A Guide to Monte Carlo Simulations in Statistical Physics
Kurzinformation
inkl. MwSt. Versandinformationen
Lieferzeit 1-3 Werktage
Lieferzeit 1-3 Werktage

Beschreibung
"A Guide to Monte Carlo Simulations in Statistical Physics" von Kurt Binder ist ein umfassendes Werk, das sich mit der Anwendung von Monte-Carlo-Simulationstechniken in der statistischen Physik beschäftigt. Das Buch bietet eine detaillierte Einführung in die theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen dieser Methoden, die zur Untersuchung komplexer physikalischer Systeme verwendet werden. Es beginnt mit einer Erklärung der grundlegenden Prinzipien der statistischen Physik und führt dann schrittweise in die Monte-Carlo-Methoden ein, einschließlich ihrer mathematischen Grundlagen und algorithmischen Implementierungen. Wichtige Themen wie Markov-Ketten, Metropolis-Algorithmus und andere Sampling-Techniken werden ausführlich behandelt. Das Buch enthält zahlreiche Beispiele und Fallstudien, die zeigen, wie diese Simulationstechniken auf verschiedene physikalische Probleme angewendet werden können, darunter Phasenübergänge und kritische Phänomene. Es richtet sich sowohl an Studierende als auch an Forscher, die praktische Einblicke in den Einsatz von Simulationen zur Lösung komplexer Probleme gewinnen möchten. Insgesamt bietet das Buch eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den computergestützten Methoden der statistischen Physik vertraut machen wollen.
Produktdetails
So garantieren wir Dir zu jeder Zeit Premiumqualität.
Über den Autor
- Hardcover -
- Erschienen 2011
- Oldenbourg Wissenschaftsverlag
- paperback
- 560 Seiten
- Erschienen 2003
- Dover Publications Inc.
- Kartoniert
- 419 Seiten
- Erschienen 2013
- Wiley-VCH
- hardcover
- 689 Seiten
- Erschienen 2015
- Birkhäuser
- paperback
- 656 Seiten
- Erschienen 1998
- CRC Press
- hardcover
- 352 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- Gebunden
- 232 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- Gebunden
- 186 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Gebundene Ausgabe
- 836 Seiten
- Erschienen 1900
- De Gruyter



