你所在的物理学领域有哪些入门级的文献？

哈哈，这个问题问得挺实在！作为一名“学究”，我当然知道想踏入物理学这片浩瀚的海洋，有个靠谱的“指路明灯”有多重要。毕竟，一开始就啃那些艰深的论文，除非你是天生反骨，否则很容易被劝退。所以，咱们就来聊聊那些真正能带你入门，并且能让你觉得“哇，物理学真他妈有意思！”的经典文献。我尽量说得接地气一点，让你听起来像是在跟一个老朋友聊天，而不是在听AI背书。

首先，咱们得明确一下，“入门级”是啥意思？

在我看来，入门级文献，不应该是那种一上来就让你头晕目眩的数学公式堆积，而是那些能点燃你好奇心，让你对“为什么会这样？”产生浓厚兴趣的书籍。它们得能用相对通俗易懂的语言，把物理世界那些最基本、最普适的道理讲明白，顺便还能让你感受到物理学的魅力所在。

那么，具体有哪些好东西呢？

我得说，物理学的入门，就像学武功，得先从扎马步开始，然后是基础招式。所以，咱们从最宏观的、最直观的入手，然后逐步深入。

1. 经典力学：世界的基石，牛顿的遗产

《牛顿运动定律》：别被名字吓到，虽然是牛顿老先生的著作，但它的核心思想其实挺直观的。你可以先找一些解释性的读物，比如《给所有人的物理学》（虽然名字叫“所有人的”，但很多科普物理学入门的书都会涉及）。这类书会用生活化的例子，比如开车、扔球，来解释牛顿第一、第二、第三定律。让你明白，我们身边的一切运动，从踢足球到行星绕日，背后都有着清晰的规律。

为什么推荐？它的好在于，它构建了一个理解宏观世界运动的框架。一旦你理解了牛顿定律，你就会发现很多之前不理解的现象都变得顺理成章。你会开始思考“为什么这个东西会动？”“为什么它会停下来？”。而且，很多后续的物理学分支，比如天体物理，甚至工程学，都离不开经典力学的概念。

《万有引力定律》：还是牛顿老先生的东西，但这个定律简直是神来之笔。为什么苹果会掉到地上？为什么月亮绕着地球转？牛顿用一个简单的公式，把这两件事联系起来了。

为什么推荐？这个定律不仅解释了我们头顶的蓝天白云，还解释了浩瀚宇宙的运行。你会开始对“看不见的力量”产生敬畏，并思考地球和月亮之间，太阳和行星之间，到底有什么样的联系。

推荐的书籍（更具体的）：
《物理世界奇遇记》 (George Gamow)：这本书简直是为物理学入门量身定做的！它通过一个叫汤普森的小伙子穿越时空，遇见各种物理学概念的奇妙旅程，把相对论、量子力学、原子物理等讲得生动有趣。虽然涉及的知识点很多，但它最核心的是让你感受到物理学的“好玩”和“神奇”。
《上帝掷骰子吗？——量子物理史话》 (Cao Tianyuan)：这本书虽然讲的是量子力学，但它通过历史的叙述方式，把量子力学从诞生到发展的曲折过程讲得特别吸引人。你会看到爱因斯坦、玻尔、海森堡这些伟大的头脑是如何碰撞出火花的。它让你明白，科学的进步不是一蹴而就的，充满了争议和探索。

2. 热学：温度、能量与世界的演化

《热力学定律》：这是另一个非常重要的领域，它涉及到能量的转化和守恒。你会学到为什么能量不会凭空消失，也不会凭空产生，只会从一种形式变成另一种形式。

为什么推荐？热力学定律无处不在。从你身上散发的热量，到冰箱制冷，再到发动机工作，都离不开它。理解了热力学，你就能更好地理解能量的流动和转化，以及为什么很多过程是“不可逆”的。

推荐的书籍：
《热力学——科学史与哲学》 (James Connell)：这类书籍会从历史和哲学的角度去解读热力学，让你看到这些定律是如何被发现的，以及它们对我们认知世界产生了怎样的影响。

3. 电磁学：看不见的联系，现代世界的驱动力

《法拉第电磁感应》和《麦克斯韦方程组》：这俩是电磁学的灵魂。法拉第发现了电生磁、磁生电的现象，而麦克斯韦则用四个优美的方程，将电、磁、光统一了起来。

为什么推荐？咱们现在生活里离不开电，而电的产生和利用，全都建立在电磁学的基石上。从你手机里的电磁波，到家里的电灯，再到医院里的X光，背后都是电磁学的应用。理解了电磁学，你才会明白我们所处的这个“信息时代”是如何运作的。

推荐的书籍：
《电和磁》 (Richard Feynman)：费曼先生的科普著作总是那么直白和深刻。他讲电磁学，不是简单地罗列公式，而是让你体会到电和磁之间的那种“神秘”联系，以及它们是如何互相作用的。
《电磁学》 (Griffiths)：如果你对数学有点基础，想更深入地了解，Griffiths的这本教科书是很多大学的经典入门读物。它循序渐进，从基本的电场、磁场讲到麦克斯韦方程组，虽然有数学，但它讲解清晰，能够帮助你建立完整的电磁学概念。

4. 相对论与量子力学：颠覆你的三观，探索微观与高速世界

《狭义相对论》：爱因斯坦的这个理论，彻底改变了我们对空间、时间和质量的认知。你会学到“时间会变慢”、“长度会收缩”这些听起来有点“科幻”但却是真实存在的现象。

为什么推荐？相对论不仅解释了高速运动下的物理规律，也为我们理解宇宙的演化提供了重要的理论基础。而且，它确实很有哲学意味，会让你重新思考“什么是真实？”。

《量子力学》：这个领域可能入门门槛相对高一些，但绝对是现代物理学的核心。你会学到微观粒子世界里的“不确定性”、“叠加态”这些反直觉的现象。

为什么推荐？量子力学是解释原子、分子、光子等微观粒子行为的唯一理论。它不仅是物理学领域研究的前沿，更是计算机、激光、半导体等现代科技的基石。虽然难，但它能让你看到一个完全不同于宏观世界的奇妙景象。

推荐的书籍：
《时间简史》 (Stephen Hawking)：虽然这本书讲的是宇宙学，但它巧妙地将相对论、量子力学等概念融入其中，让你在了解宇宙的同时，也接触到这些核心的物理理论。它非常善于用类比和形象的语言来解释复杂的概念。
《七堂极简物理课》 (Carlo Rovelli)：这本书以其极简的风格和诗意的语言，介绍了现代物理学中最前沿的几个概念，包括相对论、量子力学、粒子物理等。它的魅力在于，它能让你在很短的时间内，窥探到物理学最深奥的角落。

最后，想给想入门的朋友们一些“过来人”的建议：

别怕数学，但也不要被数学吓倒。很多入门书籍会尽量弱化数学，但最终你还是要面对它。一开始可以先接受概念，有了兴趣再慢慢去啃数学。
多看、多想、多问。读一本好书，就像交了一个好朋友。和它多交流，多思考书中的内容，甚至可以找些同好一起讨论。
找一个你真正感兴趣的点。物理学涵盖的范围太广了，与其面面俱到，不如先抓住一个点，比如宇宙、比如微观粒子，然后顺着这个点深入下去。
允许自己“不懂”。物理学很多概念确实是反直觉的，有时候“不懂”反而是好事，说明你在挑战自己的认知边界。

说实话，能让你真正爱上物理学的，往往不是某一本“官方教材”，而是那些能让你“眼前一亮”、“豁然开朗”的书。希望我说的这些，能给你一点启发，让你在这条探索物理世界的道路上，走得更稳，更远！

网友意见

我目前在做无序体系声子计算方面的工作

一、晶格动力学

晶格动力学理论的发展史

二、无序体系的声子计算

对于无序体系的声子计算，目前最主流的是是相干势近似（CPA）方法。

一些早期的文献

ü1967，Taylor 单点近似(single-site coherent potential approximation) (PR 1967)

ü1972，Haydock 递归算法(Recursion Method)，用于计算格林函数，将哈密顿量转为三对角形式. (J. Phys. C : Solid State Phys 1972)

ü1973，Mookerjee 增广空间方法(augmented space approach) (J. Phys. C : Solid State Phys 1973)

ü1984， Mookerjee、Yussouff 2位点CPA(2-site CPA) (J. Phys. C : Solid State Phys 1984)

当前比较成功的一些工作

然后，相干势近似要用到格林函数法，关于格林函数有几本不错的教材。

这里推荐一本

下载地址

文档：Green's Functions for Solid State Ph...

链接：有道云笔记

三、无序材料

S.R.Elliott Physics of amorphous materials

凝聚态物理，密度泛函计算方向，先推荐一篇

之所以推荐这篇，是因为我个人的经历。研究生的固体理论和第一性原理这些课上，一般都把密度泛函理论(DFT)翻来覆去的讲。在不同的课上听了两三遍以后，我以为我懂了，开始和软件包对线，然后发现了一大堆具体问题，比如：

什么叫截断能？我该设置多大平面波截断能？
为什么有自洽？自洽算法SD和CG选哪个？什么叫SD和CG？^[1]
第一性原理不是没参数吗？为什么还得下载一个赝势文件^[2]？
k点是哪来的？k点该怎么设置？
怎么算受力?DFT理论不是讲基态电子密度和能量的关系么？
结构是怎么优化的？我去这里怎么又来了个CG？

等等等等诸如此类的问题。这些问题现在看真的都是入门级知识点，但刚从本科进入研究生的我，面对着各种意义不明的输入(对，说的就是VASP)，一直都认为DFT就是个黑箱，每天也是干着炼丹的活。

所以这篇RMP就主要说明了这些东西，正好连接了天上飘着的DFT理论，和地下躺着的软件包说明书，可惜我看到这篇论文的时候，已经通过打补丁的方式，经历各种血的教训，补个七七八八了。

这篇论文年代也有点久远了，有些技术不太用了，比如CPMD^[3]; 但是它的好处是，其中那些还在用的技术，别的论文不屑给你讲，或者说讲这些的论文发不出来。理解这个文章之后，继续深入理解DFT软件的具体算法就比较方便一些了。

希望DFT计算圈能少些炼丹使者.....^[4]

参考

^ 注意这些经历是指2011年前后。拜机器学习所赐，现在这两个术语知道的人多起来了。
^ 这个算是为数不多的，除了理论以外老师还给讲一点的东西。
^经蘭一和Triborg提示，第二代CPMD最近有些有趣的进展，欢迎大家去蘭一的专栏学习 https://zhuanlan.zhihu.com/p/31545780
^根据上大李老师的推荐，提供一个科大李振宇老师的课程资料 http://staff.ustc.edu.cn/~zyli/teaching.html

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