第一章 引言 1
1.1 计算物理学的起源和发展 1
1.2 计算物理学在物理学研究中的应用 2
第二章 蒙特卡罗方法 6
2.1 蒙特卡罗方法的基础知识 6
2.2 随机数与伪随机数 11
2.3 任意分布的伪随机变量的抽样 17
2.4 蒙特卡罗计算中减少方差的技巧 41
2.5 实用蒙特卡罗计算复合技术 46
2.6 随机游走 50
习题 54
参考文献 56
第三章 蒙特卡罗方法的若干应用 57
3.1 蒙特卡罗方法在积分计算中的应用 57
3.2 事例产生器 63
3.3 粒子碰撞过程的相空间产生 66
3.4 高能物理实验中蒙特卡罗方法的应用 71
3.5 在量子力学中的蒙特卡罗方法 77
3.6 在统计力学中的蒙特卡罗方法 90
3.7 粒子输运问题的蒙特卡罗模拟 95
习题 100
参考文献 101
第四章 有限差分方法 102
4.1 引言 102
4.2 有限差分法和偏微分方程 104
4.3 有限差分方程组的迭代解法 110
4.4 求解泊松方程的直接法 116
习题 119
参考文献 120
第五章 有限元素方法 121
5.1 有限元素方法的基本思想 121
5.2 二维场的有限元素法 125
5.3 有限元素法与有限差分法的比较 133
习题 134
6.1 引言 135
第六章 分子动力学方法 135
6.2 分子动力学基础知识 136
6.3 分子动力学模拟的基本步骤 141
6.4 平衡态分子动力学模拟 145
习题 151
参考文献 152
第七章 计算机代数 153
7.1 引言 153
7.2 粒子物理中的计算机代数 156
7.3 Mathematica语言编程 162
习题 166
参考文献 167
第八章 Mathematica在量子力学中的应用举例 168
8.1 粒子在中心力场中的运动问题 168
8.2 求非相对论性薛定谔方程本征能量限 175
8.3 求解薛定谔方程束缚态问题 196
参考文献 201
习题 201
第九章 神经元网络方法及其应用举例 202
9.1 神经元网络法 202
9.2 高能物理中的神经元网络应用举例 207
参考文献 209
第十章 高性能计算和并行算法 210
10.1 引言 210
10.2 并行计算机和并行算法 211
10.3 并行编程 214
参考文献 215
附录 216
附录A 贝斯理论 216
附录B 一些常用分布密度函数的抽样 216
附录C 求解微分方程的近似方法 220
附录D 三角形型函数积分式的证明 225
附录E Mathematica函数和指令 226
附录F 程序选编 232