统计物理学中的蒙特卡罗模拟（第5版，英文版） [Monte Carlo Simulation in Statistical Physics An Introduction(Fifth Edition)] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[德] 宾德（Kurt Binder），Dieter W.Heermann 著

图书标签:

• 统计物理学
• 蒙特卡罗方法
• 模拟
• 计算物理学
• 第五版
• 物理学
• 概率论
• 数值计算
• 统计力学
• 计算机模拟

出版社： 世界图书出版公司

ISBN：9787510070761

版次：5

商品编码：11419297

包装：平装

外文名称：Monte Carlo Simulation in Statistical Physics An Introduction(Fifth Edition)

开本：24开

出版时间：2014-03-01

用纸：胶版纸

页数：

内容简介

　　统计物理学中的蒙特卡洛模拟主要处理凝聚态物理学的多体系统和相关物理学、化学及其他方面的计算模拟，甚至渗透到交通流、股票市场波动等等领域。书中描述了多变量蒙特卡洛模拟方法的理论背景，给出了初学者学习进行模拟和结果分析的系统演示。《统计物理学中的蒙特卡罗模拟（第5版，英文版）》是第五版，不仅包括经典方法，也包括蒙特卡洛模拟方法；增加了一章专门讲述自由能景观采样。

内页插图

目录

1 Introduction: Purpose And Scope of This Volume, And Some General Comments

2 Theoretical Foundations of The Monte Carlo Method And Its Applications In Statistical Physics
2.1 Simple Sampling Versus Importance Sampling
2.L.1 Models
2.1.2 Simple Sampling
2.1.3 Random Walks and Self-Avoiding Walks
2.1.4 Thermal Averages By the Simple Sampling Method
2.1.5 Advantages and Limitations of Simple Sampling
2.1.6 Importance Sampling
2.1.7 More About Models And Algorithms
2.2 Organization of Monte Carlo Programs, and the Dynamic Interpretation of Monte Carlo Sampling
2.2.1 First Comments on The Simulation of The Ising Model
2.2.2 Boundary Conditions
2.2.3 The Dynamic Interpretation of The Importance Sampling Monte Carlo Method
2.2.4 Statistical Errors and Time-Displaced Relaxation Functions
2.3 Finite-Size Effects
2.3.1 Finite-Size Effects At The Percolation Transition
2.3.2 Finite-Size Scaling For The Percolation Problem
2.3.3 Broken Symmetry And Finite-Size Effects At Thermal Phase Transitions
2.3.4 The Order Parameter Probability Distribution And Its Use to Justify Finite-Size Scaling And Phenomenological Renormalization
2.3.5 Finite-Size Behavior of Relaxation Times
2.3.6 Finite-Size Scaling Without "Hyperscaling".
2.3.7 Finite-Size Scaling For First-Order Phase Transitions
2.3.8 Finite-Size Behavior of Statistical Errors And the Problem Of Self-Averaging
2.4 Remarks on The Scope of The Theory Chapter

3 Guide to Practical Work With The Monte Carlo Method
3.1 Aims of The Guide
3.2 Simple Sampling
3.2.1 Random Walk
3.2.2 Nonreversal Random Walk
3.2.3 Self-Avoiding Random Walk
3.2.4 Percolation
3.3 Biased Sampling
3.3.1 Self-Avoiding Random Walk
3.4 Importance Sampling
3.4.1 Ising Model
3.4.2 Self-Avoiding Random Walk

4 Some Important Recent Developments Of The Monte Carlo Methodology
4.1 Introduction
4.2 Application of the Swendsen-Wang Cluster Algorithm To The Ising Model
4.3 Reweighting Methods In The Study Of Phase Diagrams,First-Order Phase Transitions, And Interfacial Tensions
4.4 Some Comments On Advances With Finite-Size Scaling Analyses

5 Quantum Monte Carlo Simulations: An Introduction
5.1 Quantum Statistical Mechanics Versus Classical Statistical Mechanics
5.2 The Path Integral Quantum Monte Carlo Method
5.3 Quantum Monte Carlo For Lattice Models
5.4 Concluding Remarks

6 Monte Carlo Methods For The Sampling of Free Energy Landscapes.
6.1 Introduction And Overview
6.2 Umbrella Sampling
6.3 Multicanonical Sampling And Other "Extended Ensemble" Methods
6.4 Wang-Landau Sampling
6.5 Transition Path Sampling
6.6 Concluding Remarks
Appendix
A.1 Algorithm For The Random Walk Problem
A.2 Algorithm For Cluster Identification
References
Bibliography
Subject Index

前言/序言

统计物理学中的蒙特卡罗模拟（第5版，英文版） 导言：计算物理学的核心工具 蒙特卡罗方法，作为一种基于概率和统计抽样的数值计算技术，在现代科学研究中占据着不可或缺的地位。特别是对于处理复杂系统中的统计物理问题，传统的解析方法往往力不从心。本书聚焦于如何系统性地将蒙特卡罗模拟应用于统计物理学的核心领域，旨在为研究生、研究人员以及需要深入理解计算方法以解决实际物理问题的工程师提供一份详尽而实用的指南。 统计物理学研究的是大量粒子集合体的宏观性质如何从微观相互作用中涌现出来。在许多情况下，系统的配分函数、平均值或其他热力学量涉及高维积分，这些积分的解析解难以求得，甚至无法明确表达。蒙特卡罗模拟提供了一种强大的替代方案，它通过随机采样来逼近这些积分，将物理学问题转化为概率论问题。 本书第五版的发布，正值计算资源飞速增长和算法不断精进的时代。相较于前几版，本版在算法的严谨性、现代应用的广度以及对最新计算挑战的应对上进行了全面的修订和扩充。我们不仅复习了基础的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）理论，还深入探讨了针对特定物理难题的优化策略和高级技术。 --- 第一部分：基础理论与方法论 本部分旨在为读者建立坚实的理论基础，确保他们理解蒙特卡罗方法背后的数学原理，而非仅仅将其视为黑箱算法。 1. 统计力学基础回顾与采样需求 首先，本书简要回顾了统计物理学的核心概念：集合（Ensemble）理论、配分函数（Partition Function）的构建，以及系综平均（Ensemble Average）的物理意义。在此基础上，我们明确指出了为什么蒙特卡罗方法是解决玻尔兹曼加权积分的必然选择。重点讨论了在高温或低温下，系统构象空间（Configuration Space）的复杂性和退化性对传统采样带来的挑战。 2. 基本的蒙特卡罗算法： Metropolis-Hastings 算法 本书的核心算法——Metropolis 算法——被详细阐述。我们首先介绍了其基本思想：构造一个马尔可夫链，使其平稳分布（Stationary Distribution）恰好是目标概率分布（如玻尔兹曼分布 $e^{-eta H}$）。 接受/拒绝准则的推导： 详细解释了接受概率的来源，确保了遍历性和细致平衡条件（Detailed Balance）。 算法实现细节： 讨论了如何选择合适的提案分布（Proposal Distribution）以及如何计算接受率，强调了随机数生成器的质量在模拟中的关键作用。 收敛性分析： 初步探讨了如何判断模拟是否收敛到平稳分布，引入了“热身期”（Burn-in Period）的概念，并讨论了混合时间（Mixing Time）的物理意义。 3. 提高效率：重要性采样与重加权 仅仅依赖于Metropolis算法，在高能垒或稀疏采样的区域，模拟效率会非常低下。本部分引入了更高级的采样技术： 重要性采样（Importance Sampling）： 解释了如何使用一个更容易采样的分布（重要性分布）来估计目标分布的平均值，并探讨了方差缩减的潜力与局限性。 重加权（Reweighting）： 针对在不同温度或势能下的模拟结果，如何通过重加权技术将结果平滑地转移到感兴趣的物理点上。 --- 第二部分：马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）的高级主题 统计物理系统，尤其是那些包含长程相互作用或高度关联的系统，需要更复杂的MCMC策略来有效探索构象空间。 4. 高效采样策略：超越局部更新 局部Metropolis更新在面对大尺度的自由度变化时效率极低（例如，在临界点附近）。因此，本书深入探讨了集群算法（Cluster Algorithms）。 Swendsen-Wang 算法： 详细分析了用于伊辛模型（Ising Model）和泊萨德模型（Potts Model）的集群算法。这种方法通过识别并同时翻转相关的自旋集群，极大地减少了有效混合时间，使得临界指数的测量可以在不使用重整化群的情况下实现高精度。 Domino Tiling 与高维MCMC： 讨论了如何将集群概念扩展到更复杂的模型，例如在研究二维固体的路径积分蒙特卡罗（Path Integral Monte Carlo, PIMC）中。 5. 克服能垒：自由能计算与增强采样 计算自由能（Free Energy）是统计物理中的一个基本挑战，因为它涉及对整个相空间的积分，并且通常被势垒所阻碍。 伞形采样（Umbrella Sampling）： 详细介绍了如何通过引入辅助势能（Bias Potential）来“均匀化”系统的构象空间采样，使得模拟器能够跨越能量势垒。 能量重加权采样（Thermodynamic Integration, TI）： 将自由能的计算与热力学路径联系起来，展示了如何通过对多个温度点或势能参数点的模拟数据进行积分，最终获得精确的自由能差。 多重复制（Replica Exchange / Parallel Tempering）： 介绍了一种强大的交换算法，其中多个模拟器在不同的“温度”（或参数）下运行，并通过交换状态来促进全局探索，特别适用于玻璃态和复杂蛋白质折叠问题。 --- 第三部分：特定应用领域的深入探讨 本书的后半部分将理论工具应用于当前的物理研究热点，展示蒙特卡罗模拟在解决具体物理问题时的强大能力。 6. 晶格场论与量子系统模拟 蒙特卡罗方法在处理量子系统时遇到了符号问题（Sign Problem）——一个导致玻尔兹曼因子变为复数的挑战，使得基于概率的采样失效。 玻色子系统： 阐述了如何使用路径积分蒙特卡罗（PIMC）有效模拟零温和有限温下的玻色子系统，例如超流氦。 费米子系统的近似方法： 尽管符号问题依然存在，本书探讨了如虚时间格林函数方法和一些启发式的近似方法，用以估计强关联费米子系统的基态性质。 7. 临界现象与重整化群的联系 临界点附近的系统表现出无限的关联长度，使得模拟变得极其困难。 精确计算临界指数： 结合集群算法，演示如何利用蒙特卡罗模拟来高精度地确定各种维度和维度下关键物理量的临界指数，并与解析理论（如RG流的固定点）进行比对。 有限尺寸效应分析： 讨论了如何通过在不同尺寸的系统上运行模拟，并外推到无限大尺寸极限，来准确识别相变温度和临界行为。 8. 随机过程与非平衡态模拟 现代物理学日益关注系统如何从一个状态演化到另一个状态，这涉及到非平衡态的统计描述。 随机游走与扩散： 利用蒙特卡罗方法模拟粒子在复杂介质中的随机游走，例如在多孔介质中的渗流问题（Percolation）。 时空相关函数的测量： 解释了如何设计MCMC过程来计算动态结构因子 $S(mathbf{q}, omega)$，这是理解扩散和输运性质的关键。 --- 结论与展望 本书的第五版强调了算法的严谨性与实用性并重。通过对Metropolis、集群算法以及高级自由能计算技术的详细介绍，读者将获得一套全面的计算工具箱。统计物理学中的蒙特卡罗模拟不仅是求解已知模型的手段，更是探索未知物理现象的“试金石”。未来的发展将集中于更高维度的稀疏采样、基于机器学习的辅助采样以及解决更顽固的量子符号问题，这些前沿方向也在书中得到了必要的展望。本书旨在激励读者利用这些强大的数值工具，去解决当前物理学界面临的最具挑战性的问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字在我的书架上闪闪发光，虽然我还没有完全啃完，但每次翻开都能感受到它深邃的智慧。初识“蒙特卡罗模拟”这个概念时，它显得有些神秘，仿佛是计算机科学与统计学联姻后诞生的一个神奇工具，能以一种近乎“掷骰子”的方式解决那些棘手的理论难题。而这本书，恰恰是引领我走进这个迷人世界的向导。它并没有一开始就抛出令人望而生畏的数学公式，而是循序渐进地介绍了蒙特卡罗方法的核心思想，比如如何通过随机抽样来逼近复杂的积分，或者如何利用马尔可夫链来探索巨大的相空间。我尤其喜欢书中对各种模拟算法的细致讲解，从Metropolis算法到Gibbs采样，每一种算法都配有清晰的解释和直观的比喻，让我能够理解其背后的逻辑，而不是仅仅记住一套操作步骤。即使是对于像我这样在统计物理领域还算不上专家的读者，也能从中获得大量的启发，激发出自己动手实践的欲望。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，在我遇到困难时，总能在我需要的地方提供恰到好处的指导。

评分☆☆☆☆☆

这本《蒙特卡罗模拟在统计物理学中的应用》对我而言，是一次思维的洗礼，更是一次研究方法的革新。在接触这本书之前，我对许多统计物理模型，特别是那些难以解析求解的复杂系统，常常感到束手无策。理论上的公式推导往往会走到死胡同，而实验上的测量又可能受限于精度和成本。这本书则提供了一个全新的视角：用计算来“模拟”物理过程，用大量的随机实验来逼近真实的物理行为。它教会我如何将抽象的物理模型转化为具体的计算算法，如何用计算机程序来实现这些算法，并最终从模拟结果中提取出有意义的物理信息。书中的案例分析非常丰富，涵盖了从伊辛模型到高分子链的各种典型问题，通过这些例子，我不仅学习了具体的模拟技巧，更重要的是，我学会了如何根据问题的性质选择合适的蒙特卡罗方法，如何设计有效的模拟方案，以及如何评估模拟结果的可靠性。这种将理论与实践紧密结合的学习方式，极大地提升了我解决实际物理问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一扇通往计算物理学新世界的大门，推开它，你将看到前所未有的风景。对于我这样一个对传统解析方法感到力不从心的人来说，这本书无疑是雪中送炭。它没有高高在上地俯视读者，而是以一种平等而友好的姿态，邀请你一同探索蒙特卡罗模拟的无限可能。书中的章节组织逻辑清晰，从最基础的随机数生成，到复杂的量子蒙特卡罗方法，层层递进，毫不含糊。我尤其欣赏作者在讲解过程中，不厌其烦地强调概念的清晰性和方法的严谨性。那些看似枯燥的算法，在作者的笔下变得生动有趣，充满智慧的光芒。书中提供的练习题和项目建议，更是为希望深入学习的读者提供了绝佳的实践平台。通过亲自动手实践，我不仅巩固了书本上的知识，更培养了独立解决问题的能力。这本书不仅仅是一本教材，更是我学术生涯中一位不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

翻阅这本书，我仿佛置身于一个由算法和数据构成的奇妙世界。它并非简单地罗列公式和定理，而是以一种充满启发性的方式，引导读者一步步揭开蒙特卡罗模拟的面纱。我喜欢作者在介绍每一种算法时，都会先从其诞生的背景和解决的问题出发，然后再深入到其数学原理和实现细节。这种“由果溯因”的讲解方式，让我能够更好地理解算法的意义和价值。书中对于统计物理学中各种经典模型的模拟应用，更是令人叹为观止。从相变现象的精确计算，到复杂系统的动力学演化，蒙特卡罗方法展现出了强大的生命力和解决问题的能力。我尤其对书中关于模拟误差分析和数据处理的部分印象深刻，它教会了我如何辨别模拟结果的真伪，如何从海量的数据中提取出有用的信息，这对于科学研究来说至关重要。这本书不仅是知识的宝库，更是一门思维训练的艺术。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我被这本书的厚重感和“统计物理学”这个标签吓到了，总觉得里面充斥着艰深的数学和晦涩的概念。然而，当我真正沉下心来阅读时，却发现它比我预想的要易于理解得多。作者在解释复杂的算法时，总是会穿插一些生动形象的类比，比如用抛硬币来解释概率分布，用迷宫游戏来比喻随机游走。这些巧妙的比喻极大地降低了理解门槛，让我能够更容易地把握蒙特卡罗方法的核心思想。更重要的是，这本书不仅仅停留在理论层面，它还提供了大量的代码示例和编程建议，这对于希望将理论付诸实践的读者来说，无疑是极大的福利。我尝试着在自己的电脑上复现了一些书中的例子，虽然过程中遇到了一些小小的bug，但最终成功运行的喜悦感是无与伦比的。这种“边学边做”的学习模式，让我对蒙特卡罗模拟的掌握更加牢固，也让我对未来的研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

东西很好，还在使用中，先给个好评

评分☆☆☆☆☆

还行吧，这本书很多年了。但是里面没啥多的程序示范，有的程序也是很老的f77，不好。

评分☆☆☆☆☆

经典专业书，必须要好评?

评分☆☆☆☆☆

feichangbucuo

评分☆☆☆☆☆

非常给力，好书，需要花时间好好学习

评分☆☆☆☆☆

很好不错很强势。很好不错很强势。很好不错很强势。很好不错很强势。

评分☆☆☆☆☆

非常给力，好书，需要花时间好好学习

评分☆☆☆☆☆

统计物理与蒙特卡洛模拟，有意思

评分☆☆☆☆☆

蒙特卡洛方法的经典专著，终于买到纸质版。