Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Statistical Mechanics: Theory and Molecular Simulation de Mark E. Tuckerman

Statistical Mechanics: Theory and Molecular Simulation: Oxford Graduate Texts

Autor Mark E. Tuckerman
en Limba Engleză Hardback – aug 2023

În literatura academică dedicată fizicii, adesea se resimte o falie între tratatele de teorie pură și manualele de simulare numerică. Statistical Mechanics: Theory and Molecular Simulation, scris de Mark E. Tuckerman, vine să completeze tocmai această lacună, oferind o viziune integrată în care rigoarea teoretică susține direct aplicația computațională. Reținem faptul că această a doua ediție, publicată de OUP Oxford în seria Oxford Graduate Texts, reflectă peisajul modern al disciplinei prin includerea unor subiecte de frontieră, cum ar fi modelele de învățare automată (machine learning) aplicate în studiul sistemelor complexe.

Volumul extinde cadrul propus de Statistical Mechanics: Algorithms and Computations de Werner Krauth cu date noi din zona dinamicii moleculare neechilibrate și a integralelor de cale Feynman. În timp ce alte lucrări se concentrează pe algoritmi specifici, Mark E. Tuckerman propune o structură în care fundamentele mecanicii clasice și cuantice sunt revizuite detaliat înainte de a trece la eșantionarea distribuțiilor de ansamblu prin metode Monte Carlo sau dinamica moleculară. Găsim în cele 880 de pagini o analiză aprofundată a fenomenelor critice și a calculelor de energie liberă, elemente esențiale pentru cercetarea contemporană în biofizică și ingineria materialelor. Stilul este precis și tehnic, cele 168 de ilustrații și diagrame sprijinind înțelegerea proceselor matematice complexe din spatele simulărilor moleculare.

Citește tot Restrânge

Din seria Oxford Graduate Texts

Preț: 47257 lei

Preț vechi: 59001 lei
-20%

Puncte Express: 709

Carte disponibilă

Livrare economică 08-19 mai
Livrare express 24-30 aprilie pentru 15671 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780198825562
ISBN-10: 0198825560
Pagini: 880
Ilustrații: 168 line drawings and halftones
Dimensiuni: 175 x 252 x 49 mm
Greutate: 1.86 kg
Ediția:2
Editura: OUP OXFORD
Colecția OUP Oxford
Seria Oxford Graduate Texts

Locul publicării:Oxford, United Kingdom

De ce să citești această carte

Această lucrare este esențială pentru studenții la masterat sau doctorat și pentru cercetătorii care activează în medii interdisciplinare. Cititorul câștigă o înțelegere dublă: stăpânirea formalismului teoretic și capacitatea de a implementa algoritmi pentru rezolvarea problemelor reale. Este un instrument de referință care face trecerea de la conceptele abstracte la simulări de înaltă precizie, incluzând tehnici moderne de machine learning.

Despre autor

Mark E. Tuckerman este un reputat profesor de chimie și matematică la Universitatea din New York (NYU). Cercetările sale se concentrează pe dezvoltarea și aplicarea metodelor de dinamică moleculară teoretică și computațională pentru a înțelege sistemele chimice și biologice complexe. Expertiza sa în mecanica statistică este recunoscută la nivel internațional, fiind unul dintre pionierii metodelor care permit simularea proceselor cuantice și a sistemelor aflate în condiții de neechilibru. Activitatea sa academică îmbină rigoarea matematică cu aplicațiile practice în știința materialelor, contribuind semnificativ la formarea noilor generații de cercetători prin seria Oxford Graduate Texts.

Descriere

Scientists are increasingly finding themselves engaged in research problems that cross the traditional disciplinary lines of physics, chemistry, biology, materials science, and engineering. Because of its broad scope, statistical mechanics is an essential tool for students and more experienced researchers planning to become active in such an interdisciplinary research environment. Powerful computational methods that are based in statistical mechanics allow complex systems to be studied at an unprecedented level of detail. This book synthesizes the underlying theory of statistical mechanics with the computational techniques and algorithms used to solve real-world problems and provides readers with a solid foundation in topics that reflect the modern landscape of statistical mechanics. Topics covered include detailed reviews of classical and quantum mechanics, in-depth discussions of the equilibrium ensembles and the use of molecular dynamics and Monte Carlo to sample classical and quantum ensemble distributions, Feynman path integrals, classical and quantum linear-response theory, nonequilibrium molecular dynamics, the Langevin and generalized Langevin equations, critical phenomena, techniques for free energy calculations, machine learning models, and the use of these models in statistical mechanics applications. The book is structured such that the theoretical underpinnings of each topic are covered side by side with computational methods used for practical implementation of the theoretical concepts.

Recenzii

Review from previous edition A good contribution to scholarship in this area.
Addresses an important area in a nicely coherent and systematic way.
A welcome addition to the literature.

Notă biografică

Mark E. Tuckerman obtained his B.S. in Physics from UC Berkeley in 1986 and his Ph.D. in Physics from Columbia University in 1993. From 1993-1994, he held a postdoctoral position at the IBM Research Laboratory in Zürich, Switzerland, followed by an NSF postdoctoral fellowship in Advanced Scientific Computing at the University of Pennsylvania from 1995-1996. In 1997 he joined the faculty of New York University, where he is currently Professor of Chemistry and Mathematics. Honors and awards include the Friedrich Wilhelm Bessel Research Award from the Alexander von Humboldt Foundation and the Camille Dreyfus Teacher-Scholar Award. He became a Fellow of the AAAS in 2022.