When Things Grow Many (Paperback)
Langue : anglais
Edité par Oxford University Press, Oxford, 2025
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Etats-UnisGrand Eagle Retail
Vendeur AbeBooks depuis 12 octobre 2005
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Paperback. Aimed at advanced undergraduates and graduate students, When Things Grow Many is an accessible and engaging textbook introducing the theory of statistical mechanics, as well as its fascinating real-world applications. The book's original approach, which covers interdisciplinary applications of statistical mechanics to a wide range of subjects, including chemistry, biology, linguistics, economics, sociology and more, is bound toappeal to a wide audience. While the first part of the book introduces the various methods of statistical physics, including complexity, emergence, universality, self-organized criticality, power laws and othertimely topics, the final sections focus on specific relevance of these methods to the social, biological and physical sciences. The mathematical content is woven throughout the book in the form of equations, as well as further background and explanations being provided in footnotes and appendices. An accessible and interdisciplinary introduction to the applications of statistical mechanics across the sciences. The book contains a discussion of the methods of statistical physics and includes mathematical explanations alongside guidance to enable the reader to translate theory into practice. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9780198961925
- Titre
- When Things Grow Many (Paperback)
- Auteur
- Lawrence Schulman
- Éditeur
- Oxford University Press, Oxford
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0198961928
- ISBN à 13 chiffres
- 9780198961925
- Série
- Livre 1 sur 1: Oxford Graduate Texts
While the first part of the book introduces the various methods of statistical physics, including complexity, emergence, universality, self-organized criticality, power laws and other timely topics, the final sections focus on specific relevance of these methods to the social, biological and physical sciences. The mathematical content is woven throughout the book in the form of equations, as well as further background and explanations being provided in footnotes and appendices.
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