你在「计算物理」领域有哪些不错的教材推荐？
好的，关于计算物理领域的好教材，我这里确实有一些不错的想法，而且会尽量详细地讲讲，让你感觉更像是和一位有经验的同行交流，而不是在看一份AI生成的列表。
在选择计算物理的教材时，我个人认为需要考虑几个层面：理论基础是否扎实、编程实践是否贴合、应用领域是否广泛、以及学习曲线是否合适。毕竟，计算物理不是纯理论，也不是纯编程，它是一个将两者完美结合的学科。
1. 《计算物理学》（Numerical Recipes）
这套书绝对是计算物理领域的“圣经”之一，如果有人跟你说他们没听说过，那可能有点奇怪。它的名字已经说明了一切——“数值方法”。
优点：
内容全面且深入： 从最基础的插值、积分、微分方程求解，到更高级的傅里叶变换、线性代数、蒙特卡洛方法、偏微分方程等等，几乎涵盖了计算物理所有能用到的数值技术。
算法的“菜谱”： 它更像是一个“算法大全”，告诉你怎么解决问题，提供了大量精心设计的、可直接使用的算法。并且，它不像很多教材那样只讲理论，而是直接给出Fortran、C/C++、甚至Python（有专门的Python版）的实现代码。这对于初学者来说，最大的好处是你可以直接套用，快速上手，先把计算跑起来，再慢慢理解背后的数学。
可信度高： 这套书的内容经过了长期的验证，很多科研人员都在实际工作中参考它。作者的严谨性和对算法优劣的分析都非常到位。
版本众多： 你可以根据自己的编程语言偏好选择不同的版本。
缺点：
理论推导有时不够详尽： 它更侧重于“怎么做”和“如何实现”，对于某些算法的数学原理的推导，可能需要你自己再去查阅更专业的数值分析书籍。
代码风格偏老旧（Fortran/C版本）： 如果你习惯了现代的编程范式，可能会觉得Fortran或C的版本代码风格有点“复古”。但核心算法逻辑是通用的。
价格不菲： 这套书通常价格较高，不过国内也有引进版。
谁适合读？ 任何想要扎实掌握数值计算方法，并能快速将理论付诸实践的物理、化学、工程等领域的学生和研究人员。如果你是初学者，可以先从它提供的代码入手，边用边学。
2. 《计算物理：现代方法》（Computational Physics: A Modern Approach） by Mark Newman
这本书是我个人非常喜欢的一本，因为它在理论和实践之间找到了一个很好的平衡点，而且语言风格比较现代和易懂。
优点：
循序渐进，逻辑清晰： Newman的写作风格非常流畅，他会从物理问题出发，逐步引出需要的数值方法，然后讲解如何用Python实现。这种方式让学习过程更有目标感。
Python为主要语言： 这本书完全使用Python来讲解和实现算法，对于现在绝大多数学习者来说，Python是门槛最低、生态最完善的选择。它也包含了NumPy、SciPy、Matplotlib等常用库的使用。
应用领域广泛： 它涵盖了从量子力学、统计力学、凝聚态物理到天体物理的各种例子，比如粒子模拟、伊辛模型、随机行走、薛定谔方程求解等等，这些都是计算物理中非常经典和重要的应用。
强调物理直觉： Newman非常注重培养读者的物理直觉，他会解释为什么某种方法有效，以及方法的局限性，而不是简单地罗列公式。
在线资源丰富： 作者本人非常活跃，你可以在网上找到这本书的许多配套资源，包括代码、讲义，甚至是一个在线论坛。
缺点：
某些高级算法可能不够深入： 相较于《Numerical Recipes》那样专门讲算法的书，它在某些特别精深或冷门算法的细节上，可能不会像前者那样详尽。
更侧重于“方法”而非“理论证明”： 虽然它解释了原理，但对数学上严谨的证明可能有所简化。
谁适合读？ 强烈推荐给所有想要系统学习计算物理，并希望通过Python掌握相关技能的同学。尤其是初学者，这本书会给你一个非常好的起点。
3. 《计算物理》（Computational Physics） by Steven E. Koonin and David C. Meredith
这本书在国内也挺有名的，风格也比较独特。
优点：
历史感与发展脉络： 它会从一些经典的物理问题出发，介绍计算方法的发展历程，让你了解这些方法的“来龙去脉”，这种方式有助于加深理解。
讲解风格： 作者的讲解比较“接地气”，有时候会用一些类比来帮助理解抽象的概念。
涵盖范围： 同样涵盖了许多重要的计算技术和物理应用。
缺点：
编程语言： 这本书的编程语言可能是Fortran或C，这对于习惯Python的用户来说，可能需要一点适应。
更新迭代： 毕竟是出版时间较早的书籍，有些最新的编程实践和库可能没有提及。
内容深度： 在某些方面，它可能不如《Numerical Recipes》那样“硬核”，更像是一个引路人。
谁适合读？ 喜欢从历史和发展角度学习，或者对Fortran/C编程不排斥的同学。
4. 《计算方法在物理学中的应用》（Numerical Methods in Physics） by A. Dickinson
这本书的特点是它会非常系统地讲解各种数值方法，并且给出详细的数学推导。
优点：
数学严谨性： 如果你对算法背后的数学原理非常感兴趣，并且追求严谨的推导，这本书是很好的选择。它会告诉你“为什么”这样算，以及误差分析等。
系统性强： 章节划分清晰，逻辑性强，适合作为数值分析的补充读物。
缺点：
编程实践相对较少： 它更偏重于数学理论和算法描述，提供的编程实现可能不如前面两本那样丰富或直接。
学习曲线较陡峭： 对于没有扎实数学基础的初学者来说，可能会觉得有点吃力。
谁适合读？ 已经有一定物理和数学基础，希望深入理解数值算法的数学原理，或者需要为自己的代码进行误差分析和优化的高年级本科生或研究生。
5. NumPy / SciPy / Matplotlib 官方文档和教程
虽然不是“教材”，但对于现代计算物理来说，熟练掌握这些Python库是必不可少的。
优点：
最前沿、最实用： 官方文档和教程永远是最及时、最准确的。
免费且易于访问： 随时随地可以查阅。
包含丰富的示例： 很多教程会直接给出代码示例，可以直接复制粘贴运行。
缺点：
缺乏系统性： 它更多是“工具说明”，而不是“学科引导”。你需要自己去组织学习的逻辑。
需要一定的基础： 如果你完全不了解计算物理，直接看这些文档可能会感到无从下手。
谁适合读？ 任何正在进行计算物理研究的人，都可以将其作为最重要的参考手册。在你使用某个函数或库之前，最好先查阅官方文档。
总结一下我的推荐思路：
如果你是计算物理的初学者，想要一个全面、易懂、实践性强的入门： Mark Newman 的《Computational Physics: A Modern Approach》 是我的首选。用Python，非常适合当今的学习环境。
如果你想要一本“算法宝典”，可以随时查阅各种数值方法的实现细节和代码： 《Numerical Recipes》 无疑是你的不二之选。
如果你对数值方法的数学推导和严谨性有较高要求： 可以考虑 Dickinson 的《Numerical Methods in Physics》 作为补充。
如果你想从更宏观、历史的角度理解计算方法： Koonin 和 Meredith 的《Computational Physics》 也可以看看。
当然，最好的方式是结合阅读。先从Newman的书入手，建立起对计算物理的整体认识和Python编程能力，然后在遇到具体问题或需要深入了解某种算法时，再回头翻阅《Numerical Recipes》或相关的数值分析书籍。
别忘了，学习计算物理，动手实践是关键！光看不练，永远也学不会。找几个你感兴趣的物理问题，尝试用学到的方法去解决它，这个过程本身就是最好的学习。
希望这些信息对你有帮助！
在选择计算物理的教材时，我个人认为需要考虑几个层面：理论基础是否扎实、编程实践是否贴合、应用领域是否广泛、以及学习曲线是否合适。毕竟，计算物理不是纯理论，也不是纯编程，它是一个将两者完美结合的学科。
1. 《计算物理学》（Numerical Recipes）
这套书绝对是计算物理领域的“圣经”之一，如果有人跟你说他们没听说过，那可能有点奇怪。它的名字已经说明了一切——“数值方法”。
优点：
内容全面且深入： 从最基础的插值、积分、微分方程求解，到更高级的傅里叶变换、线性代数、蒙特卡洛方法、偏微分方程等等，几乎涵盖了计算物理所有能用到的数值技术。
算法的“菜谱”： 它更像是一个“算法大全”，告诉你怎么解决问题，提供了大量精心设计的、可直接使用的算法。并且，它不像很多教材那样只讲理论，而是直接给出Fortran、C/C++、甚至Python（有专门的Python版）的实现代码。这对于初学者来说，最大的好处是你可以直接套用，快速上手，先把计算跑起来，再慢慢理解背后的数学。
可信度高： 这套书的内容经过了长期的验证，很多科研人员都在实际工作中参考它。作者的严谨性和对算法优劣的分析都非常到位。
版本众多： 你可以根据自己的编程语言偏好选择不同的版本。
缺点：
理论推导有时不够详尽： 它更侧重于“怎么做”和“如何实现”，对于某些算法的数学原理的推导，可能需要你自己再去查阅更专业的数值分析书籍。
代码风格偏老旧（Fortran/C版本）： 如果你习惯了现代的编程范式，可能会觉得Fortran或C的版本代码风格有点“复古”。但核心算法逻辑是通用的。
价格不菲： 这套书通常价格较高，不过国内也有引进版。
谁适合读？ 任何想要扎实掌握数值计算方法，并能快速将理论付诸实践的物理、化学、工程等领域的学生和研究人员。如果你是初学者，可以先从它提供的代码入手，边用边学。
2. 《计算物理：现代方法》（Computational Physics: A Modern Approach） by Mark Newman
这本书是我个人非常喜欢的一本，因为它在理论和实践之间找到了一个很好的平衡点，而且语言风格比较现代和易懂。
优点：
循序渐进，逻辑清晰： Newman的写作风格非常流畅，他会从物理问题出发，逐步引出需要的数值方法，然后讲解如何用Python实现。这种方式让学习过程更有目标感。
Python为主要语言： 这本书完全使用Python来讲解和实现算法，对于现在绝大多数学习者来说，Python是门槛最低、生态最完善的选择。它也包含了NumPy、SciPy、Matplotlib等常用库的使用。
应用领域广泛： 它涵盖了从量子力学、统计力学、凝聚态物理到天体物理的各种例子，比如粒子模拟、伊辛模型、随机行走、薛定谔方程求解等等，这些都是计算物理中非常经典和重要的应用。
强调物理直觉： Newman非常注重培养读者的物理直觉，他会解释为什么某种方法有效，以及方法的局限性，而不是简单地罗列公式。
在线资源丰富： 作者本人非常活跃，你可以在网上找到这本书的许多配套资源，包括代码、讲义，甚至是一个在线论坛。
缺点：
某些高级算法可能不够深入： 相较于《Numerical Recipes》那样专门讲算法的书，它在某些特别精深或冷门算法的细节上，可能不会像前者那样详尽。
更侧重于“方法”而非“理论证明”： 虽然它解释了原理，但对数学上严谨的证明可能有所简化。
谁适合读？ 强烈推荐给所有想要系统学习计算物理，并希望通过Python掌握相关技能的同学。尤其是初学者，这本书会给你一个非常好的起点。
3. 《计算物理》（Computational Physics） by Steven E. Koonin and David C. Meredith
这本书在国内也挺有名的，风格也比较独特。
优点：
历史感与发展脉络： 它会从一些经典的物理问题出发，介绍计算方法的发展历程，让你了解这些方法的“来龙去脉”，这种方式有助于加深理解。
讲解风格： 作者的讲解比较“接地气”，有时候会用一些类比来帮助理解抽象的概念。
涵盖范围： 同样涵盖了许多重要的计算技术和物理应用。
缺点：
编程语言： 这本书的编程语言可能是Fortran或C，这对于习惯Python的用户来说，可能需要一点适应。
更新迭代： 毕竟是出版时间较早的书籍，有些最新的编程实践和库可能没有提及。
内容深度： 在某些方面，它可能不如《Numerical Recipes》那样“硬核”，更像是一个引路人。
谁适合读？ 喜欢从历史和发展角度学习，或者对Fortran/C编程不排斥的同学。
4. 《计算方法在物理学中的应用》（Numerical Methods in Physics） by A. Dickinson
这本书的特点是它会非常系统地讲解各种数值方法，并且给出详细的数学推导。
优点：
数学严谨性： 如果你对算法背后的数学原理非常感兴趣，并且追求严谨的推导，这本书是很好的选择。它会告诉你“为什么”这样算，以及误差分析等。
系统性强： 章节划分清晰，逻辑性强，适合作为数值分析的补充读物。
缺点：
编程实践相对较少： 它更偏重于数学理论和算法描述，提供的编程实现可能不如前面两本那样丰富或直接。
学习曲线较陡峭： 对于没有扎实数学基础的初学者来说，可能会觉得有点吃力。
谁适合读？ 已经有一定物理和数学基础，希望深入理解数值算法的数学原理，或者需要为自己的代码进行误差分析和优化的高年级本科生或研究生。
5. NumPy / SciPy / Matplotlib 官方文档和教程
虽然不是“教材”，但对于现代计算物理来说，熟练掌握这些Python库是必不可少的。
优点：
最前沿、最实用： 官方文档和教程永远是最及时、最准确的。
免费且易于访问： 随时随地可以查阅。
包含丰富的示例： 很多教程会直接给出代码示例，可以直接复制粘贴运行。
缺点：
缺乏系统性： 它更多是“工具说明”，而不是“学科引导”。你需要自己去组织学习的逻辑。
需要一定的基础： 如果你完全不了解计算物理，直接看这些文档可能会感到无从下手。
谁适合读？ 任何正在进行计算物理研究的人，都可以将其作为最重要的参考手册。在你使用某个函数或库之前，最好先查阅官方文档。
总结一下我的推荐思路：
如果你是计算物理的初学者，想要一个全面、易懂、实践性强的入门： Mark Newman 的《Computational Physics: A Modern Approach》 是我的首选。用Python，非常适合当今的学习环境。
如果你想要一本“算法宝典”，可以随时查阅各种数值方法的实现细节和代码： 《Numerical Recipes》 无疑是你的不二之选。
如果你对数值方法的数学推导和严谨性有较高要求： 可以考虑 Dickinson 的《Numerical Methods in Physics》 作为补充。
如果你想从更宏观、历史的角度理解计算方法： Koonin 和 Meredith 的《Computational Physics》 也可以看看。
当然，最好的方式是结合阅读。先从Newman的书入手，建立起对计算物理的整体认识和Python编程能力，然后在遇到具体问题或需要深入了解某种算法时，再回头翻阅《Numerical Recipes》或相关的数值分析书籍。
别忘了，学习计算物理，动手实践是关键！光看不练，永远也学不会。找几个你感兴趣的物理问题，尝试用学到的方法去解决它，这个过程本身就是最好的学习。
希望这些信息对你有帮助！
网友意见
正好建设“计算物理”授课团队的时候，我查找过相关教材。且本人也已经执教研究生“计算物理”以及上海大学物理系暑期培训三年多了，在此分享一下经验。
计算物理我本人首推Thijssen Computational Physics
因为计算物理教材大概分两种流派，一派以方法为主：上来就是误差分析，然后数值求解方程、方程组、微分方程、积分方程、随机方法等计算数学一类的技术。物理问题一般出现在例子和习题里。这种也不是不好，但是我本人读来毫无趣味性，感觉冷冰冰的（我执教的本科生“数值计算基础”就是这样，一直以来使用的是浙江大学数学系编写的数值计算教材。但是我尽量增加一些趣味性，而且明年开始更换教材为Python数值计算了）。而另一派则注重物理问题的求解。Thijssen就是既现代又基于物理问题的好书。
看一下此书目录，就发现第一章讲数值求解散射问题，然后是变分法求解薛定谔方程，再往后是大家都感兴趣的Hartree-Fock法和DFT法求解电子结构问题！越读越有兴趣是不是。不过书的难度不低，需要熟悉相关的理论，并具有一定编程功力。我任教三年来，只有一个实验组的小伙子能完全无压力给我写一个Slater-Koster紧束缚方法计算无机物能带。
此书已经由世界图书出版公司引进。
另一派的经典好书是Koonin的Computational Physics，他虽然按数学方法写的每一章，但是每章结束提供了一个物理问题的大作业。让人读来倍觉亲切。
另一本比较现代的书是Simon Širca和Martin Horvat的Computational Methods for Physicists，跟科研比较贴近。我做FFT的时候参考过这一本。这本书已经由世界图书出版公司引进了，引进的是第一版。现在又出了第二版，购买前请注意鉴别。还是建议先找本电子版了解一下，看是否适合自己再下单。
还有一本适合研究生的书是Karl H. Hoffmann和Michael Schreiber的Computational Physics，这本书是一本专题集，不涉及具体的方法，重点仍是解决具体的问题。
放一张书中插图感受一下：
此书已经由科学出版社引进，不过是多年前引进的，目前可能已经脱销了。请到淘宝寻找。
以上三本是我多年总结写得较好的书了。其他各行各业使用的技术都不一样，不再赘述。最后推荐本人科研用到的书。第一本是李新征老师写的书：
本人有幸得到了李老师的签名版。此书乃李老师呕心沥血之作，GW 部分李老师写了十八个月，路径积分动力学部分李老师写了十三个月。书中还有李老师和李夫人特意制作的插图，实乃居家旅行，科研虐狗，必备良书。
还有一本也是中国人的骄傲，单斌、陈征征、陈蓉老师联合编写的《材料学的纳米尺度计算模拟》，本人看来，此乃一本重视基础、例子丰富，堪与Richard Martin的名著《电子结构》相媲美的好书。
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