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  • 統計物理學中的蒙特卡羅模擬 第5版
    該商品所屬分類:自然科學 -> 物理學
    【市場價】
    193-280
    【優惠價】
    121-175
    【作者】 (德)賓德 著 
    【所屬類別】 圖書  自然科學  物理學  理論物理學 
    【出版社】世界圖書出版公司 
    【ISBN】9787510070761
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:24開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787510070761
    作者:(德)賓德著

    出版社:世界圖書出版公司
    出版時間:2014年03月 

        
        
    "

    內容簡介
    統計物理學中的蒙特卡洛模擬主要處理凝聚態物理學的多體繫統和相關物理學、化學及其他方面的計算模擬,甚至滲透到交通流、股票市場波動等等領域。書中描述了多變量蒙特卡洛模擬方法的理論背景,給出了初學者學習進行模擬和結果分析的繫統演示。《統計物理學中的蒙特卡羅模擬(第5版,英文版)》是第五版,不僅包括經典方法,也包括蒙特卡洛模擬方法;增加了一章專門講述自由能景觀采樣。
    目錄
    1Introduction:PurposeAndScopeofThisVolume,AndSomeGeneralComments

    2TheoreticalFoundationsofTheMonteCarloMethodAndItsApplicationsInStatisticalPhysics
    2.1SimpleSamplingVersusImportanceSampling
    2.L.1Models
    2.1.2SimpleSampling
    2.1.3RandomWalksandSelf-AvoidingWalks
    2.1.4ThermalAveragesBytheSimpleSamplingMethod
    2.1.5AdvantagesandLimitationsofSimpleSampling
    2.1.6ImportanceSampling
    2.1.7MoreAboutModelsAndAlgorithms
    2.2OrganizationofMonteCarloPrograms,andtheDynamicInterpretationofMonteCarloSampling
    2.2.1FirstCommentsonTheSimulationofTheIsingModel
    2.2.2BoundaryConditions1Introduction:PurposeAndScopeofThisVolume,AndSomeGeneralComments



    2TheoreticalFoundationsofTheMonteCarloMethodAndItsApplicationsInStatisticalPhysics

    2.1SimpleSamplingVersusImportanceSampling

    2.L.1Models

    2.1.2SimpleSampling

    2.1.3RandomWalksandSelf-AvoidingWalks

    2.1.4ThermalAveragesBytheSimpleSamplingMethod

    2.1.5AdvantagesandLimitationsofSimpleSampling

    2.1.6ImportanceSampling

    2.1.7MoreAboutModelsAndAlgorithms

    2.2OrganizationofMonteCarloPrograms,andtheDynamicInterpretationofMonteCarloSampling

    2.2.1FirstCommentsonTheSimulationofTheIsingModel

    2.2.2BoundaryConditions

    2.2.3TheDynamicInterpretationofTheImportanceSamplingMonteCarloMethod

    2.2.4StatisticalErrorsandTime-DisplacedRelaxationFunctions

    2.3Finite-SizeEffects

    2.3.1Finite-SizeEffectsAtThePercolationTransition

    2.3.2Finite-SizeScalingForThePercolationProblem

    2.3.3BrokenSymmetryAndFinite-SizeEffectsAtThermalPhaseTransitions

    2.3.4TheOrderParameterProbabilityDistributionAndItsUsetoJustifyFinite-SizeScalingAndPhenomenologicalRenormalization

    2.3.5Finite-SizeBehaviorofRelaxationTimes

    2.3.6Finite-SizeScalingWithout"Hyperscaling".

    2.3.7Finite-SizeScalingForFirst-OrderPhaseTransitions

    2.3.8Finite-SizeBehaviorofStatisticalErrorsAndtheProblemOfSelf-Averaging

    2.4RemarksonTheScopeofTheTheoryChapter



    3GuidetoPracticalWorkWithTheMonteCarloMethod

    3.1AimsofTheGuide

    3.2SimpleSampling

    3.2.1RandomWalk

    3.2.2NonreversalRandomWalk

    3.2.3Self-AvoidingRandomWalk

    3.2.4Percolation

    3.3BiasedSampling

    3.3.1Self-AvoidingRandomWalk

    3.4ImportanceSampling

    3.4.1IsingModel

    3.4.2Self-AvoidingRandomWalk



    4SomeImportantRecentDevelopmentsOfTheMonteCarloMethodology

    4.1Introduction

    4.2ApplicationoftheSwendsen-WangClusterAlgorithmToTheIsingModel

    4.3ReweightingMethodsInTheStudyOfPhaseDiagrams,First-OrderPhaseTransitions,AndInterfacialTensions

    4.4SomeCommentsOnAdvancesWithFinite-SizeScalingAnalyses



    5QuantumMonteCarloSimulations:AnIntroduction

    5.1QuantumStatisticalMechanicsVersusClassicalStatisticalMechanics

    5.2ThePathIntegralQuantumMonteCarloMethod

    5.3QuantumMonteCarloForLatticeModels

    5.4ConcludingRemarks



    6MonteCarloMethodsForTheSamplingofFreeEnergyLandscapes.

    6.1IntroductionAndOverview

    6.2UmbrellaSampling

    6.3MulticanonicalSamplingAndOther"ExtendedEnsemble"Methods

    6.4Wang-LandauSampling

    6.5TransitionPathSampling

    6.6ConcludingRemarks

    Appendix

    A.1AlgorithmForTheRandomWalkProblem

    A.2AlgorithmForClusterIdentification

    References

    Bibliography

    SubjectIndex


     
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