分方程的工具箱(PDETOOL)

§7.4.1 PDETOOL的功能演示

§7.4.2 PDETOOL中方程的输入格式

§7.4.3 边界条件

§7.4.4 可解问题的分类

§7.4.5 解题步骤

§7.4.6 解一维与三维问题

§7.4.7 拉普拉斯方程与泊松方程

§7.4.8 热传导方程

§7.4.9 波动方程

§7.4.10 平面区域的本征值问题

§7.5 特殊函数

§7.5.1 勒让德函数

§7.5.2 贝塞尔函数

§7.5.3 调用MAPLE计算特殊函数

§7.5.4 平面波展开

§7.5.5 环形电流的磁场

§7.5.6 高斯积分

§7.6 练习

第八章 蒙特卡罗方法

§8.1 蒙特卡罗方法的发展过程

§8.2 随机变量、密度函数与分布函数

§8.3 大数定理与中心极限定理

§8.4 随机数与随机抽样

§8.4.1 随机数的产生

§8.4.2 随机抽样

§8.5 计算定积分

§8.6 热力学的平衡态

§8.7 麦克斯韦速率分布律

§8.8 链式反应的模拟

§8.9 迭代函数系统(IFS)

§8.10 分形生长模型

§8.10.1 抛射沉积模型

§8.10.2 森林和薄膜的关联生长

§8.10.3 DLA

§8.11 练习

参考文献

 

文摘

 

插图

在编辑程序时应注意程序的排版格式，以保持程序的可读性，如后面讲到的for循环结构语句，if分支结构语句，尤其是以后常用的函数文件，它们都有一定的格式；在程序中可以加入一些说明性的文字，这些文字要用％开头，在%后面盼语句都不会执行；在程序中，有时一个语句太长，在一行写不完就要用…分行，这样形式上为两行的语句在结构上仍属于一行，执行时不会出现错误；某个语句的运行结果不需要在屏幕上显示时可以在该语句末尾加上分号。

文件的命名规则基本与Windows操作系统的要求相似，但有几点不同，如不能用中文作文件名，即禁用“作业.m”等之类的文件名，因为MATLAB不能a别中文；也不能用数字作为文件名开头，或“1.m”或“3-2.m”作文件名，因为数字是参与运算的。

§1.3.2调试程序

在输入程序时，程序编辑器具有自动检查功能，对于某些语法错误或文件格式错误会及时显示，如循环语句忘记输人end，或者几个嵌套的循环少AI end，在脚本文件内输入了子函数文件，在程序中输入中文字而没有加上注解符号，或者指令输入错误如将function输入成了funtiont等，这时程序中的错误之处会变成不同颜色以显示错误，或者在文件存盘时会提示错误，编写者应该根据提示及时修正这些错误。

计算物理基础：探索模拟与探索的边界 计算物理，作为一门连接理论与实践的学科，正日益成为现代科学研究不可或缺的工具。它不仅为物理学家提供了强大的手段来解决复杂的理论问题，更开辟了探索未知现象、预测系统行为、设计新材料和技术的新途径。本书《计算物理基础》旨在为读者构建一个坚实的计算物理学入门框架，深入浅出地阐述其核心概念、方法论以及在各个物理分支中的广泛应用。 本书将引领您踏上一段激动人心的计算之旅，从零开始，掌握构建物理模型、将其转化为可执行代码，并对模拟结果进行科学解读的全过程。 我们并非仅仅罗列枯燥的算法，而是力求让您理解每种方法背后的物理意义和数学原理。通过系统性的讲解和丰富的实例，您将深刻体会到计算思维在解决物理问题中的强大力量，并逐步培养出独立运用计算工具进行科学研究的能力。 核心内容概览： 本书结构清晰，逻辑严谨，循序渐进地引导读者掌握计算物理学的精髓。 第一部分：计算物理学的基石 引言：计算物理学的魅力与挑战 计算物理学在现代科学研究中的地位和作用。 传统解析方法与计算方法的互补性。 计算物理学面临的机遇与挑战，以及学习计算物理学的重要意义。 数值方法基础：解决数学难题的利器 误差分析与精度控制： 深入理解浮点运算的局限性，掌握截断误差、舍入误差的来源与控制方法，确保计算结果的可靠性。我们将探讨绝对误差、相对误差、机器精度等概念，并学习如何评估和减小数值误差。 插值与逼近： 学习使用多项式插值（如拉格朗日插值、牛顿插值）和样条插值来近似函数，理解其优缺点及适用范围。掌握最小二乘法等逼近技术，用于拟合实验数据。 数值微分与积分： 介绍有限差分法（前向差分、后向差分、中心差分）求解微分方程，以及梯形法则、辛普森法则等数值积分方法。理解其精度与计算效率的关系。 线性方程组的求解： 掌握高斯消元法、LU分解、迭代法（如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代）等求解线性方程组的常用算法，并分析它们的收敛性和稳定性。 非线性方程的求解： 学习牛顿-拉夫逊法、二分法、割线法等求解非线性方程的经典算法，理解它们的迭代过程和收敛条件。 第二部分：微分方程的数值求解 常微分方程（ODE）的数值解法 欧拉法及其改进： 从最简单的向前欧拉法出发，理解其概念和局限性。介绍改进的欧拉法（预估-校正法）和中点法，提高精度。 龙格-库塔（Runge-Kutta）方法： 深入讲解经典的四阶龙格-库塔（RK4）方法，理解其原理和在求解精度与计算复杂度之间的平衡。介绍其他阶次的RK方法及其应用。 多步法： 介绍Adam-Bashforth法、Adam-Moulton法等，理解它们利用历史信息求解ODEs的优势。 求解刚性方程组： 介绍隐式方法，如向后欧拉法，以及它们在处理刚性常微分方程组时的有效性。 偏微分方程（PDE）的数值解法 有限差分方法（FDM）： 将偏导数用差分近似，构建网格，将PDE转化为代数方程组。详细讲解一维热传导方程、波动方程、泊松方程的有限差分格式（如显式、隐式、Crank-Nicolson方法）。 有限元方法（FEM）： 介绍将求解域划分为一系列小单元，在每个单元上用形函数近似解。重点讲解一维和二维问题的FEM基本步骤，包括单元划分、形函数选择、弱形式推导和刚度矩阵组装。 有限体积方法（FVM）： 讲解基于守恒律，将积分形式的方程在控制体上求解。介绍其在流体力学等领域的应用。 第三部分：蒙特卡罗方法与统计物理 蒙特卡罗方法基础：随机模拟的强大威力 随机数生成： 学习伪随机数生成器的原理，如线性同余法，并介绍一些常用的概率分布（均匀分布、指数分布、正态分布）的采样方法（如接受-拒绝法、Box-Muller变换）。 积分的蒙特卡罗方法： 介绍蒙特卡罗积分的基本思想，特别是平均值法，理解其在大维度积分计算中的优势。 概率密度函数（PDF）的采样： 学习如何根据给定的PDF生成随机样本。 马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法：探索复杂状态空间 Metropolis-Hastings算法： 深入理解Metropolis-Hastings算法的原理，包括建议分布、接受准则和状态转移。掌握其在抽样复杂概率分布（如玻尔兹曼分布）中的应用。 Gibbs采样： 介绍Gibbs采样作为MCMC的一种特例，以及其在条件概率模型中的应用。 统计物理中的蒙特卡罗模拟： 伊辛模型（Ising Model）模拟： 通过蒙特卡罗方法模拟伊辛模型的相变行为，计算其热力学性质（如磁化强度、比热）。 自由能计算： 介绍使用蒙特卡罗方法计算自由能的技巧。 第四部分：现代计算技术与应用 线性代数与特征值问题 矩阵分解： 介绍SVD（奇异值分解）等矩阵分解技术，理解其在数据分析和降维中的作用。 特征值问题： 讲解求解大型稀疏矩阵特征值的方法，如Lanczos算法。 傅里叶变换及其在物理中的应用 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 介绍FFT算法的高效性，以及其在信号处理、谱分析、解决PDE中的应用。 数值优化方法 梯度下降法： 介绍梯度下降及其变种，用于寻找函数最小值。 模拟退火算法： 介绍模拟退火算法，用于全局优化。 数据分析与可视化 数据处理与降噪： 学习对模拟或实验数据进行预处理、平滑和降噪的技术。 科学可视化： 介绍使用matplotlib, Gnuplot等工具将计算结果以直观的图表形式呈现。 学习方法与实践指导： 本书强调理论与实践相结合。每章都配有详细的算法描述、伪代码示例，并鼓励读者动手实践。我们将引导读者使用主流的编程语言，如Python（及其NumPy, SciPy, Matplotlib等库）或C++，来实现和测试算法。 附带的光盘内容将提供： 丰富的源代码示例： 涵盖本书中介绍的各类算法的实现，方便读者学习和修改。 可执行的计算工具： 一些预先编写好的小程序，可直接用于解决常见的计算物理问题。 数据集与测试案例： 用于验证算法正确性、进行数据分析的样例数据。 拓展阅读材料： 推荐相关的文献、在线资源，帮助读者深入探索计算物理学的各个领域。 学习本书，您将能够： 深刻理解计算物理学的基本原理和核心算法。 熟练掌握数值求解常微分方程和偏微分方程的方法。 掌握蒙特卡罗模拟技术，并应用于统计物理等领域。 具备将物理问题转化为计算模型并实现求解的能力。 培养严谨的科学计算思维和解决问题的能力。 为进一步深入研究计算物理学或相关交叉学科打下坚实的基础。 无论您是物理学专业的学生，还是对计算模拟在科学研究中的应用感兴趣的研究者，本书都将是您开启计算物理学探索之旅的理想伙伴。让我们一同拥抱计算的力量，在模拟的世界里发现物理学的奥秘！

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是“系统性”和“前沿性”的结合。在学习任何一门学科的时候，我都很看重其系统的框架和知识的完整性，而计算物理这样一个跨学科的领域，更是需要一个清晰的脉络来指引。彭芳麟教授的《计算物理基础》，听起来就给人一种深入浅出的感觉，似乎能够带领读者从最基础的概念出发，一步步构建起对计算物理的理解。我特别想了解书中是如何讲解那些核心的数值算法的，比如如何用数值方法求解偏微分方程，如何处理高维积分，如何进行误差分析和稳定性判断等等。这些都是计算物理的基石，掌握了它们，才能真正地“玩转”计算物理。此外，我非常好奇书中是否会涉及到一些比较新的计算方法或者在当今物理研究中应用广泛的技术，例如机器学习在物理计算中的应用，或者高性能计算的初步概念。我期待这本书能够在“基础”之外，也能展现出一些“前沿”的苗头，让我能够对未来学习的方向有一个初步的认识。高等教育出版社的出版，意味着内容上的权威性和严谨性，这让我对书中的信息非常放心。而附带的光盘，我猜想里面会有丰富的教学资源，比如大量的公式推导过程、算法的伪代码，甚至是实际的物理模拟案例。这些资源对于我来说，是加深理解、巩固知识的绝佳辅助。我希望这本书能够让我对计算物理有一个全面的认识，不仅掌握基础的计算方法，还能对这个领域的发展趋势有一个初步的了解，从而为我未来的深入学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到《计算物理基础》这本书，我第一个想到的是它在我学习过程中能扮演的角色。作为一个在物理领域摸爬滚打多年的学生，深知理论知识的广度和深度，但有时却苦于无法将这些抽象的理论具象化，尤其是在面对一些复杂的物理系统时。计算物理，恰恰提供了一个绝佳的工具，让我们能够通过数值模拟和计算来探索这些系统。彭芳麟教授的名字，本身就带着一种学术的份量，他的著作，我一直以来都抱有很高的期待。这本书的“基础”二字，对我来说非常有吸引力，因为它意味着它会为我打下坚实的基础，让我能够更自信地去探索计算物理更深层次的奥秘。我特别看重书中是否能够清晰地讲解各种数值算法的原理，以及它们在物理问题中的具体应用。比如，各种积分和微分的数值计算方法，如何处理边界条件，如何评估数值误差等等，这些都是计算物理的核心技能。我希望这本书能够提供详尽的解释和清晰的图示，帮助我理解这些概念。高等教育出版社的出品，我一向认为质量有保障，无论是内容的严谨性还是出版的规范性。附带的光盘，我猜测里面会包含一些常用的编程库函数、示例代码，甚至是解决特定物理问题的详细实现步骤。这对于我来说，是极其宝贵的资源，可以直接上手实践，检验自己的理解，并且从中学习到更先进的编程技巧和算法优化方法。我希望这本书能够成为我深入理解计算物理的敲门砖，让我能够更加灵活地运用计算工具来解决实际的物理问题，并在此过程中不断提升自己的科研能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我一种“务实”的感觉，这正是我在学习计算物理时所追求的。在学习物理的过程中，我们经常会遇到一些解析解难以获得或者根本不存在的复杂问题，这时候，数值计算和模拟就显得尤为重要。彭芳麟教授的《计算物理基础》，单从名字就可以看出，它旨在为读者提供一个坚实的理论框架和实用的计算工具。我非常期待书中能够对各种数值方法进行深入的剖析，比如差分法、有限元法、谱方法等等，并详细讲解它们的应用场景和优缺点。这对于我来说，能够帮助我根据不同的物理问题，选择最合适的计算方法，提高计算效率和精度。我个人对编程并不陌生，但如何在物理问题的背景下运用编程，如何将数学模型转化为可执行的代码，如何进行结果的可视化和分析，这些是我特别需要加强的。我相信这本书附带的光盘会提供大量的实例代码，这对我来说无疑是雪中送炭。我迫不及待地想要看看这些代码是如何实现的，是如何解决具体的物理问题的。通过阅读和运行这些代码，我不仅能够学习到编程技巧，更能将理论知识与实践操作紧密结合起来。高等教育出版社的出版质量，我一直非常信任，书籍的排版、印刷、以及内容的专业性，都做得相当到位，这能够保证我在长时间的学习过程中保持专注和舒适。我希望这本书能够成为我学习计算物理的“宝典”，让我能够自信地应对各种计算物理的挑战，并在科研和学习中取得更大的进步。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是，它似乎特别强调理论与实践的结合。我本身就属于那种“动手能力”比较强，喜欢通过实践来巩固理论知识的学习者。在很多物理学科中，理论的推导和理解往往是比较枯燥的，而计算物理则提供了一个绝佳的平台，让我们能够用代码来“看见”物理，用模拟来“验证”理论。彭芳麟教授的《计算物理基础》，从书名就透露出一种扎实严谨的风格，这让我很欣慰。我猜想，这本书不会仅仅停留在概念的介绍，而是会深入到具体的算法和实现细节。这一点对于想要将计算物理应用于科研或者工程领域的读者来说，是极其宝贵的。我尤其期待书中对一些经典物理问题的计算方法进行详细的讲解，比如薛定谔方程的数值求解，或者流体力学方程的离散化等等。这些都是物理学中非常核心的问题，如果能通过这本书掌握一套通用的计算思路和方法，那将极大地拓宽我的研究视野。另外，高等教育出版社的出版物，通常在排版和印刷质量上都做得比较出色，这能够保证长时间阅读的舒适性，不会因为纸张质量不好或者排版混乱而影响学习效率。附带的光盘，我猜想里面会包含一些高质量的源程序代码，这些代码不仅可以直接运行，还可以作为学习者进一步改进和开发的起点。这种“站在巨人肩膀上”的学习方式，能够大大缩短学习周期，并且有效避免一些低级的编程错误。我对于这种能够直接上手操作的书籍，总是充满好感，因为它能够帮助我快速地从理论走向实践，真正地掌握计算物理的精髓。

评分☆☆☆☆☆

《计算物理基础》这本书，从我拿到手的那一刻起，就有一种踏实感。封面设计朴素但专业，高等教育出版社的出品，本身就带有一定的质量保证。翻开内页，一股浓浓的学术气息扑面而来，让我对接下来要深入学习的计算物理有了更深的期待。我尤其看重这本书的“基础”二字，这意味着它不会上来就讲过于高深的理论，而是会循序渐进地引导读者进入这个领域。对我而言，理解基本概念、掌握核心方法是至关重要的第一步。这本书的章节安排，我粗略浏览了一下，感觉逻辑性很强，从最简单的数值方法讲起，比如插值、逼近，然后逐步过渡到更复杂的，像是微分方程的求解、蒙特卡罗方法等等。这种由浅入深的学习路径，对于初学者来说绝对是福音。我个人在学习物理的时候，就经常会被一些抽象的理论弄得头晕脑胀，而计算物理恰恰提供了一个将这些理论具象化的途径。通过编程和模拟，我们可以直观地看到物理现象是如何演变的，这不仅能加深理解，还能激发学习的兴趣。彭芳麟教授的名字，对于我们这些在物理领域摸爬滚打的学生来说，并不陌生，他的研究方向和成果一直都有关注，所以对这本书的内容质量，我还是非常有信心的。附带的光盘，更是让我觉得物超所值，这不仅仅是理论的补充，更是实践的指导，我想里面应该会有不少例程代码，可以直接拿来运行、修改，甚至在此基础上进行自己的探索，这对于提高实际编程能力，掌握计算工具，非常有帮助。总而言之，这本书给我一种“麻雀虽小，五脏俱全”的感觉，相信它能成为我学习计算物理道路上不可或缺的伙伴。