等时间来到了6月11日周四，6洲依旧是来到图书馆刷书。
不过6洲自觉他对物理学中经典力学的部分比较熟悉了。
于是他就不再继续看经典力学有关的内容了。
而是开始看热学与统计物理学有关的书籍。
热学是研究能量转化和传递的规律，以及与温度、热量和热力学过程相关的现象。
比较耳熟能详的理论，诸如能量守恒定律、熵增原理之类的都属于是热学范畴。
（能量守恒定律，即能量不会被创造或消失，只能从一种形式转化为另一种形式。
熵增原理则描述了自然界中热力学过程的不可逆性。它指出在孤立系统中，熵（系统的无序程度）总是增加，而不会减少，从而导致能量的不可逆转化。）
一般来说，热学研究热力学系统的平衡态和非平衡态，以及热力学过程中的能量转化、功和热量的关系。
它在工程学、化学、材料科学等领域具有广泛的应用。
而统计物理学则是从微观角度出，研究大量微观粒子组成的系统的宏观性质和行为。
它利用统计方法描述和分析微观粒子的运动和相互作用，进而推导出宏观系统的性质。
统计物理学的基本理论包括统计力学、量子统计、相变和临界现象、输送现象等。
统计力学：基于微观粒子的运动和相互作用，通过统计方法描述和预测大量粒子系统的宏观行为。
其中，平衡态统计力学研究系统在热力学平衡下的性质，如配分函数、热力学势和热力学关系等；
非平衡态统计力学研究系统在非平衡条件下的演化和输运过程，如布朗运动和输运方程等。
量子统计：将统计方法应用于描述和分析量子粒子的统计行为，包括玻色子和费米子的统计规律。
玻色-爱因斯坦统计用于描述具有整数自旋的玻色子，如光子；
费米-狄拉克统计用于描述具有半整数自旋的费米子，如电子。
相变和临界现象：研究物质由一种相向另一种相的转变过程，以及在临界点附近出现的特殊行为。
统计物理学通过统计模型和相变理论揭示了相变的本质和临界现象的重要性，如气体液化、磁性相变和导相变等。
输运现象：研究粒子或能量在系统中的传输和扩散过程。
统计物理学提供了理论框架和模型，用于描述热传导、电导和扩散等输运现象，对材料科学和电子学等领域有重要应用。
一般来说将热学和统计力学视作是各自独立的分支也完全是可以的。
然而，热学和统计物理学却经常被放在一起讨论。
热学和统计物理学密切相关，相互关联和依赖。
热学研究宏观系统的热力学性质，而统计物理学研究微观粒子组成的系统的统计行为。
通过统计方法，统计物理学可以从微观层面解释和推导热力学定律和宏观现象。
因此，两者在理论框架和应用方面有一定的交叉和重叠。
某种角度来衡量的话，可以说热学和统计物理学都建立在统计力学的基础。
统计力学是一种将概率和统计方法应用于物理系统的理论框架，它提供了描述和分析微观粒子的运动和相互作用，从而揭示宏观系统行为的工具。
热学和统计物理学共享统计力学的理论基础，因此在讨论它们时经常被放在一起。
而在实际应用中，热学和统计物理学在实际应用中经常紧密结合。
许多实际问题涉及到热量传递、相变、输运现象等，这些问题需要综合考虑热学和统计物理学的知识。
例如，在材料科学中，研究材料的导热性能既需要热学的基本原理，又需要统计物理学的理论来描述粒子的运动和相互作用。
因此，在实际问题中将热学和统计物理学放在一起讨论更有助于全面理解和解决问题。
相比于经典力学的浅显易懂，热学和统计物理学还是要麻烦一些的。
不过有相当的数学功底在，这些都不是大问题。
甚至于很多理科学科最终能走多远，一方面取决于研究者本身的思维方式，另一方面则取决于数学功底。
而数学功底往往是最为关键的要素。
毕竟思维是能后天养成的，而数学往往不会就是不会。
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正待6洲准备继续肝书的时候，一封邮件打断了6洲的思路。
6洲打开邮件一看：“dearLu…”