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朱晓东 著

图书标签:

• 热学
• 物理学
• 习题集
• 解答
• 大学物理
• 理工科
• 考研
• 热力学
• 传热
• 热辐射

出版社： 中国科学技术大学出版社

ISBN：9787312037658

版次：1

商品编码：11953473

包装：平装

丛书名： 高效核心课程学习指导丛书

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：176

字数：200000

正文语种：中文

编辑推荐

（1）本书是中国科学技术大学出版社出版的《交叉学科基础物理教程·热学》的配套教学参考书。

（2）对教材《热学》中的260多道习题做了详细的分析和解答。注重物理思想和实际应用，方法和结论较为简单和实用。对学生学习力学有一定的借鉴和启迪作用。

（3）本书也可以作为研究生入学考试参考书。

内容简介

　　《热学习题分析与解答》是中国科学技术大学交叉学科基础物理教程《热学》（朱晓东编著）的配套教学参考书。《热学》教程中约有260道题目，大多选自国内外一流大学的热学教科书、研究生入学考试试题等。《热学习题分析与解答》对《热学》教程中的绝大部分习题给出了解题参考，可供使用《热学》教程的老师和同学作为参考书，也适合使用普通物理类教材的老师和同学参考，对于准备研究生入学考试的学生也有一定的指导作用。

作者简介

朱晓东，男，中国科学技术大学近代物理系教授、博士生导师。1997年在中国科学技术大学获得理学博士学位后留校任教。研究方向为低温等离子体物理与应用，主持或参加过多项国家自然科学面上和重点基金、国家863高技术探索基金和省部级基金项目的研究。在新型等离子体源研制、等离子体薄膜沉积及其机理、离子束纳米表面制造和功能薄膜器件等方面进行过系列的研究工作，获省级自然科学二等奖一项。曾先后在日本原子力研究所做访问学者、JSPS访问研究员，法国巴黎第六大学从事博士后研究和日本静冈大学访问教授。在Appl. Phys. Lett.、Phys. Rev. B、Phys. Plasmas、J. Chem. Phys.等国内外重要学术期刊上发表论文八十多篇。

内页插图

目录

前言
第1章 温度
第2章 热运动统计规律
第3章 热与热传递
第4章 热力学第一定律
第5章 热力学第二定律
第6章 相变与潜热
第7章 非常规温度

前言/序言

　　本书是中国科学技术大学交叉学科基础物理教程《热学》（朱晓东编著）的一个补充，编者希望通过这样一本习题集，给学生解答《热学》教程上的习题提供一个参考。在学习了热学基础知识后，学生通过习题的解答，会加深对所学理论的理解，更好地消化教材内容。
　　习题的难易程度不一致，有些题很简单，有少数题要动点脑筋。题目难度大致可分为三级，题号前没有标记的为一般，标“*”的为中等，标“**”的为稍难。习题的来源是多方面的，约有260道题目，大多选自国内外一流大学的热学教科书、研究生入学考试试题等。本书对《热学》教程中的绝大部分习题给出了解题参考，可以供使用《热学》教程的老师和同学作为参考书，也适合使用普通物理类教材的老师和同学参考，对于准备研究生入学考试的学生也有一定的指导作用。
　　中国科学技术大学物理学院的博士生王兆亮、张一川和李唤同学做了初步题解，编者对全部习题进行了统稿；中国科学技术大学出版社为本书的出版做了大量的工作；欢迎大家在使用过程中指出书中的错误，或给出更简洁、更巧妙的解法，在此一并表示衷心的感谢。

《现代科技前沿探索：智能计算与材料科学的交汇》 本书旨在为读者提供一个深入探索现代科技前沿领域的窗口，特别关注人工智能、机器学习与先进材料科学交叉领域的前沿研究、技术应用和未来发展趋势。全书结构严谨，内容充实，力求在理论深度与实际应用之间搭建一座坚实的桥梁。 第一部分：智能计算基础与算法演进 本部分首先系统梳理了现代人工智能的核心基础，重点介绍了深度学习架构的演变历程。从早期的感知机到反向传播算法的完善，再到卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）在处理结构化和序列化数据方面的突破，为后续章节的复杂应用奠定了理论基础。 我们深入探讨了生成对抗网络（GANs）和Transformer模型的最新进展。特别是在处理高维、非线性数据时，这些模型的优化策略、正则化技术以及高效训练方法被详尽阐述。针对大规模模型（LLMs）的算力需求和推理效率瓶颈，书籍介绍了量化技术、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以及模型剪枝（Pruning）等前沿优化手段，旨在指导研究人员和工程师如何构建更具实用价值的智能系统。此外，强化学习（RL）在复杂决策制定中的应用，特别是其在模拟环境与现实世界映射中的挑战与进展，也进行了细致的分析。 第二部分：先进材料的计算表征与模拟 本部分将焦点转向材料科学领域，探讨如何利用先进的计算工具来理解、设计和预测新材料的性能。我们首先回顾了经典的第一性原理计算方法，如密度泛函理论（DFT），并重点讨论了其在处理超大体系时的局限性以及如何通过更高精度的修正泛函来提升预测准确性。 随后，书籍详细介绍了原子尺度模拟的进阶技术，包括分子动力学（MD）模拟在模拟相变、扩散过程和界面行为中的应用。特别地，我们关注了如何利用机器学习势能面（Machine Learning Potentials）来克服传统力场计算成本高昂的问题，从而实现对数百万原子系统的长时间、高精度模拟。这种“数据驱动的力学”方法是当前计算材料学研究的热点。 在介观尺度上，书籍探讨了相场（Phase-Field）模型与计算流体动力学的结合，以模拟材料在制造过程中的微观结构演化，例如合金凝固、薄膜生长等复杂过程。这些模拟不仅能解释实验现象，更能指导工艺参数的优化。 第三部分：智能驱动的材料设计与发现 这是全书的核心部分，它探讨了如何将第一部分介绍的智能计算技术无缝集成到材料科学的研发流程中，实现“逆向设计”和“自动化发现”。 我们详细介绍了贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在晶体结构预测和催化剂筛选中的应用。通过高效地探索庞大的化学空间，贝叶斯方法能够在有限的计算或实验资源下，快速收敛到性能最优的候选材料。 此外，书籍还剖析了深度学习在材料性质预测中的强大能力。例如，如何利用图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）来直接处理晶体结构作为图数据，从而准确预测材料的热学、电学和力学性能，而无需依赖繁琐的传统量子化学计算。我们展示了如何构建高质量的材料数据库（如Materials Project）并利用迁移学习（Transfer Learning）技术，将从已知材料中学到的知识迁移到新型、数据稀疏的材料体系中。 针对高通量实验（High-Throughput Experimentation）平台，本部分介绍了闭环自动化（Closed-Loop Automation）系统的构建，其中智能算法实时分析实验结果，并动态调整下一轮实验的参数。这代表了未来材料研发范式的根本转变。 第四部分：前沿应用与伦理考量 最后，书籍展示了智能计算与材料科学交叉领域的一些突破性应用案例，包括：新型电池电解质的快速筛选、高性能半导体材料的缺陷工程、以及在生物医学工程中对智能生物材料的精准调控。 同时，我们也严肃探讨了智能材料设计中涉及的伦理和安全问题，包括模型的可解释性（Explainability of AI/ML models in materials science）、数据偏差对发现结果的影响，以及如何确保自动化发现过程的透明度和可重复性。 本书的受众群体包括材料科学、化学、物理学、计算机科学等领域的本科高年级学生、研究生、科研人员以及工业界的研发工程师。它不仅是理解当前技术热点的参考书，更是激发未来创新思维的催化剂。读者在阅读本书后，应能掌握利用最前沿的智能计算工具解决复杂材料科学问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑架构简直是教科书级别的典范，作者显然在内容组织上花费了大量心血。它不是简单地罗列题目和答案，而是构建了一个循序渐进、层层递进的学习迷宫。章节之间的过渡自然流畅，就像是攀登一座设计精巧的山峰，每登上一层，视野都会更加开阔。我发现，即便是处理那些看似复杂棘手的概念，作者也能巧妙地将其拆解成若干个易于理解的模块，然后用清晰的路径将它们重新串联起来。这种结构上的严谨性，极大地帮助我建立起知识体系的骨架，而不是零散地记忆知识点。更难能可贵的是，它似乎深谙学习者的认知曲线，懂得何时需要稍微放缓节奏，何时又该适度增加难度，这种对学习心理的洞察，使得整个阅读过程充满了引导性，让人感觉自己是被带着走的，而不是在盲目摸索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“解答”部分，远超出了我对于标准参考书的预期，它根本就是一堂堂高水平的微型研讨课。很多时候，一道题目的背后，往往隐藏着不止一种解题思路，这本书令人惊艳的地方在于，它不吝篇幅地展示了多种有效的思维路径。它不会仅仅给出一个“最优解”然后戛然而止，而是会详细剖析每种方法的适用场景、优缺点，甚至探讨了为什么其他看似合理的解法最终会陷入僵局。这种深度的剖析，培养的不仅仅是解题技巧，更是批判性思维和灵活变通的能力。我常常被作者引导着去思考“还有没有更好的方法？”、“为什么这个方法在这里特别有效？”，这种潜移默化的思维训练，远比死记硬背标准步骤来得有价值，它赋予了我应对新问题的内在驱动力和方法论。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，过去我购买过不少号称“权威”的学习资料，但很多都虎头蛇尾，或者内容陈旧。但这本书展现出一种持续的、与时俱进的生命力。我能感受到，在内容筛选和案例选择上，作者团队是紧跟前沿动态的，他们不仅关注基础知识的夯实，更注重将这些知识点投射到最新出现的问题场景中去进行检验和应用。这种前瞻性使得这本书的价值得以长久保持，它不是一套只能用一年的工具书，而是一份能够陪伴我度过多个学习阶段的伙伴。对于任何致力于深入掌握该领域知识的人来说，选择一本能与时代同步、内容保持鲜活的参考书至关重要，而这本书显然做到了这一点，它带来的学习体验是扎实、可靠且具有前瞻视野的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当有格调，简约而不失深邃感，初次翻阅时，那种厚重扎实的质感就让人对手中的这份学习资料充满了信心。我尤其欣赏它在排版上的用心，字体大小适中，行间距处理得恰到好处，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳。内页纸张的选用也体现了出版方的专业水准，光泽度适中，既保证了印刷的清晰度，又不会因过于光滑而反光刺眼。装帧工艺牢固可靠，即便是经常翻阅和携带，也不用担心书脊松散或内页脱落的问题。整体来说，从拿到手的触感到阅读过程中的视觉体验，这本书都给我留下了极佳的第一印象，它不仅仅是一本习题集，更像是一件精心打磨的工艺品，让人愿意捧在手里细细品味，这种对细节的关注，往往预示着内在内容的质量也同样值得信赖。这种对物理形态的重视，在如今充斥着电子文档的时代，显得尤为珍贵。

评分☆☆☆☆☆

我必须得提一下这本书在语言表达上的独到之处，那是一种夹杂着学术的严谨与生活化的亲切的混合体。很多学习资料的解释总是晦涩难懂，充斥着只有专家才能理解的术语，但这本书的作者却像一位耐心的老教授，总能用最直白的语言，将那些深奥的理论“翻译”成人话。举个例子，在解释某个关键公式推导时，它穿插的小注脚或类比，常常能起到画龙点睛的作用，让人瞬间茅塞顿开。我发现自己不再需要频繁地查阅其他参考书来辅助理解同一个概念，因为书中的表述本身就包含了足够的解释性和说服力。这种清晰、有温度的文字风格，极大地降低了学习的门槛，让原本可能感到枯燥乏味的学习过程，变成了一种享受知识带来的通透感。这种文字的力量，是任何冰冷的公式符号都无法替代的。