原书名：Monte Carlo Methods in Statistical Physics
作者： M. E. J. Newman G. T. Barkema
出版社：世界图书出版公司
ISBN：9787510044175
上架时间：2012-5-15
出版日期：2012 年5月
开本：16开
版次：1-1
《统计物理学中的蒙特卡罗方法》的主要对象，是对蒙特卡罗模拟方法应用于经典统计力学感兴趣的读者。它可以用作模拟方法，或统计物理课程的教科书，也是蒙特卡罗方法入门者自学，以及专业学者了解近十年出现的新的精妙模拟技术的良好选择。
本书主要阐述如何有效地进行蒙特卡罗模拟。书中对metropolis算法进行了详细的介绍。本书讲述了如下几种蒙特卡罗算法，即簇算法、多重网格法、序参量守恒模型的非局域算法、熵抽样算法、模拟退火算法和连续时间法。在本书的最后几章，论述了在蒙特卡罗模拟运行中存在的一般问题，较详细地讲述了数据分析的方法和蒙特卡罗模拟中特有的一些技巧。其中数据分析的方法主要包括观测量估计的一般方法、相关函数、标准差等；蒙特卡罗模拟中的技巧，主要有单矩形图方法、多矩形图方法、有限尺度缩放法和蒙特卡罗重整群等。
本书对算法的讲解，主要通过例子完成。每章开始，都有对模型的简要介绍，所以，本书不要求读者熟悉模型的物理背景，只假定读者具备大学低年级水平的统计力学与热力学的基础知识。如果读者要实际编写蒙特卡罗程序，需要有比较好的fortran或c语言编程水平，但无此也不影响对本书的理解。而在掌握了算法的基本原理后，自己再写相应的程序就很容易了。但是读别人的程序也有一个好处，可以学习编写高效程序的技巧和技术。正因为此，在本书结尾的附录部分，收集了部分常见的蒙特卡罗算法程序实例。
在书中每章的最后还包含一些问题，供感兴趣的读者完成。其中一部分是纯分析的，最好由读者书面完成；其他的要求读者编写出一个短的程序。本书的最后给出了分析类问题的答案，编程问题则有分类提示。
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