Mathematical Methods for Physics Students: A Practical Guide

Chuyên khảo phân tích Mathematical methods sadri hassani, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo., phục vụ nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Trường đại học

Illinois State University

Chuyên ngành

Physics

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Textbook

2003

253
0
0

Phí lưu trữ

55 Point

Mục lục chi tiết

Preface

Note to the Reader

1. Mathematica In a Nutshell

1.1. Running M athematica

1.2. Reusing the existing expressions

1.3. Algebraic and Trigonometric Calculations

1.4. Calculus in Mathematica

1.5. Contour and Density Plots

1.6. Three-Dimensional Plots

1.7. An Example from Optics

1.8. Input and Output Control

2. Vectors and Matrices in Mathematica

2.1. One-Dimensional Crystal

2.2. Two-Dimensional Crystal

2.3. Three-Dimensional Crystal

2.4. A System of Two Masses

2.5. A System of Three Masses

2.6. A System of Five Masses

2.7. Normal Modes of a System of n Masses

3. Integration in Mathematica

3.1. Integration in Mathematica

3.2. The Simple Example of a Pendulum

3.3. Shortcomings of Numerical Integration in Mathematica

3.4. Other Intricacies of Integration in Mathematica

3.5. Integration in Mechanics

3.6. Position-Dependent Forces

3.7. Integration in Electrostatics

3.8. Potential of a Ring

3.9. Potential of a Spiral

3.10. Flat Surface Charge Distributions

3.11. Integration in Magnetism

3.12. Current with General Shape

3.13. Rotating Charged Spherical Shell

3.14. Rotating Charged Hollow Cylinder

3.15. Problems

4. Infinite Series and Finite Sums

4.1. The Simplest Method

4.2. Working with Series in Mathematica

4.3. Equations Involving Series

5. Numerical Solutions of ODEs: Theory

5.1. Various Euler Methods

5.2. Modified Euler Method

5.3. Improved Euler Method

5.4. Euler Methods in Mathematica

5.5. Alternative Derivation of the Improved Euler Method

5.6. The Kutta Method

5.7. The Runge-Kutta Method

5.8. Higher-Order Equations

5.9. Discrete Eigenvalue Problem

5.10. Problems

6. Numerical Solutions of ODEs: Examples Using Mathemat- ~a

6.1. Some Analytic Solutions

6.2. A One-Dimensional Projectile

6.3. A Two-Dimensional Projectile

6.4. The Two-Body Problem

6.5. Precession of the Perihelion of Mercury

6.6. The Three-Body Problem

6.7. Massive Star and Two Planets

6.8. Light Star and Two Planets

6.9. Nonlinear Differential Equations

6.10. Time-Independent Schr6dinger Equation

6.11. Infinite Potential Well

6.12. The General Case

6.13. Finite Potential Well

6.14. Problems

References

Index

Tóm tắt

I. Khám phá Mathematical Methods Nền tảng toán học Vật lý

Mathematical Methods for Physics and Related Fields (Các Phương pháp Toán học cho Vật lý và các Lĩnh vực Liên quan) không chỉ là một môn học, mà là bộ công cụ ngôn ngữ thiết yếu giúp chuyển hóa các định luật vật lý trừu tượng thành những mô hình định lượng có thể kiểm chứng. Lĩnh vực này tạo ra một cầu nối vững chắc giữa lý thuyết thuần túy và ứng dụng thực tiễn, cho phép các nhà khoa học mô tả, dự đoán và giải thích các hiện tượng tự nhiên từ quy mô hạ nguyên tử đến vũ trụ rộng lớn. Trọng tâm của nó là việc áp dụng các cấu trúc toán học rigourous vào các vấn đề của theoretical physics (vật lý lý thuyết), biến các ý tưởng thành phương trình. Việc nắm vững các phương pháp này là điều kiện tiên quyết để nghiên cứu sâu hơn về cơ học lượng tử, thuyết tương đối, và nhiều ngành kỹ thuật tiên tiến. Trong bối cảnh hiện đại, sự phát triển của computational physics (vật lý tính toán) càng làm nổi bật tầm quan trọng của các phương pháp toán học, vì nó cung cấp nền tảng lý thuyết để xây dựng các thuật toán mô phỏng phức tạp. Các tài liệu kinh điển như của Arfken and Weber hay Mary L. Boas đã đặt nền móng cho việc giảng dạy và học tập lĩnh vực này trong nhiều thập kỷ.

1.1. Định nghĩa Mathematical Physics và vai trò cốt lõi

Mathematical physics (vật lý toán) là ngành giao thoa, nơi các phương pháp toán học được phát triển và áp dụng để giải quyết các bài toán vật lý. Nó khác với theoretical physics ở chỗ, vật lý toán tập trung vào sự chặt chẽ của cấu trúc toán học, trong khi vật lý lý thuyết tập trung nhiều hơn vào việc xây dựng các giả thuyết để giải thích dữ liệu thực nghiệm. Vai trò của các phương pháp toán lý là cung cấp một bộ khung logic nhất quán. Ví dụ, differential equations (phương trình vi phân) là ngôn ngữ tự nhiên để mô tả sự thay đổi và tiến hóa của các hệ vật lý theo thời gian. Tương tự, linear algebra for physicists (đại số tuyến tính cho nhà vật lý) cung cấp các công cụ để xử lý các không gian trạng thái trong quantum mechanics mathematics (toán học cơ học lượng tử). Không có những công cụ này, các lý thuyết vật lý sẽ chỉ là những phỏng đoán định tính, thiếu khả năng dự báo chính xác. Do đó, việc thành thạo các phương pháp này là bước đầu tiên và quan trọng nhất đối với bất kỳ sinh viên hay nhà nghiên cứu nào trong ngành vật lý và kỹ thuật.

1.2. Tại sao các phương pháp toán là ngôn ngữ của tự nhiên

Tự nhiên vận hành theo các quy luật có thể được biểu diễn bằng toán học. Các electromagnetism equations (phương trình điện từ) của Maxwell, được viết dưới dạng vector calculus (giải tích vector), đã thống nhất điện, từ và ánh sáng vào một lý thuyết duy nhất. Thuyết tương đối rộng của Einstein sử dụng tensor calculus (giải tích ten-xơ) để mô tả sự cong của không-thời gian do khối lượng gây ra. Sự đối xứng trong các định luật bảo toàn được làm sáng tỏ qua group theory in physics (lý thuyết nhóm trong vật lý). Ngay cả các hiện tượng ngẫu nhiên cũng được mô hình hóa bằng probability and statistics for physics (xác suất và thống kê cho vật lý). Điều này cho thấy toán học không chỉ là một công cụ tính toán, mà còn là cấu trúc cơ bản của thực tại. Việc học các phương pháp toán lý chính là học cách 'đọc' và 'viết' bằng ngôn ngữ mà vũ trụ sử dụng để mô tả chính nó, từ đó mở ra khả năng thấu hiểu sâu sắc các quy luật chi phối vạn vật.

II. Thách thức khi học Phương pháp Toán lý và cách vượt qua

Việc tiếp cận chủ đề Mathematical Methods đặt ra không ít thách thức cho sinh viên. Khó khăn lớn nhất nằm ở tính trừu tượng cao và yêu cầu phải có một nền tảng toán học vững chắc từ trước. Nhiều khái niệm như không gian Hilbert, ten-xơ, hay biến đổi Fourier đòi hỏi một tư duy logic sắc bén và khả năng hình dung không gian đa chiều. Hơn nữa, khối lượng kiến thức cần nắm bắt là rất lớn, bao trùm từ ordinary differential equations (ODEs) đến partial differential equations (PDEs), từ complex analysis (giải tích phức) đến calculus of variations (phép tính biến phân). Một thách thức khác là việc kết nối các công cụ toán học này với các bài toán vật lý cụ thể. Sinh viên thường có thể giải một phương trình vi phân nhưng lại không hiểu ý nghĩa vật lý của các nghiệm tìm được. Vượt qua những rào cản này đòi hỏi một chiến lược học tập thông minh, kết hợp giữa việc nắm vững lý thuyết và thực hành giải các bài tập ứng dụng. Việc sử dụng các tài liệu tham khảo chất lượng, chẳng hạn như cuốn sách của Riley, Hobson, and Bence, cùng với việc tìm kiếm các solutions manual mathematical methods (sách giải bài tập) có thể hỗ trợ đáng kể quá trình này.

2.1. Rào cản từ tính trừu tượng và khối lượng kiến thức lớn

Tính trừu tượng là một đặc trưng cố hữu của các phương pháp toán cao cấp. Các khái niệm như tensor calculus hay group theory in physics không dễ dàng liên hệ với kinh nghiệm trực quan hàng ngày. Điều này đòi hỏi người học phải xây dựng một mô hình tư duy mới, chấp nhận các quy tắc và định nghĩa một cách chặt chẽ. Bên cạnh đó, sự đa dạng của các chủ đề là một thách thức khác. Một khóa học tiêu chuẩn về phương pháp toán lý có thể yêu cầu sinh viên phải thành thạo đồng thời Fourier analysis, linear algebra, và các special functions (Bessel, Legendre, Hermite). Để đối phó, phương pháp học tập hiệu quả là chia nhỏ kiến thức, tập trung nắm vững từng khái niệm nền tảng trước khi chuyển sang các chủ đề phức tạp hơn. Việc liên tục thực hành và tự kiểm tra kiến thức thông qua bài tập là cách duy nhất để củng cố sự hiểu biết và xây dựng sự tự tin.

2.2. Khoảng cách giữa lý thuyết toán và trực giác vật lý

Một trong những khó khăn lớn nhất là việc áp dụng một công cụ toán học vào đúng bối cảnh vật lý. Tại sao complex analysis lại hữu ích trong việc tính toán các quỹ đạo tán xạ? Biến đổi Fourier series and transforms có ý nghĩa vật lý gì trong xử lý tín hiệu hoặc cơ học lượng tử? Việc trả lời những câu hỏi này đòi hỏi một trực giác vật lý sâu sắc. Để xây dựng trực giác này, người học cần chủ động tìm hiểu các ví dụ ứng dụng kinh điển. Ví dụ, nghiên cứu cách các PDEs mô tả sự truyền nhiệt hoặc sóng, hay cách linear algebra for physicists được dùng để giải bài toán trị riêng trong hệ lượng tử. Sadri Hassani trong tài liệu gốc cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu sâu sắc các phương pháp giải tích trước khi dựa vào các công cụ tính toán. Việc chỉ 'nhấn nút' trên phần mềm mà không hiểu bản chất sẽ không thể xây dựng được trực giác vật lý cần thiết.

III. Hướng dẫn các Phương pháp Toán lý thiết yếu cho ngành Vật lý

Để xây dựng một nền tảng vững chắc, việc nắm vững một số phương pháp toán lý cốt lõi là điều bắt buộc. Những phương pháp này không chỉ xuất hiện trong hầu hết các lĩnh vực của vật lý mà còn là tiền đề cho các kỹ thuật nâng cao hơn. Ba trụ cột chính bao gồm: giải tích vector và đại số tuyến tính, phương trình vi phân, và giải tích phức cùng biến đổi Fourier. Vector calculus là công cụ không thể thiếu trong điện từ học và cơ học chất lưu, giúp mô tả các trường và dòng chảy. Linear algebra cung cấp ngôn ngữ cho cơ học lượng tử và phân tích các hệ dao động. Differential equations là trung tâm của cơ học cổ điển và hầu hết các định luật vật lý mô tả sự thay đổi. Cuối cùng, complex analysisFourier analysis mang lại những kỹ thuật mạnh mẽ để giải quyết các bài toán về sóng, mạch điện và xử lý tín hiệu. Việc học các phương pháp này không chỉ đơn thuần là học công thức, mà là hiểu được khi nào và tại sao nên sử dụng chúng. Sự thành thạo các công cụ này sẽ mở ra cánh cửa đến với sự hiểu biết sâu sắc hơn về thế giới tự nhiên.

3.1. Nền tảng Giải tích Vector và Đại số Tuyến tính

Giải tích Vector và Đại số Tuyến tính là hai khối xây dựng cơ bản. Vector calculus mở rộng các khái niệm của giải tích đơn biến sang không gian ba chiều, với các toán tử quan trọng như gradient, div, và curl. Chúng là công cụ chính để diễn đạt các phương trình Maxwell, mô tả toàn bộ hiện tượng điện từ. Trong khi đó, linear algebra for physicists xử lý các không gian vector và các phép biến đổi tuyến tính. Trong cơ học lượng tử, trạng thái của một hệ được biểu diễn bằng một vector trong không gian Hilbert, và các đại lượng quan sát được tương ứng với các toán tử tuyến tính. Việc giải bài toán trị riêng của các ma trận là cốt lõi để tìm ra các mức năng lượng khả dĩ của một hệ. Do đó, một sự hiểu biết vững chắc về cả hai lĩnh vực này là điểm khởi đầu không thể thiếu cho bất kỳ nhà vật lý nào.

3.2. Kỹ thuật giải các Phương trình Vi phân ODEs PDEs

Hầu hết các định luật vật lý cơ bản đều được biểu diễn dưới dạng phương trình vi phân. Ordinary differential equations (ODEs) mô tả các hệ có một biến độc lập, thường là thời gian, ví dụ như con lắc đơn hay mạch RLC. Partial differential equations (PDEs), mặt khác, mô tả các hệ có nhiều biến độc lập, như phương trình sóng, phương trình nhiệt, và phương trình Schrödinger. Việc học cách giải các phương trình này, cả bằng phương pháp giải tích và phương pháp số, là một kỹ năng trung tâm. Các kỹ thuật như tách biến, phương pháp chuỗi, và biến đổi Laplace/Fourier là những công cụ tiêu chuẩn. Nắm vững cách thiết lập và giải quyết các differential equations cho một vấn đề cụ thể là kỹ năng định nghĩa năng lực của một nhà vật lý lý thuyết.

IV. Bí quyết dùng Công cụ Tính toán trong Mathematical Physics

Trong kỷ nguyên số, computational physics và các hệ thống đại số máy tính (Computer Algebra Systems - CAS) như Mathematica, MATLAB hay Python với các thư viện khoa học đã trở thành công cụ không thể thiếu. Chúng cho phép giải quyết các bài toán quá phức tạp để xử lý bằng tay. Tuy nhiên, việc sử dụng hiệu quả các công cụ này đòi hỏi một sự hiểu biết sâu sắc về lý thuyết nền tảng. Như Sadri Hassani đã cảnh báo trong cuốn 'Mathematical Methods Using Mathematica®', việc phụ thuộc quá nhiều vào máy tính mà không có sự trưởng thành về mặt toán học có thể dẫn đến việc 'làm cho trí óc lười biếng và không hoạt động'. Bí quyết nằm ở việc sử dụng công nghệ như một công cụ để khám phá và kiểm chứng, chứ không phải là một sự thay thế cho tư duy phân tích. Các công cụ này đặc biệt mạnh mẽ trong việc trực quan hóa các hàm phức tạp, thực hiện các phép tính số lặp đi lặp lại, và giải các hệ differential equations phi tuyến. Sinh viên nên học cách sử dụng chúng để bổ trợ cho việc học lý thuyết, ví dụ như vẽ đồ thị của các special functions (Bessel, Legendre, Hermite) hoặc mô phỏng quỹ đạo của một hệ ba vật thể.

4.1. Vai trò của Mathematica và Python trong Vật lý hiện đại

Mathematica, như được trình bày trong tài liệu của Hassani, là một ngôn ngữ cấp cao có khả năng thực hiện các thao tác ký hiệu, số và đồ họa. Nó cực kỳ mạnh mẽ trong việc giải tích phân, vi phân ký hiệu, và giải các hệ phương trình phức tạp. Python, với các thư viện như NumPy, SciPy, và Matplotlib, đã trở thành một tiêu chuẩn trong cộng đồng computational physics nhờ tính linh hoạt, mã nguồn mở và cộng đồng hỗ trợ lớn. Cả hai công cụ này đều cho phép các nhà nghiên cứu chuyển từ phương trình trên giấy sang mô phỏng số một cách nhanh chóng. Chúng được sử dụng để phân tích dữ liệu từ các thí nghiệm, mô phỏng các hệ vật lý thiên văn, và giải các bài toán trị riêng trong hóa học lượng tử. Việc thành thạo ít nhất một trong những công cụ này là một lợi thế cạnh tranh lớn trong môi trường học thuật và công nghiệp hiện nay.

4.2. Các sách giáo khoa kinh điển Arfken Boas và Riley

Không có công cụ tính toán nào có thể thay thế được kiến thức nền tảng từ các sách giáo khoa kinh điển. Ba trong số những tài liệu được kính trọng và sử dụng rộng rãi nhất là 'Mathematical Methods for Physicists' của Arfken and Weber, 'Mathematical Methods in the Physical Sciences' của Mary L. Boas, và 'Mathematical Methods for Physics and Engineering' của Riley, Hobson, and Bence. Mỗi cuốn sách có một cách tiếp cận riêng. Sách của Arfken nổi tiếng về sự toàn diện và chiều sâu toán học, phù hợp cho sinh viên sau đại học. Sách của Boas được yêu thích ở cấp đại học vì sự rõ ràng, trực quan và có nhiều ví dụ ứng dụng. Sách của Riley thì cân bằng giữa sự chặt chẽ toán học và ứng dụng kỹ thuật. Việc tham khảo chéo giữa các tài liệu này, cùng với việc sử dụng solutions manual mathematical methods để kiểm tra bài làm, là một chiến lược học tập hiệu quả để có được một cái nhìn toàn diện về chủ đề.

V. Top Ứng dụng của Mathematical Methods trong Vật lý hiện đại

Sức mạnh thực sự của Mathematical Methods được thể hiện qua các ứng dụng của nó trong việc giải quyết những vấn đề hóc búa nhất của vật lý hiện đại. Từ thế giới vi mô của các hạt cơ bản đến cấu trúc vĩ mô của vũ trụ, các công cụ toán học là chìa khóa để mở ra những bí ẩn của tự nhiên. Trong cơ học lượng tử, đại số tuyến tính và phương trình vi phân đạo hàm riêng là nền tảng để mô tả hành vi của các hạt. Trong thuyết tương đối rộng, giải tích ten-xơ là ngôn ngữ duy nhất đủ mạnh để mô tả hình học của không-thời gian. Và trong điện từ học, giải tích vector cung cấp một bộ khung thanh lịch để thống nhất các hiện tượng điện và từ. Những ứng dụng này không chỉ là các bài tập học thuật; chúng là nền tảng cho các công nghệ đang định hình thế giới của chúng ta, từ laser, chất bán dẫn đến hệ thống định vị toàn cầu (GPS). Việc nghiên cứu các ứng dụng này giúp củng cố sự hiểu biết về lý thuyết và mang lại cảm hứng về vẻ đẹp và sức mạnh của vật lý.

5.1. Ứng dụng trong Quantum Mechanics Mathematics

Toán học trong cơ học lượng tử (quantum mechanics mathematics) là một trong những lĩnh vực ứng dụng sâu sắc nhất. Phương trình Schrödinger, một partial differential equation (PDE), mô tả sự tiến hóa của hàm sóng của một hệ. Các nghiệm của phương trình này, thường liên quan đến các special functions (Bessel, Legendre, Hermite), cho ta các mức năng lượng lượng tử hóa. Không gian trạng thái của hệ là một không gian Hilbert, một khái niệm từ linear algebra trừu tượng. Các đại lượng vật lý như năng lượng, động lượng, và spin được biểu diễn bằng các toán tử Hermite. Việc đo lường một đại lượng tương ứng với việc tác động toán tử đó lên vector trạng thái và kết quả là một trong các trị riêng của nó. Toàn bộ formalis của cơ học lượng tử được xây dựng trên một nền tảng toán học chặt chẽ, cho thấy sự hòa quyện không thể tách rời giữa toán học và thực tại vật lý ở cấp độ cơ bản nhất.

5.2. Vai trò trong General Relativity Mathematics

Thuyết tương đối rộng của Einstein là một ví dụ điển hình về một lý thuyết vật lý được thúc đẩy bởi sự phát triển của toán học. Để mô tả lực hấp dẫn như là một biểu hiện của độ cong không-thời gian, Einstein đã phải sử dụng tensor calculus và hình học vi phân Riemann, những công cụ toán học vốn được coi là rất trừu tượng vào thời điểm đó. Các phương trình trường Einstein là một hệ các partial differential equations phi tuyến phức tạp, liên hệ ten-xơ độ cong Ricci với ten-xơ năng lượng-động lượng. Việc giải các phương trình này đã dẫn đến những dự đoán đáng kinh ngạc như lỗ đen, sóng hấp dẫn, và sự giãn nở của vũ trụ. General relativity mathematics (toán học thuyết tương đối rộng) cho thấy các cấu trúc toán học tiên tiến có thể cung cấp ngôn ngữ cần thiết để mô tả những khía cạnh kỳ lạ và phản trực giác nhất của vũ trụ.

28/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

SADRI HASSANI www.com UNDERGRADUATE TEXTS IN CONTEMPORARY PHYSICS Series Editors John P. Hilborn David Peak Thomas D. Rossing Cindy Schwarz Springer New York Berlin Heidelberg HongKong London Milan Paris Tokyo www.com UNDERGRADUATE TEXTS IN CONTEMPORARY PHYSICS Cassidy, Holton, and Rutherford, Understanding Physics Enns and McGuire, Computer Algebra Recipes: A Gourmet's Guide to the Mathematical Models of Science Hassani, Mathematical Methods: For Students of Physics and Related Fields Hassani, Mathematical Methods Using Mathematica®: For Students of Physics and Related Fields Holbrow, Lloyd, and Amato, Modern Introductory Physics Moller, Optics: Learning by Computing, with Examples Using Mathcad® Roe, Probability and Statistics in Experimental Physics, Second Edition Rossing and Chiaverina, Light Science: Physics and the Visual Arts www.com MATHEMATICAL METHODS USING MATHEMATICA® For Students of Physics and Related Fields Sadri Hassani With 93 Illustrations and a CD-ROM Springer www.com Sadri Hassani Campus Box 4560 Department of Physics Illinois State University Normal, IL 61790-4560 USA hassani@phy.edu Series Editors John P. Hilborn Department of Physics Department of Physics United States Naval Academy Amherst College 572 Holloway Road Amherst, MA 01002 Annapolis, MD 21402-5026 USA USA jpe@nadn.mil David Peak Thomas D.

Rossing Department of Physics Science Department Utah State University New Trier High School Logan, UT 84322 Winnetka, IL 60093 USA USA Cindy Schwarz COVER ILLUSTRATI00f: Gradient or differen- Department of Physics tiation with respect to distance is shown in Northern Illinois University two dimensions; the surface represents a func- De Kalb, IL 60115 tion of x and y; the gradient is a vector in the USA xy-plane. Library of Congress Cataloging-in-Publication Data Hassani, Sadri. Mathematical methods using Mathematica: for students of physics and related fields/ Sadri Hassani. - (Undergraduate texts in comtemporary physics) Includes bibliographical references and index.

ISBN 0-387-95523-2 (softcover: alk. Physics-Mathematical models. Mathematical physics-Data processing.0285'53042-dc21 2002070732 ISBN 0-387-95523-2 Printed on acid-free paper. Mathematica is a registered trademark of Wolfram Research, Inc.

© 2003 Springer-Verlag New York, Inc. All rights reserved. This work may not be translated or copied in whole or in part without the written permission of the publisher (Springer-Verlag New York, Inc., 175 Fifth Avenue, New York, NY 10010, USA), except for brief excerpts in connection with reviews or scholarly analy- sis. Use in connection with any form of information storage and retrieval, electronic adaptation, computer sofrware, or by similar or dissimilar methodology now known or hereafter developed is forbidden.

The use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if they are not identified as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not they are subject to proprietary rights. Printed in the United States of America. 9 8 7 6 5 432 1 SPIN 10881953 Typesetting: Pages created by the author in LaTeX 2e using Springer's svsing2e.com Springer-Verlag New York Berlin Heidelberg A member of Bertelsmannbprmger Science+Business Media GmbH www.com To my wife, Sarah, and to my children, Dane Arash and Daisy Bita www.com Preface Over two years have passed since the publication of Mathematical Meth- ods, my undergraduate textbook to which the present book was to be a companion. The initial motivation for writing this book was to take some examples from Mathematical Methods in which to illustrate the use of a symbolic language such as Mathematica®.

However, after writing the first few pages, I realized very quickly that, for the book to be most effective, I had to go beyond the presentation of examples. I had to talk about the the- ory of numerical integration, discrete differentiation, solution of differential equations, and a number of other topics; thus the delay in the publication of the book. As a result, the book has become a self-contained introduction to the use of computer algebra-specifically, Mathematica-for undergraduates in physics and related fields. Although many of the examples discussed here are taken from Mathematical Methods, no prior knowledge of the content of that book is essential for learning the techniques of computer algebra.

Of course, a deeper understanding of the underlying physical ideas requires reading the relevant sections of Mathematical Methods or a book like it. For those interested in the underlying theories of the examples being discussed, I have placed the appropriate page (or section) numbers in the margin. I have to emphasize that the book does not discuss programming in Mathematica. Nor does it teach all the principles and techniques of the most elegant utilization of Mathematica.

The book can best be described as "learning the essentials of Mathematica through examples from under- graduate physics." In other words, Mathematica commands and techniques are introduced as the need arises.com viii Preface I believe that some understanding of the theory behind the numerical calculations is important, especially if it can invoke some Mathematica usage. Therefore, I have included an entire chapter on the theory of the numerical solutions of differential equations, and a rather lengthy discussion on the theory behind numerical integration. In both discussions I make use of Mathematica to enhance the understanding of the theories. After introducing the essential Mathematica commands in Chapter 1, I introduce vectors-using the calculation of electric fields and potentials of discrete charge distributions-and matrices-using the calculation of normal modes of mass-spring systems-in Chapter 2 as they are used in Mathematica.

Chapter 3 discusses numerical integration and a variety of its applications in different physical settings such as the evaluation of elec- tric, magnetic, and gravitational fields of various sources. Infinite series and finite sums are the subject of Chapter 4, in which the theory of nu- merical integration is used as a nice example of the use of summation in Mathematica. Chapter 5 is devoted entirely to a theoretical treatment of the numerical solution of differential equations, discussing such techniques as the Euler methods, the Runge-Kutta method, and the use of discrete differentiation in solving eigenvalue problems. In Chapter 6, I have cho- sen some examples from classical and quantum mechanics to illustrate how Mathematica solves ordinary differential equations.

This book can be used in conjunction with any undergraduate mathe- matical physics book. Many problems are inherently interesting but cannot be solved analytically. Once the student learns the theory and formal math- ematics behind a concept and solves a number of simple and ideal examples analytically, he or she ought to be exposed to problems arising from real- world applications. However, Mathematica has its great- est impact on the process of learning only if the student has completed the preliminary stage of deeply understanding the analytical methods of solution.

This is hardly the place to enter into the controversy surrounding the role of content and memorization in learning. However, as an educator witness- ing the alarming rate at which calculators and computer-algebra software are substituting the learning of physics and mathematics, I feel obligated to emphasize the distinction between the real utility of technology and its advertised glamour. Technology can be a great tool of learning and teaching once students acquire a certain degree of mathematical maturity. And this maturity can be obtained only through a rigorous training in conventional mathematics that emphasizes content at all levels of a student's education.

The neglect of content-such as the multiplication table at the elemen- tary level, and algebraic/trigonometric identities at the high school level- can have a detrimental effect on the mathematical and analytical ability of the pupil's mind. If the educators sequentially postpone the "memoriza- www.com Preface ix tion" of the multiplication table, algebraic and trigonometric identities, and differentiation and integration rules, arguing that such "facts" are always available on calculators and computers, then students will develop the skill of "pushing buttons" beautifully but will be incapable of doing the simplest integration. Some educators argue that lack of ability to multiply, integrate, or simplify an algebraic expression is not a drawback as long as there are calculators to do the job. To this I have to respond that heavy reliance on calculating machines does to the mind what heavy reliance on vehicular machines does to the body: it makes the mind lazy and inactive.

Our minds need raw data-in the form of numbers and symbols in conjunction with the rules that manipulate them-to develop. A mind without data is like a symphony without notes, an opera without lyrics, a poem without words. I sincerely hope that the readers and users of this book will take this advice to heart. Sadri Hassani Campus Box 4560 Department of Physics Illinois State University Normal, 1L 61790-4560, USA e-mail: hassani@phy.com Nate to the Reader I should point out from the very beginning that, as powerful as Mathemat- ica is, it is only a tool.

And a tool is more useful if its user has thought through the details of the task for which the tool is designed. Just as one needs to master multiplication-s-both conceptually (where and how it is used) and factually (the multiplication tablej-i-before a calculator can be of any use, so does one need to master algebra, calculus, trigonometry, dif- ferential equations, etc., before Mathematica can be of any help. In short, Mathematica, like any Mathematica cannot think for you. other calculational tool, Once you have learned the concepts behind the equations and know how is only as smart as its to set up a specific problem, Mathematica can be of great help in solving user can make it! that problem for you.

This book, of course, is not written to help you set up the problems; for that, you have to refer to your physics or engineering books. The purpose of this book is to familiarize you with the simple~ but powerful-s-techniques of calculation used to solve problems that are otherwise insoluble. I have taken many examples from your undergraduate courses and have used a multitude of Mathematica techniques to solve those problems. I encourage you to explore the CD-ROM that comes with the book.

Not only does it contain all the codes used in the book, but it also gives many explanations and tips at each step of the solution of a problem. The CD-ROM is compatible with both Mathematica 3.com Contents Preface vii Note to the Reader xi 1 Mathematica in a Nutshell 1 1.3 Algebraic and Trigonometric Calculations 4 1.4 Calculus in Mathematica .3 Contour and Density Plots 22 1.4 Three-Dimensional Plots.1 An Example from Optics 28 1.9 Input and Output Control. 43 2 Vectors and Matrices in Mathematica 49 2.com xiv Contents 2.1 One-Dimensional Crystal .2 Two-Dimensional Crystal .3 Three-Dimensional Crystal 58 2.1 A System of Two Masses 70 2.2 A System of Three Masses.3 A System of Five Masses .6 Normal Modes of a System of n Masses 78 2.1 Integration in Mathematica .1 The Simple Example of a Pendulum .2 Shortcomings of Numerical Integration in Mathematica 87 3.3 Other Intricacies of Integration in Mathematica 89 3.2 Integration in Mechanics.1 Position-Dependent Forces 91 3.3 Integration in Electrostatics 106 3.1 Potential of a Ring.2 Potential of a Spiral 109 3.3 Flat Surface Charge Distributions 109 3.4 Integration in Magnetism .2 Current with General Shape.4 Rotating Charged Spherical Shell .5 Rotating Charged Hollow Cylinder 118 3.5 Problems 120 4 Infinite Series and Finite Sums 125 4.1 The Simplest Method 129 4.3 Working with Series in Mathematica 138 4.4 Equations Involving Series .com Contents xv 5 Numerical Solutions of ODEs: Theory 155 5.1 Various Euler Methods.2 Modified Euler Method 157 5.3 Improved Euler Method 157 5.4 Euler Methods in Mathematica 158 5.5 Alternative Derivation of the Improved Euler Method 161 5.2 The Kutta Method.3 The Runge-Kutta Method.4 Higher-Order Equations .2 Discrete Eigenvalue Problem 173 5.6 Problems 173 6 Numerical Solutions of ODEs: Examples Using Mathemat- ~a 177 6.1 Some Analytic Solutions .2 A One-Dimensional Projectile.3 A Two-Dimensional Projectile.4 The Two-Body Problem .1 Precession of the Perihelion of Mercury 196 6.5 The Three-Body Problem .1 Massive Star and Two Planets 198 6.2 Light Star and Two Planets .6 Nonlinear Differential Equations .7 Time-Independent Schr6dinger Equation.1 Infinite Potential Well 211 6.2 The General Case .3 Finite Potential Well.8 Problems 223 References 227 Index 229 www.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ