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Statistical Thermodynamics
Une approche accessible et rigoureuse de la thermodynamique et de la mécanique statistique
Dans Thermodynamique statistique : An Information Theory Approach, l'éminent physicien Christopher Aubin propose un traitement accessible et complet du sujet du point de vue de la mécanique statistique. L'auteur aborde le concept le plus difficile, l'entropie, en utilisant une approche de la théorie de l'information, permettant aux lecteurs de construire une base solide dans un concept de physique souvent mal compris et d'une importance cruciale.
Ce texte offre aux lecteurs l'accès à des documents en ligne gratuits, y compris des animations, des codes simples, et plus encore, qui complètent les discussions sur des sujets complexes dans le livre. Il fournit des calculs qui ne sont pas habituellement fournis dans des manuels comparables et qui démontrent comment effectuer les mathématiques de la thermodynamique d'une manière systématique.
Les lecteurs y trouveront également des explorations faisant autorité de la théorie pertinente, accompagnées d'exemples clairs d'applications et d'expériences, ainsi que : Une brève introduction à la théorie de l'information, ainsi que des discussions sur les systèmes statistiques, l'espace des phases et l'ensemble microcanonique Des explorations complètes des lois et des mathématiques de la thermodynamique, ainsi que de la libre expansion, de l'expansion Joule-Thomson, des moteurs thermiques et des réfrigérateurs Des discussions pratiques sur les statistiques classiques et quantiques, les gaz idéaux quantiques et le rayonnement du corps noir Des traitements complets de nouveaux sujets, y compris la condensation de Bose-Einstein, le gaz de Fermi et la thermodynamique des trous noirs.
Parfait pour les étudiants de premier cycle de niveau supérieur qui étudient la mécanique statistique et la thermodynamique, Statistical Thermodynamics : Une approche de la théorie de l'information offre une approche alternative et accessible du sujet.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)