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统计力学最新视觉报道_统计学找工作太难了(2024年11月全程跟踪)

内容来源：批发价SEO所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

统计力学

统计力学复习，轻松拿高分！ 𐟓š Final季到了！无论是预习还是复习，都需要抓紧时间。对于统计力学的学生来说，以下是一些复习建议： 1⃣ 首先，认真梳理课本和笔记，确保对基本概念有清晰的理解。特别是像相空间、正则变换等较为复杂的概念。 2⃣ 其次，重点掌握解题方法和思路。Gibbs集合、LaGrange方程等是考试中的常见内容。通过练习不同类型的题目，找出解题的规律，熟练掌握每一步的解题思路。如果遇到不明白的地方，一定要弄清楚，避免临考时一知半解。 3⃣ 再者，刷题是必不可少的！尽量多做past paper的题目，弄清楚各种题型的解法，找到最适合自己的解题思路。 ⚠️ 除了做题外，灵活性也非常重要！理论内容是相互关联的，如果时间允许，可以将热力学、经典力学等相关内容也过一遍，理解统计力学与它们之间的关系。临时抱佛脚就是要针对性地复习，有效解决不懂的问题。

「2024诺贝尔奖」+「微博公开课」 2024诺贝尔物理学和化学奖颁给了人工智能，令所有人都大跌眼镜。微博搞了个活动“你最想知道的诺贝尔奖都在这里”（微博科普），收集了一大堆网友的问题。绝大多数问题都是关于AI的，只有一个问题不是。这位网友问的是：物理是化学的前提吗？好，我就喜欢这种不赶时髦的精神~作为微博科普的特邀知识官，我来向大家解答一下这个问题。其实我的专业就是“化学物理”，即化学与物理的交叉学科（中科大胡不归）。因此，我对化学与物理的关系比较有了解。简单的回答是：化学的理论基础确实就是物理。具体一点的回答是：化学的理论基础是量子力学与统计力学，有时还要用到相对论。更具体一点的解释是，原子是由原子核与电子组成的，化学研究的就是原子核不变前提下电子的重新组合。准确描述电子、原子、分子体系的理论，就是量子力学。量子力学有很多内容，在化学中用的最多的就是薛定谔方程。它是一个微分方程，通过解这个方程可以确定任何一个微观体系的状态，由此可以确定任何物理量的期待值。我的专业中有很大一部分，就是寻找各种方法，来精确地或近似地解薛定谔方程，这叫做量子化学，或者叫做第一性原理计算。以上说的是如何得到单个原子、单个分子的性质，而如果要得到大量原子分子的体系的性质，例如固体、液体、气体，那么又需要一个层次的理论，叫做统计力学。统计力学的基本思想是，描述一个体系的宏观状态只需要几个参数（如体积、温度、原子数），而描述一个体系的微观状态需要大量的参数（每一个原子在每一个瞬间处于什么状态），因此有大量的微观态都对应同一个宏观态。然后统计力学引进一个关键的假设：属于同一个宏观态的所有微观态都具有相等的概率。请注意这里的关键词是概率，这是牛顿以来概率第一次回到了科学的中心位置。基于这个等概率假设，统计力学就可以发展出一整套理论，做出很多定量的预测，例如某种物质在某种条件下是固体还是液体，有没有磁性，熔点、沸点是多少……因此，统计力学是微观与宏观之间的桥梁，通过统计力学我们才能预测物质的宏观性质。你可能想问，量子力学跟统计力学之间是什么关系？回答是，它们俩是不同层面的理论。统计力学需要对应某种微观的力学，这个微观的力学既可以是量子力学，也可以是经典力学，相应地有量子统计和经典统计。当然，经典力学是量子力学的近似理论，所以经典统计也是量子统计的近似理论。那么，相对论又是个什么性质的理论呢？往大里说，它是描述时空的理论。根据广义相对论，有质量的物体会导致时空弯曲，而时空的弯曲又会改变物质的轨迹。不过在化学中，大部分时候用不到广义相对论，用到狭义相对论的机会倒是不少。狭义相对论告诉我们，物体的速度接近光速时，会发生一系列现象，质量会增大，时间会变慢，长度会缩短等等。在化学中，重元素的内层电子速度很高，接近光速，因此这些狭义相对论效应会很显著，需要考虑相对论修正。由此会导致一些有趣的现象，例如镧系收缩。稀土之所以难以分离，原因就在于此。在物理学中，相对论跟量子力学是同一层面的理论，它们都是当今物理学的基础。仔细想想，就会发现这是个奇怪的状况，——基础理论怎么会有两个呢？如果是真正基础的理论，应该只有一个才对。所以一直有很多人在努力把量子力学跟相对论融合起来，但还没有成功。最后，我们回到网友的问题：物理是化学的前提吗？这又需要多一重考虑了。如果前提指的是，物理是化学的理论基础，那回答肯定是的。如果前提指的是，没有物理就不能有化学，那回答肯定是并非如此。历史上，物理跟化学在很长时间内是平行发展的。在发现量子力学之前，普利斯特列、拉瓦锡、道尔顿、门捷列夫等人已经对化学做出了杰出的贡献。甚至在有了量子力学之后，我们在很多时候也并不需要精确求解薛定谔方程，仅仅通过近似的定性理论，就可以得到很多重要的结果。例如我的博士后导师Roald Hoffmann教授，就是因为提出一种定性分子轨道理论，用它解释了电环反应中的立体选择性（在大学学过有机化学的同学应该知道，Woodward-Hoffmann规则），获得了1981年诺贝尔化学奖。这对我的科普也有巨大的启发：很多时候，并不需要把全部的细节都告诉读者，也能让读者对一个领域的大图景获得很多了解。更广而言之：只要是你真正理解的，你都能够解释得让别人理解。

「模型时代」「2024年诺贝尔物理学奖揭晓」辛顿和霍普费尔德拿奖之后，大家讨论最多的问题就是，为啥物理学奖给了计算机专家，这不是图灵奖的事么。我的感觉是，诺奖挺与时俱进的，把AI引入到物理学奖这个赛道，也算是对自己的一个刷新。毕竟，诺奖在1901年颁发时，还没有现代计算机。不过我查了一下，当时计算机理论的一大基础学科也出现了，那就是乔治ⷥ𘃥𐔯𜈇eorge Boole）研究发表的布尔代数（1854年）：布尔代数只包含两个可能的值：真（True，1）和假（False，0），运算则是与（AND）、或（OR）和非（NOT），这是计算机电路设计中的基础。巧合的是，乔治ⷥ𘃥𐔯𜈇eorge Boole）和杰弗里ⷨ𞛩`𜈇eoffrey Hinton）之间还存在亲属关系。杰弗里ⷨ𞛩ῦ˜魯”治ⷥ𘃥𐔧š„直系后代。准确说，布尔是辛顿的高祖父，也就是爷爷的爷爷。这一家子，真是学术家庭。以上是题外话，发这篇是因为看到了英伟达科学家Jim Fan刚发了一个贴，谈物理学与人工智能的17个学术概念类比（如图）。我用GPT-o1做了一个解释扩展，作为科普了。 *** 1、机器学习（Machine Learning）→ 统计力学（Statistical Mechanics）机器学习通过算法让计算机从数据中自动学习和改进，而不需要明确的编程。它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用。统计力学是物理学的一个重要分支，研究大量微观粒子（如原子、分子）的统计行为，来解释宏观物质的性质。它的实际价值在于：解释热力学现象：统计力学将微观粒子的行为与宏观热力学量（如温度、压力、熵）联系起来，解释了为什么热量会从高温物体传递到低温物体，为什么气体会膨胀等现象。预测材料性质：通过统计力学，可以预测材料在不同条件下的物理性质，如导电性、磁性、热容量等，这对材料科学和工程有重要指导意义。理解相变：统计力学帮助我们理解固体、液体、气体之间的相变，以及更复杂的相变，如超导、超流。联系：机器学习和统计力学都处理大量的个体（数据点或粒子），并使用统计方法来理解整体行为。统计力学的原理和方法为机器学习提供了理论基础，特别是在处理复杂系统时。 2、损失函数（Loss Function）→ 能量泛函（Energy Functional）损失函数在机器学习中用于评估模型的预测与实际结果之间的差异。优化模型的目标是最小化损失函数，以提高模型的准确性。能量泛函是物理学中用于计算系统能量的函数，特别是在场论和量子力学中。它的实际价值在于：描述系统状态：能量泛函可以描述系统在不同配置下的能量，有助于找到系统的稳定状态。求解最小能量问题：通过最小化能量泛函，可以找到系统的平衡态，这在物理和工程中都有重要应用，如设计稳定的结构、理解分子构型。应用于量子力学：在量子力学中，能量泛函方法用于研究电子结构和原子、分子的性质。联系：在机器学习中，最小化损失函数类似于物理学中最小化能量泛函。两者都通过优化某个函数，找到系统的最佳状态。 3、优化模型（Optimize the Model）→ 最小化自由能（Minimize Free Energy）优化模型是调整机器学习模型的参数，使其在预测任务中表现最佳。这是机器学习训练过程的核心。最小化自由能在物理学中，系统会自发地朝着自由能最低的状态发展。自由能结合了系统的内能和熵，实际价值在于：预测化学反应方向：自由能的变化可以预测反应是否自发进行，指导化学合成和能源利用。理解相平衡：自由能最小化原理用于解释不同相之间的平衡，如冰和水的共存。工程应用：在材料设计、热机效率等领域，最小化自由能有助于提高系统性能。联系：机器学习模型的优化过程与物理系统朝着自由能最低状态发展的过程类似，都旨在达到最佳状态。 4、训练好的模型（Trained Model）→ 达到平衡分布（Reached Equilibrium Distribution）训练好的模型在机器学习中，表示模型已经从数据中学习到了规律，参数稳定，性能达到了最佳或可接受的水平。平衡分布在物理学中，指系统经过足够长的时间演化，达到一种稳定的状态，宏观性质不再随时间变化。其实际价值包括：解释热力学平衡：理解系统在宏观上如何达到稳定状态，如气体在容器中均匀分布。统计预测：在平衡态下，可以使用统计方法准确预测系统的宏观性质。化学和生物系统：平衡分布概念用于解释化学平衡、生物系统的稳态等。联系：训练好的模型参数不再变化，类似于物理系统达到平衡分布，两者都表示系统处于稳定状态。 5、KL散度（KL Divergence）→ 自由能差（Free Energy Difference） KL散度用于衡量两个概率分布之间的差异，在机器学习中，用于评估模型预测分布与真实分布的偏差。自由能差表示两个状态之间自由能的变化量。其实际价值在于：判断反应方向：自由能差为负，表示反应可以自发进行。计算反应平衡常数：自由能差与平衡常数之间有直接关系，帮助预测反应的程度。能量转换效率：在热力学循环中，自由能差用于计算能量转换的最大效率。联系：KL散度和自由能差都用于衡量两个状态之间的“差距”或“代价”，在各自领域中指导系统向更优状态发展。 6、高斯噪声（Gaussian Noise）→ 随机热波动（Random Thermal Fluctuations）高斯噪声是统计学中一种常见的随机噪声，具有正态分布特性，常用于模拟数据中的随机误差。随机热波动是由于温度引起的粒子随机运动。其实际价值在于：解释物质的热运动：微观粒子的随机运动导致了宏观的热现象，如扩散、导热。影响材料性能：热波动会影响材料的电阻、磁性等，需要考虑其影响来设计高性能材料。限制测量精度：热噪声是精密测量和电子设备中的基本噪声源，需要理解并控制。联系：高斯噪声和随机热波动都是描述系统中的随机性，理解它们有助于提高系统的性能和准确性。 7、随机步伐（Random Step）→ 布朗运动（Brownian Motion）随机步伐在算法中用于模拟随机搜索过程，每一步的方向和距离都是随机的。布朗运动是悬浮在液体中的微粒受到液体分子的随机撞击，产生不规则运动。其实际价值在于：粒子运动模型：布朗运动为理解微观粒子的随机运动提供了实验和理论基础。扩散过程：解释了物质如何从高浓度区域向低浓度区域扩散。金融模型：布朗运动被用于金融市场中，模拟股票价格的随机波动。联系：随机步伐和布朗运动都描述了随机过程，在模拟和预测随机系统的行为中有重要作用。 8、SGD（随机梯度下降）→ 有方向的布朗运动（Directional Brownian Motion） SGD是一种优化算法，通过随机采样数据来更新模型参数，具有随机性但总体上朝着损失函数降低的方向。有方向的布朗运动是粒子在随机运动的同时，受到外力作用，整体上有一个偏向。其实际价值在于：粒子受力分析：理解在外力和随机热运动共同作用下，粒子的运动规律。电泳和沉降：解释带电粒子在电场中或颗粒在重力场中的运动。生物学中的运输：例如，细胞内的分子马达推动物质沿微管运动，兼具随机性和方向性。联系：SGD中的参数更新过程类似于有方向的布朗运动，既有随机性，又有明确的优化方向。 9、GPU → 模拟粒子加速器 GPU具有大量并行计算核心，能够高速处理大量简单的计算任务，被广泛用于图形渲染和深度学习加速。粒子加速器通过电磁场加速带电粒子到接近光速，用于研究基本粒子和高能物理。其实际价值在于：探索基本粒子：粒子加速器帮助科学家发现了许多基本粒子，如夸克、希格斯玻色子。材料研究：利用高能粒子束分析材料结构，开发新材料。医疗应用：加速器产生的放射线用于癌症治疗，如放射疗法。联系：GPU在计算领域加速了数据处理，就像粒子加速器在物理学中加速了粒子的运动。两者都提升了研究和应用的效率。 10、扩散模型（Diffusion Models）→ 朗之万动力学（Langevin Dynamics）扩散模型是一种生成式模型，通过模拟数据的逐步扰动和去扰动，生成逼真的新数据。朗之万动力学结合了牛顿力学和随机热力学，描述了粒子在阻力和随机力作用下的运动。其实际价值在于：模拟粒子运动：用于模拟在液体或气体中粒子的真实运动轨迹。理解化学反应：帮助解释分子间的相互作用和反应动力学。材料科学：用于模拟材料中的原子运动，预测材料性能。联系：扩散模型的生成过程类似于朗之万动力学中的粒子运动，都是在随机扰动和力的作用下，系统逐步演化。 11、强化学习（Reinforcement Learning）→ 控制理论（Control Theory）强化学习让智能体通过试错和奖励机制，学习如何在环境中采取行动，以最大化累积奖励。控制理论研究如何设计控制系统，使被控对象按照期望的方式运行。其实际价值在于：工程控制系统：用于设计自动控制系统，如自动驾驶、飞行控制、工业机器人。稳定性分析：确保系统在受到扰动时能够恢复到稳定状态。优化性能：通过控制策略优化，提升系统的效率和响应速度。联系：强化学习和控制理论都涉及决策和反馈机制，目标是通过调整策略或控制输入，使系统达到最佳性能。 12、机器人学（Robotics）→ 物理计算（Physical Computation）机器人学融合机械、电子和计算机技术，设计和制造能够感知、思考和行动的机器人。物理计算是利用物理过程来进行计算，如利用电路中的电子运动来处理信息。其实际价值在于：计算效率：物理计算可以实现高速并行计算，提高计算效率。新型计算架构：探索量子计算、光子计算等新型计算方式，突破传统计算机的限制。能耗优化：利用物理特性，降低计算过程中的能量消耗。联系：机器人需要实时计算和控制，依赖于高效的物理计算能力，将计算结果直接转化为物理动作。 13、音频学习（Audio Learning）→ 一维信号处理（1D Signal Processing）音频学习涉及处理和理解音频信号，包括语音识别、音乐分析、声音分类等。一维信号处理是对随时间变化的信号进行分析和处理的技术。其实际价值在于：通信技术：提高信号传输的质量和效率，如噪声消除、信号压缩。医学应用：处理心电图、脑电图等生理信号，辅助诊断。地震分析：分析地震波形，预测地震活动。联系：音频信号是典型的一维信号，一维信号处理技术为音频学习提供了基础方法。 14、图像学习（Image Learning）→ 二维信号处理（2D Signal Processing）图像学习包括图像分类、物体检测、图像分割等，旨在让计算机理解和分析图像内容。二维信号处理针对二维数据进行分析，如图像滤波、边缘检测、图像增强。其实际价值在于：医学影像：处理X射线、CT、MRI等医学图像，辅助诊断和治疗。遥感应用：分析卫星图像，用于气象预报、环境监测。工业检测：图像处理用于产品质量检测、缺陷识别。联系：图像学习依赖于二维信号处理技术，处理和分析图像中的信息。 15、视频学习（Video Learning）→ 三维信号处理（3D Signal Processing）视频学习处理连续的图像序列，涉及动作识别、事件检测、视频摘要等。三维信号处理处理三维数据，可能是空间三维（如体积数据）或空间加时间维度。其实际价值在于：医疗三维成像：处理CT、MRI的三维数据，构建人体器官的三维模型。虚拟现实：创建和处理三维场景，提升沉浸式体验。雷达和声纳：分析三维空间中的信号，定位和跟踪目标。联系：视频学习中的时间维度加上图像的二维空间，形成三维数据，三维信号处理技术支持了视频数据的分析和理解。 16、多模态模型（Multimodal Models）→ 多维信号处理（Multidimensional Signal Processing）多模态模型能够综合处理多种类型的数据，如同时处理文本、图像和音频，实现跨模态的理解和生成。多维信号处理处理高维度的数据，包括空间、时间、频率等多个维度。其实际价值在于：综合分析：在医学中，融合多种诊断数据，提高诊断准确性。复杂系统监测：在工程中，监测和分析多维度的系统数据，预防故障。数据融合：将来自不同传感器的数据融合，获得更全面的信息。联系：多模态模型需要处理和融合多维度的数据，多维信号处理技术为其提供了理论和方法支持。 17、Sora → 学习的物理引擎（Learned Physics Engine） Sora是一个通过机器学习训练的模型，能够根据观察到的数据，学习并模拟物理世界的规则。学习的物理引擎指计算机通过学习，不依赖于手工编程的物理定律，自动构建对物理世界的理解。其实际价值在于：复杂系统模拟：能够模拟传统物理引擎难以描述的复杂系统，如流体、柔性物体。预测和控制：用于机器人控制，预测环境的物理变化，做出相应的决策。联系：Sora作为学习的物理引擎，体现了机器学习在物理模拟和预测中的应用，突破了传统物理引擎的限制。

梁灿彬、俞允强、曾谨言、赵凯华，22年到24年去世的著名物理教材编纂者。他们和老李不一样，老李最瞩目的还是科研成就，当然老李本身也写过非常经典的粒子物理和统计力学教材。梁俞曾赵最重要的贡献都是教学，他们的书是国内本科物理教学中“名屠课程”的锃亮屠刀，是踏上科研道路后的学者们偶尔还会追溯的初心。虽然在陈述protocols, algorithms, theorems方面，中文的确有着较大的障碍（这也不一定是中文本身的缺陷，主要在于既定的交流用语习惯），但他们的书还是基本克服了这种困难，实现了清晰的讲述，在中文教材中堪称优秀。这些老辈的教育工作者相继离开，象征着一个时代的离去。

2024 年的诺贝尔物理学奖颁给了 John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton，Hinton 大家都熟悉了，查了一下 John J. Hopfield，本身是一位物理学家，但是工作横跨很多个学科，包括物理、统计力学、生物神经科学和数学，这是真ⷥ䧤𝬣€‚

统计力学包含的内容：庞加莱回归、玻尔兹曼大脑、复杂系统&多体运动、时间的本质和热力学的本质、状态空间与不可遍历的状态空间 ............. 是非常有意思的一些内容，等我闲暇时间足够多的时候再来看看这些东西

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𐟇鰟‡ꠧ‰駐†学专业：从基础到前沿 𐟓š 课程设置 𐟧‘𐟏𛢀𐟎“ 本科阶段（Bachelor）：基础课程：经典力学：牛顿力学、拉格朗日力学、哈密顿力学等电磁学：电场与磁场理论、麦克斯韦方程组等热力学和统计力学：热力学定律、统计力学基础等量子力学：波函数、薛定谔方程、量子态等相对论：狭义相对论、广义相对论基础等数学方法：微积分、线性代数、偏微分方程等 𐟧‘‍𐟏렧ᕥ㫩˜𖦮𕯼ˆMaster）：高级课程：高等量子力学：量子场论、量子电动力学等凝聚态物理：晶体结构、半导体物理、超导现象等粒子物理：基本粒子、标准模型、对撞机物理等核物理：核结构、核反应、核能等天体物理：恒星结构、星系动力学、宇宙学等 𐟓– 学习内容理论物理：研究物理学的基本理论和模型，包括力学、电磁学、量子力学、相对论等实验物理：通过实验验证物理理论，研究物质的性质和现象应用物理：将物理原理应用于技术和工程问题，如材料科学、电子学、光学等跨学科研究：结合其他科学领域，如化学、工程、计算机科学，解决复杂问题 𐟒𜠥𐱤𘚦–𙥐‘ 学术研究：在大学或研究机构从事物理学研究和教学工业研发：在科技公司、制造业、半导体工业等领域从事研发工作金融和数据分析：利用物理学中的数学和分析技能，在金融、保险、数据分析等领域工作信息技术：从事算法开发、计算机模拟、量子计算等工作能源和环境：在核能、太阳能、风能等领域从事研究和开发工作医疗物理：在医院或医疗设备公司从事放射治疗、医学成像等工作 𐟏력� ᦎ訍慕尼黑工业大学：以其强大的物理研究和工程结合著称，特别是在应用物理和量子科学方面海德堡大学：该校物理系在理论物理和实验物理方面都有很高的国际声誉。柏林洪堡大学：在量子物理、凝聚态物理和天体物理方面有很强的研究实力。亚琛工业大学：提供广泛的物理课程，注重理论与实践相结合。哥廷根大学：历史悠久的物理研究中心，培养了许多著名物理学家，特别是在统计物理和量子力学方面有深厚的传统。斯图加特大学：以其凝聚态物理和材料科学研究闻名。

这也是物理吗？今年的「诺贝尔物理学奖」授予John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton，以表彰他们“为利用人工神经网络进行机器学习做出的基础性发现和发明”。其中一个叫联想记忆（Associative Memory），一种能够通过联想来存储和检索信息的记忆系统。它在神经网络和计算机科学中有广泛的应用。 ...

杨振宁先生携 48 岁的妻子翁帆共同度过了 102 岁生日！在此，衷心祝愿这位德高望重的老人家健康幸福，福寿绵长！杨振宁先生堪称当今最为杰出的物理学家，在全球物理学界享有至高无上的地位，他更是全体中国人的骄傲。杨先生于 1922 年 10 月 1 日出生，籍贯安徽合肥，是一位卓越的中国理论物理学家，其研究领域涵盖统计力学与粒子物理学。在抗日战争时期，杨先生曾在西南联合大学攻读本科和硕士学位，之后远赴美国深造并获得博士学位。1956 年，他与华裔物理学家李政道共同提出宇称不守恒理论，凭借此项重大成就，他们荣获 1957 年诺贝尔物理学奖，成为最早获得诺贝尔奖的华人之一。#诺贝尔奖# #名人#

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