Statistical Physics & Thermodynamics from Beginner to Expert

Vật lý Thống kê & Nhiệt động lực học từ Cơ bản đến Chuyên gia

Hiểu vật lý lý thuyết của cơ học thống kê (cấp độ cổ điển và lượng tử) và áp dụng vào nhiệt động lực học

4.8

(201 đánh giá)

2,765 học viên

Giảng viên

Dr. Börge Göbel

Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao

50.000đ 1.069.000đ -95%

✓ Xem giỏ hàng và thanh toán

Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh

12.0 giờ video

120 bài giảng

8 bài quiz

Truy cập vĩnh viễn

Học trên mọi thiết bị

Cập nhật: 31/05/2026

#Monte Carlo Simulation #Physics #Statistical Mechanics #Thermodynamics

Bạn sẽ học được gì

Kiến thức nền: Hướng dẫn về cơ học cổ điển và thống kê

Lý thuyết: Vật lý thống kê của các hệ cô lập, kín & mở

Ứng dụng: Nhiệt động lực học với nhiều ví dụ minh họa

Dự án nâng cao: Chuyển pha dựa trên vật lý thống kê và thuật toán Monte Carlo

Yêu cầu

Kiến thức cơ bản về đạo hàm và tích phân (Trình độ đại học)

Mọi kiến thức khác đều sẽ có phần hướng dẫn đầy đủ

Đối tượng phù hợp

Dành cho sinh viên các ngành khoa học & kỹ thuật

Dành cho tất cả những ai đã biết về cơ học cổ điển và tự hỏi bước tiếp theo là gì

Nội dung khóa học

9 phần • 120 bài giảng

1 Tổng quan về khóa học

2 Kiến thức nền cơ học cổ điển

3 Các định luật chuyển động của Newton

4 Định luật bảo toàn năng lượng

5 Cơ học Hamilton

6 Vật lý thống kê là gì?

7 Tóm tắt chương

8 Tải về cấu trúc khóa học

9 Slide của chương này

1 Giới thiệu chương

2 Xác suất & Biểu đồ cây cho thí nghiệm tung đồng xu

3 Biến cố & Biến cố đối trong thí nghiệm gieo xúc xắc

4 Giá trị kỳ vọng cho bài toán đồng xu, xúc xắc & bình đựng

5 Tính toán xác suất: Các bài toán về bình đựng

6 Phân phối nhị thức

7 Thảo luận về phân phối nhị thức

8 Phân phối chuẩn (Phân phối Gauss)

9 Phân phối Poisson

10 Kết thúc chương

11 [Bài tập] Thống kê Xác suất

12 [Lời giải] Bài 1 - Xác suất

13 [Lời giải] Bài 2 - Xác suất

14 [Lời giải] Bài 3 - Xác suất

15 Slide của chương này

1 Giới thiệu chương

2 Vi trạng thái

3 Vi trạng thái so với vĩ mô trạng thái

4 Ví dụ: Xử lý thống kê cho dao động điều hòa

5 Tập hợp vi chính tắc

6 Tập hợp chính tắc

7 Xác suất của tập hợp chính tắc

8 Hàm tổng thống kê

9 Ví dụ: Động năng của khí - Định nghĩa nhiệt độ

10 Ví dụ: Động năng của khí - Phân bố vận tốc Maxwell

11 [Bài tập] Công thức độ cao khí áp

12 [Lời giải] Thế năng của khí - Công thức khí áp

13 Sự tương đương của tập hợp chính tắc và vi chính tắc trong giới hạn nhiệt động lực học

14 Tóm tắt: Tập hợp chính tắc và vi chính tắc

15 Kết thúc chương

16 Phần bổ sung tùy chọn: Ví dụ thống kê lượng tử: Dao động tử điều hòa lượng tử

17 Phần bổ sung tùy chọn: Phương trình Liouville

18 Slide của chương này

1 Giới thiệu chương

2 Định luật nhiệt động lực học thứ nhất

3 Công nhiệt động lực học

4 Áp suất

5 Định luật nhiệt động lực học thứ hai

6 Entropy

7 Định luật nhiệt động lực học thứ ba

8 [Bài tập] Entropy của một con xúc xắc

9 [Lời giải] Entropy của một con xúc xắc

10 Ví dụ: Entropy của lỗ đen

11 Nội năng U như một thế nhiệt động

12 Năng lượng tự do Helmholtz F

13 Enthalpy H

14 Năng lượng tự do Gibbs G

15 Các hệ thức Maxwell

16 Tóm tắt chương: Ô vuông nhiệt động

17 Slide của chương này

1 Giới thiệu chương

2 Khí lý tưởng

3 Các quá trình nhiệt động lực học

4 Quá trình đẳng entropy

5 Nhiệt dung

6 Độ nén

7 Sự giãn nở nhiệt

8 Ứng dụng: Các chu trình nhiệt động lực học

9 Hiệu suất của chu trình nhiệt động lực học

10 Chu trình Carnot

11 Khí thực

12 Slide của chương này

13 Kết thúc chương

1 Giới thiệu chương

2 Chuyển pha

3 Lý thuyết Landau

4 Ví dụ: Chuyển pha bậc hai trong lý thuyết Landau

5 Ví dụ: Chuyển pha bậc một trong lý thuyết Landau

6 Slide của chương này

7 Kết thúc chương

1 Giới thiệu chương

2 Hàm tổng thống kê của tập hợp đại chính tắc

3 Thế đại chính tắc & Entropy

4 Khí lượng tử không tương tác

5 Thống kê lượng tử: Boson so với fermion

6 Fermion: Thống kê Fermi-Dirac

7 Boson: Thống kê Bose-Einstein

8 Ngưng tụ Bose-Einstein: Hành vi ở nhiệt độ thấp

9 Chuyển tiếp sang hàm phân bố cổ điển Maxwell-Boltzmann

10 Slide của chương này

11 Tóm tắt chương

1 Giới thiệu chương

2 Năng lượng Zeeman

3 Mô hình Ising

4 Hàm tổng thống kê của chất thuận từ

5 Độ từ hóa của chất thuận từ

6 Tương tác Heisenberg

7 Chất sắt từ trong phép gần đúng trường trung bình

8 Chuyển pha: Chất sắt từ so với chất thuận từ

9 Slide của chương này

1 Giới thiệu chương

2 Cài đặt Python và Jupyter Notebook

3 Mẫu Python Phần 1: Xấp xỉ số Pi

4 Tính Pi - Giải thích ý tưởng đằng sau thuật toán

5 Xấp xỉ số Pi

6 Lời giải thay thế và so sánh thời gian cho việc xấp xỉ Pi

7 Mẫu Python Phần 2: Mô phỏng nam châm

8 Từ tính: Thiết lập & vẽ trạng thái ban đầu

9 Định nghĩa năng lượng

10 Mô phỏng một bước Metropolis

11 Chạy thuật toán Monte Carlo

12 Thêm nhiệt độ hữu hạn

13 Triển khai tương tác với từ trường

14 Tương tác Dzyaloshinskii–Moriya

15 Mẫu Python Phần 3: Sự phụ thuộc của độ từ hóa vào nhiệt độ và từ trường

16 Dọn dẹp mã và sử dụng hàm

17 Độ từ hóa theo nhiệt độ

18 Độ từ hóa theo từ trường

19 Độ từ hóa theo từ trường trong chất thuận từ

20 Cảm ơn & Tạm biệt!

21 Chúc mừng! Nội dung Thưởng!

Giới thiệu khóa học

This course is for everyone who wants to learn about statistical physics!

A bit of college mathematics (basic derivatives) is all you need to know!

Understanding the motion of a single object is possible using the laws of classical mechanics. However, when we want to consider billions of particles at the same time, we need a new method: Statistical physics. The theory behind this approach is fascinating due to its simplicity. Still, it allows to correctly predict the laws of thermodynamics.

You are kindly invited to join this carefully prepared course in which we derive the following concepts from scratch. I will present examples and have prepared quizzes and exercises for all topics.

Optional tutorial of the essential basics (2 hours)

Laws of classical mechanics
Statistics & stochastics

Theory of statistical physics (3 hours)

Isolated, closed and open systems (micro canonical, canonical and grand canonical ensembles)
Probability density, partition function and average values

Applications and examples (6 hours)

Entropy, temperature and the laws of thermodynamics
Thermodynamic properties of gases
Phase transitions

At the end of the course there is even an optional section in which we simulate a phase transition using python. This is state of the art research!

Why me?

My name is Börge Göbel and I am a postdoc working as a scientist on theoretical magnetism. Therefore, I use statistical physics very often but I have not forgotten the time when I learned about this theory and still remember the problems that I and other students had.
I have refined my advisor skills as a tutor of Bachelor, Master and PhD students in theoretical physics and have other successful courses here on Udemy.

I hope you are excited and I kindly welcome you to our course!