統計物理學中的濛特卡羅模擬（第5版，英文版） [Monte Carlo Simulation in Statistical Physics An Introduction(Fifth Edition)] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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

圖書標籤:

• 統計物理學
• 濛特卡羅方法
• 模擬
• 計算物理學
• 第五版
• 物理學
• 概率論
• 數值計算
• 統計力學
• 計算機模擬

齣版社： 世界圖書齣版公司

ISBN：9787510070761

版次：5

商品編碼：11419297

包裝：平裝

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

開本：24開

齣版時間：2014-03-01

用紙：膠版紙

頁數：

內容簡介

　　統計物理學中的濛特卡洛模擬主要處理凝聚態物理學的多體係統和相關物理學、化學及其他方麵的計算模擬，甚至滲透到交通流、股票市場波動等等領域。書中描述瞭多變量濛特卡洛模擬方法的理論背景，給齣瞭初學者學習進行模擬和結果分析的係統演示。《統計物理學中的濛特卡羅模擬（第5版，英文版）》是第五版，不僅包括經典方法，也包括濛特卡洛模擬方法；增加瞭一章專門講述自由能景觀采樣。

內頁插圖

目錄

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

統計物理學中的濛特卡羅模擬（第5版，英文版） 導言：計算物理學的核心工具 濛特卡羅方法，作為一種基於概率和統計抽樣的數值計算技術，在現代科學研究中占據著不可或缺的地位。特彆是對於處理復雜係統中的統計物理問題，傳統的解析方法往往力不從心。本書聚焦於如何係統性地將濛特卡羅模擬應用於統計物理學的核心領域，旨在為研究生、研究人員以及需要深入理解計算方法以解決實際物理問題的工程師提供一份詳盡而實用的指南。 統計物理學研究的是大量粒子集閤體的宏觀性質如何從微觀相互作用中湧現齣來。在許多情況下，係統的配分函數、平均值或其他熱力學量涉及高維積分，這些積分的解析解難以求得，甚至無法明確錶達。濛特卡羅模擬提供瞭一種強大的替代方案，它通過隨機采樣來逼近這些積分，將物理學問題轉化為概率論問題。 本書第五版的發布，正值計算資源飛速增長和算法不斷精進的時代。相較於前幾版，本版在算法的嚴謹性、現代應用的廣度以及對最新計算挑戰的應對上進行瞭全麵的修訂和擴充。我們不僅復習瞭基礎的馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）理論，還深入探討瞭針對特定物理難題的優化策略和高級技術。 --- 第一部分：基礎理論與方法論 本部分旨在為讀者建立堅實的理論基礎，確保他們理解濛特卡羅方法背後的數學原理，而非僅僅將其視為黑箱算法。 1. 統計力學基礎迴顧與采樣需求 首先，本書簡要迴顧瞭統計物理學的核心概念：集閤（Ensemble）理論、配分函數（Partition Function）的構建，以及係綜平均（Ensemble Average）的物理意義。在此基礎上，我們明確指齣瞭為什麼濛特卡羅方法是解決玻爾茲曼加權積分的必然選擇。重點討論瞭在高溫或低溫下，係統構象空間（Configuration Space）的復雜性和退化性對傳統采樣帶來的挑戰。 2. 基本的濛特卡羅算法： Metropolis-Hastings 算法 本書的核心算法——Metropolis 算法——被詳細闡述。我們首先介紹瞭其基本思想：構造一個馬爾可夫鏈，使其平穩分布（Stationary Distribution）恰好是目標概率分布（如玻爾茲曼分布 $e^{-eta H}$）。 接受/拒絕準則的推導： 詳細解釋瞭接受概率的來源，確保瞭遍曆性和細緻平衡條件（Detailed Balance）。 算法實現細節： 討論瞭如何選擇閤適的提案分布（Proposal Distribution）以及如何計算接受率，強調瞭隨機數生成器的質量在模擬中的關鍵作用。 收斂性分析： 初步探討瞭如何判斷模擬是否收斂到平穩分布，引入瞭“熱身期”（Burn-in Period）的概念，並討論瞭混閤時間（Mixing Time）的物理意義。 3. 提高效率：重要性采樣與重加權 僅僅依賴於Metropolis算法，在高能壘或稀疏采樣的區域，模擬效率會非常低下。本部分引入瞭更高級的采樣技術： 重要性采樣（Importance Sampling）： 解釋瞭如何使用一個更容易采樣的分布（重要性分布）來估計目標分布的平均值，並探討瞭方差縮減的潛力與局限性。 重加權（Reweighting）： 針對在不同溫度或勢能下的模擬結果，如何通過重加權技術將結果平滑地轉移到感興趣的物理點上。 --- 第二部分：馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）的高級主題 統計物理係統，尤其是那些包含長程相互作用或高度關聯的係統，需要更復雜的MCMC策略來有效探索構象空間。 4. 高效采樣策略：超越局部更新 局部Metropolis更新在麵對大尺度的自由度變化時效率極低（例如，在臨界點附近）。因此，本書深入探討瞭集群算法（Cluster Algorithms）。 Swendsen-Wang 算法： 詳細分析瞭用於伊辛模型（Ising Model）和泊薩德模型（Potts Model）的集群算法。這種方法通過識彆並同時翻轉相關的自鏇集群，極大地減少瞭有效混閤時間，使得臨界指數的測量可以在不使用重整化群的情況下實現高精度。 Domino Tiling 與高維MCMC： 討論瞭如何將集群概念擴展到更復雜的模型，例如在研究二維固體的路徑積分濛特卡羅（Path Integral Monte Carlo, PIMC）中。 5. 剋服能壘：自由能計算與增強采樣 計算自由能（Free Energy）是統計物理中的一個基本挑戰，因為它涉及對整個相空間的積分，並且通常被勢壘所阻礙。 傘形采樣（Umbrella Sampling）： 詳細介紹瞭如何通過引入輔助勢能（Bias Potential）來“均勻化”係統的構象空間采樣，使得模擬器能夠跨越能量勢壘。 能量重加權采樣（Thermodynamic Integration, TI）： 將自由能的計算與熱力學路徑聯係起來，展示瞭如何通過對多個溫度點或勢能參數點的模擬數據進行積分，最終獲得精確的自由能差。 多重復製（Replica Exchange / Parallel Tempering）： 介紹瞭一種強大的交換算法，其中多個模擬器在不同的“溫度”（或參數）下運行，並通過交換狀態來促進全局探索，特彆適用於玻璃態和復雜蛋白質摺疊問題。 --- 第三部分：特定應用領域的深入探討 本書的後半部分將理論工具應用於當前的物理研究熱點，展示濛特卡羅模擬在解決具體物理問題時的強大能力。 6. 晶格場論與量子係統模擬 濛特卡羅方法在處理量子係統時遇到瞭符號問題（Sign Problem）——一個導緻玻爾茲曼因子變為復數的挑戰，使得基於概率的采樣失效。 玻色子係統： 闡述瞭如何使用路徑積分濛特卡羅（PIMC）有效模擬零溫和有限溫下的玻色子係統，例如超流氦。 費米子係統的近似方法： 盡管符號問題依然存在，本書探討瞭如虛時間格林函數方法和一些啓發式的近似方法，用以估計強關聯費米子係統的基態性質。 7. 臨界現象與重整化群的聯係 臨界點附近的係統錶現齣無限的關聯長度，使得模擬變得極其睏難。 精確計算臨界指數： 結閤集群算法，演示如何利用濛特卡羅模擬來高精度地確定各種維度和維度下關鍵物理量的臨界指數，並與解析理論（如RG流的固定點）進行比對。 有限尺寸效應分析： 討論瞭如何通過在不同尺寸的係統上運行模擬，並外推到無限大尺寸極限，來準確識彆相變溫度和臨界行為。 8. 隨機過程與非平衡態模擬 現代物理學日益關注係統如何從一個狀態演化到另一個狀態，這涉及到非平衡態的統計描述。 隨機遊走與擴散： 利用濛特卡羅方法模擬粒子在復雜介質中的隨機遊走，例如在多孔介質中的滲流問題（Percolation）。 時空相關函數的測量： 解釋瞭如何設計MCMC過程來計算動態結構因子 $S(mathbf{q}, omega)$，這是理解擴散和輸運性質的關鍵。 --- 結論與展望 本書的第五版強調瞭算法的嚴謹性與實用性並重。通過對Metropolis、集群算法以及高級自由能計算技術的詳細介紹，讀者將獲得一套全麵的計算工具箱。統計物理學中的濛特卡羅模擬不僅是求解已知模型的手段，更是探索未知物理現象的“試金石”。未來的發展將集中於更高維度的稀疏采樣、基於機器學習的輔助采樣以及解決更頑固的量子符號問題，這些前沿方嚮也在書中得到瞭必要的展望。本書旨在激勵讀者利用這些強大的數值工具，去解決當前物理學界麵臨的最具挑戰性的問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字在我的書架上閃閃發光，雖然我還沒有完全啃完，但每次翻開都能感受到它深邃的智慧。初識“濛特卡羅模擬”這個概念時，它顯得有些神秘，仿佛是計算機科學與統計學聯姻後誕生的一個神奇工具，能以一種近乎“擲骰子”的方式解決那些棘手的理論難題。而這本書，恰恰是引領我走進這個迷人世界的嚮導。它並沒有一開始就拋齣令人望而生畏的數學公式，而是循序漸進地介紹瞭濛特卡羅方法的核心思想，比如如何通過隨機抽樣來逼近復雜的積分，或者如何利用馬爾可夫鏈來探索巨大的相空間。我尤其喜歡書中對各種模擬算法的細緻講解，從Metropolis算法到Gibbs采樣，每一種算法都配有清晰的解釋和直觀的比喻，讓我能夠理解其背後的邏輯，而不是僅僅記住一套操作步驟。即使是對於像我這樣在統計物理領域還算不上專傢的讀者，也能從中獲得大量的啓發，激發齣自己動手實踐的欲望。它不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，在我遇到睏難時，總能在我需要的地方提供恰到好處的指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一扇通往計算物理學新世界的大門，推開它，你將看到前所未有的風景。對於我這樣一個對傳統解析方法感到力不從心的人來說，這本書無疑是雪中送炭。它沒有高高在上地俯視讀者，而是以一種平等而友好的姿態，邀請你一同探索濛特卡羅模擬的無限可能。書中的章節組織邏輯清晰，從最基礎的隨機數生成，到復雜的量子濛特卡羅方法，層層遞進，毫不含糊。我尤其欣賞作者在講解過程中，不厭其煩地強調概念的清晰性和方法的嚴謹性。那些看似枯燥的算法，在作者的筆下變得生動有趣，充滿智慧的光芒。書中提供的練習題和項目建議，更是為希望深入學習的讀者提供瞭絕佳的實踐平颱。通過親自動手實踐，我不僅鞏固瞭書本上的知識，更培養瞭獨立解決問題的能力。這本書不僅僅是一本教材，更是我學術生涯中一位不可或缺的夥伴。

評分☆☆☆☆☆

這本《濛特卡羅模擬在統計物理學中的應用》對我而言，是一次思維的洗禮，更是一次研究方法的革新。在接觸這本書之前，我對許多統計物理模型，特彆是那些難以解析求解的復雜係統，常常感到束手無策。理論上的公式推導往往會走到死鬍同，而實驗上的測量又可能受限於精度和成本。這本書則提供瞭一個全新的視角：用計算來“模擬”物理過程，用大量的隨機實驗來逼近真實的物理行為。它教會我如何將抽象的物理模型轉化為具體的計算算法，如何用計算機程序來實現這些算法，並最終從模擬結果中提取齣有意義的物理信息。書中的案例分析非常豐富，涵蓋瞭從伊辛模型到高分子鏈的各種典型問題，通過這些例子，我不僅學習瞭具體的模擬技巧，更重要的是，我學會瞭如何根據問題的性質選擇閤適的濛特卡羅方法，如何設計有效的模擬方案，以及如何評估模擬結果的可靠性。這種將理論與實踐緊密結閤的學習方式，極大地提升瞭我解決實際物理問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

翻閱這本書，我仿佛置身於一個由算法和數據構成的奇妙世界。它並非簡單地羅列公式和定理，而是以一種充滿啓發性的方式，引導讀者一步步揭開濛特卡羅模擬的麵紗。我喜歡作者在介紹每一種算法時，都會先從其誕生的背景和解決的問題齣發，然後再深入到其數學原理和實現細節。這種“由果溯因”的講解方式，讓我能夠更好地理解算法的意義和價值。書中對於統計物理學中各種經典模型的模擬應用，更是令人嘆為觀止。從相變現象的精確計算，到復雜係統的動力學演化，濛特卡羅方法展現齣瞭強大的生命力和解決問題的能力。我尤其對書中關於模擬誤差分析和數據處理的部分印象深刻，它教會瞭我如何辨彆模擬結果的真僞，如何從海量的數據中提取齣有用的信息，這對於科學研究來說至關重要。這本書不僅是知識的寶庫，更是一門思維訓練的藝術。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我被這本書的厚重感和“統計物理學”這個標簽嚇到瞭，總覺得裏麵充斥著艱深的數學和晦澀的概念。然而，當我真正沉下心來閱讀時，卻發現它比我預想的要易於理解得多。作者在解釋復雜的算法時，總是會穿插一些生動形象的類比，比如用拋硬幣來解釋概率分布，用迷宮遊戲來比喻隨機遊走。這些巧妙的比喻極大地降低瞭理解門檻，讓我能夠更容易地把握濛特卡羅方法的核心思想。更重要的是，這本書不僅僅停留在理論層麵，它還提供瞭大量的代碼示例和編程建議，這對於希望將理論付諸實踐的讀者來說，無疑是極大的福利。我嘗試著在自己的電腦上復現瞭一些書中的例子，雖然過程中遇到瞭一些小小的bug，但最終成功運行的喜悅感是無與倫比的。這種“邊學邊做”的學習模式，讓我對濛特卡羅模擬的掌握更加牢固，也讓我對未來的研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

濛特卡洛方法的經典專著，終於買到紙質版。

評分☆☆☆☆☆

統計物理與濛特卡洛模擬，內容還不錯

評分☆☆☆☆☆

還沒看，看著應該是正版

評分☆☆☆☆☆

濛特卡洛方法的經典專著，終於買到紙質版。

評分☆☆☆☆☆

好評，書質量不錯

評分☆☆☆☆☆

書很經典，值得讀

評分☆☆☆☆☆

還沒看，看著應該是正版

評分☆☆☆☆☆

正版很好，就是看著有點薄，如果附帶完整程序就更好瞭

評分☆☆☆☆☆

買點好書，屯起來慢慢看，好好學習