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叶夫根尼·利夫希茨
叶夫根尼·米哈伊洛维奇·利夫希茨（Евге́ний Миха́йлович Ли́фшиц，），苏联物理学家。 利夫希茨是朗道的学生，是他的《理论物理学教程》的主要合著者。 在广义相对论领域，利夫希茨是BKL猜想（关于一般曲率奇点的性质）的提出者之一，这被广泛认为是经典引力课题中最重要的开放问题之一。 他的弟弟也是苏联物理学家，主要研究固体物理学。.
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光谱学
光谱学（Spectroscopy）是研究物质发射、吸收或散射的光、声或粒子来研究物质的方法。 光谱学也可以被定义为研究光和物质之间相互作用的学科。历史上，光谱学指用可见光来对物质结构的理论研究和定量和定性的分析的科学分支。但是，近来，光谱学的定义已经被扩展为一种不只用可见光，也用许多其他电磁或非电磁辐射（如微波，无线电波，X射线，电子，声子（声波）等）的新技术。阻抗光谱学则研究交流电的频率响应。 光谱学被频繁的用在物理和分析化学中，通过发射或吸收光谱来鉴定物质。一种记录光谱的仪器叫分光计。光谱学可以通过其测量或计算的物理属性或测量过程来分类。 光谱学也同样大量运用在天文学和遥感。大多数大型天文望远镜配有光谱摄制仪，用来测量天体的化学组成和物理属性，或通过测量光谱线的多普勒偏移来测量天体的速度。.
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玻色–爱因斯坦统计
玻色-爱因斯坦统计是玻色子所依从的统计规律。 根据量子力学，玻色子是自旋为整数的粒子，其本征波函数对称，在玻色子的某一个能级上，可以容纳无限个粒子。因而符合玻色-爱因斯坦统计分布的粒子，当他们处于某一分布\left\（“某一分布”指这样一种状态：即在能量为\left\的能级上同时有n_j个粒子存在着，不难想象，当宏观观察体系能量一定的时候，从微观角度观察体系可能有很多种不同的分布状态，而且在这些不同的分布状态中，总有一些状态出现的几率特别的大，而其中出现几率最大的分布状态被称为最可几分布）时，体系总状态数为： \Omega_j.
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系統
系統（system；system；système；sistema）泛指由一群有關聯的個體組成，根據某種規則運作，能完成個別元件不能單獨完成的工作的群體。 系統分為自然系統與人為系統兩大類。.
约西亚·威拉德·吉布斯
约西亚·威拉德·吉布斯（Josiah Willard Gibbs，），美国科学家。他在物理学、化学以及数学领域都做出了重大的理论贡献。他有关热力学的实际应用的研究奠定了物理化學的基础。吉布斯还通过系综理论给出了热力学定律的一种微观解释，由此成为统计力学的创建者之一。“统计力学”这个术语也是由他引入的。同时，吉布斯还将麦克斯韦方程组引入物理光学的研究，并与英国科学家奥利弗·亥维赛各自独立发展了现代向量分析理论。 1863年，吉布斯获得耶鲁学院所授予的美国国内首个工程学博士学位。1871年，他在旅居欧洲三年后被聘任为耶鲁学院的数学物理学教授，并一直担任这一职位直到去世。吉布斯尽管相对孤立於当时科学蓬勃发展的欧洲，但还是成为了美国首位获得国际声誉的理论科学家，并被阿尔伯特·爱因斯坦誉为“美国史上最为杰出的英才”。1901年，他因在数学物理学领域的贡献而獲授当时国际科学界的最高奖项，英国皇家学会颁发的科普利奖章。 吉布斯一生的事迹受到众多作家以及评论家的传颂。他所做的研究尽管大多都是纯理论性的，但其实际应用价值在20世纪上半叶化工领域的蓬勃发展中得到了充分的體現。諾貝爾物理學獎得主罗伯特·密立根曾这样评价吉布斯：“（他）對于统计力学和热力学来说，就如同拉普拉斯之于天体力学，麦克斯韦之于电动力学。他为自己所研究的领域构造了几近完整的理论体系。”.
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统计力学
统计力学（Statistical mechanics）是一個以波茲曼等人提出以最大熵度理論為基礎，藉由配分函數 將有大量組成成分（通常為分子）系統中微觀物理狀態（例如：動能、位能）與宏觀物理量統計規律 （例如：壓力、體積、溫度、熱力學函數、狀態方程式等）連結起來的科学。如氣體分子系統中的壓力、體積、溫度。易辛模型中磁性物質系統的總磁矩、相變溫度、和相變指數。 通常可分為平衡態統計力學，與非平衡態統計力學。其中以平衡態統計力學的成果較為完整，而非平衡態統計力學至今也在發展中。統計物理其中有許多理論影響著其他的學門，如資訊理論中的資訊熵。化學中的化學反應、耗散結構。和發展中的經濟物理學這些學門當中都可看出統計力學研究線性與非線性等複雜系統中的成果。.
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统计学
统计学是在資料分析的基础上，研究测定、收集、整理、归纳和分析反映數據資料，以便给出正确訊息的科學。這一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来，它廣泛地應用在各門學科，從自然科学、社會科學到人文學科，甚至被用於工商業及政府的情報決策。隨著大数据(Big Data)時代來臨，統計的面貌也逐漸改變，與資訊、計算等領域密切結合，是資料科學(Data Science)中的重要主軸之一。 譬如自一組數據中，可以摘要並且描述這份數據的集中和離散情形，這個用法稱作為描述統計學。另外，觀察者以數據的形態，建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型，以之來推論研究中的步驟及母體，這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。數理統計學则是討論背後的理論基礎的學科。.
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热力学温度
热力学温度是温度的绝对测量量，是热力学的主要参数之一。 热力学温度由热力学第二定律定义，理论最低温度为零点。在称为绝对零度该点上，物质的粒子构成具有最小运动。在量子力学的描述中，绝对零度下的物质处于其基态，该状态下其能量最低。热力学温度因此也常被称为绝对温度。 国际单位制指定热力学温标为热力学温度的计量标度，并选择水的三相点273.16K作为基点。历史上一直在使用其他标准。使用华氏度作为单位间隔的朗肯温标，在美国的某些工程领域仍然用作英制工程单位的一部分。ITS-90给出了一个以非常高的精确度估计热力学温度的实用方法。 大体上，体静止时的温度是一种计量物质的粒子构成如分子，原子，亚原子粒子的平动、振动和转动的能量的方法。所有的这些运动的动能和粒子的势能，有时还包括某些其他类型的等效粒子能量构成物体的总内能。在物体不受外力或外力对其不做功的条件下，内能可以被不严格地称作热能。内能可以以多种方式存储于一种物质内，每种构成一个“自由度”。每个自由度有相同的能量平均值k_B T/2（k_B为玻尔兹曼常数），除非其处于量子体系。内部自由度（转动，振动等）适用于室温下的量子体系，平动自由度适用于经典体系，除了在极低的温度（开尔文的分数）下。大多数情况下，热力学温度由粒子的平均平动动能确定。 Category:温度 Category:态函数 Category:国际单位制基本量.
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譜線
譜線是在均勻且連續的光譜上明亮或黑暗的線條，起因於光子在一個狹窄的頻率範圍內比附近的其他頻率超過或缺乏。 譜線通常是量子系統（通常是原子，但有時會是分子或原子核）和單一光子交互作用產生的。當光子的能量確實與系統內能階上的一個變化符合時（在原子的情況，通常是電子改變軌道），光子被吸收。然後，它將再自發地發射，可能是與原來相同的頻率或是階段式的，但光子發射的總能量將會與當初吸收的能量相同，而新光子的方向不會與原來的光子方向有任何關聯。 根據氣體、光源和觀測者三者的幾何關係，看見的光譜將會是吸收譜線或發射譜線。如果氣體位於光源和觀測者之間，在這個頻率上光的強度將會減弱，而再發射出來的光子絕大多數會與原來光子的方向不同，因此觀測者看見的將是吸收譜線。如果觀測者看著氣體，但是不在光源的方向上，這時觀測者將只會在狹窄的頻率上看見再發射出來的光子，因此看見的是發射譜線。 吸收譜線和發射譜線與原子有特定的關係，因此可以很容易的分辨出光線穿越過介質（通常都是氣體）的化學成分。有一些元素，像是氦、鉈、鈰等等，都是透過譜線發現的。光譜線也取決於氣體的物理狀態，因此它們被廣泛的用在恆星和其他天體的化學成分和物理狀態的辨識，而且不可能使用其他的方法完成這種工作。 同核異能位移是由於吸收光子的原子核與發射的原子核有不同的電子密度。 除了原子-光子的交互作用外，其他的機制也可以產生譜線。根據確實的物理交互作用（分子、單獨的粒子等等）所產生的光子在頻率上有廣泛的分佈，並且可以跨越從無線電波到伽馬射線，所有能觀測的電磁波頻譜。.
负温度
负温度是物理學概念，在部分热力学系统可以达到此狀態，亦即其热力学温度可以以负的热力学温标或兰金温标表示。而在口语中，该词多指0摄氏度以下的温度。 与一般认为的相反，达到负温度的热力学系统的温度比任何在绝对零度以上的热力学系统都要热而不是冷，而且若和带有正热力学温度的系统相接触，热量会从该负温度系统转移到正温度系统内。这听起来像个悖论，因为一般都认为温度反映的是系统内分子的平均动能。但是若是使用温度更严格的定义： T.
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费米-狄拉克统计
费米-狄拉克统计（Fermi–Dirac statistics），简称费米统计或 FD 统计，是统计力学中描述由大量满足泡利不相容原理的费米子组成的系统中粒子分处不同量子态的统计规律。该统计规律的命名源于恩里科·费米和保罗·狄拉克，他们分别独立地发现了该统计律。不过费米在数据定义比狄拉克稍早。, translated as 费米–狄拉克统计的适用对象是热平衡的费米子 (自旋量子数为半奇数的粒子)。此外，应用此统计规律的前提是系统中各粒子间相互作用可忽略不计。如此便可用粒子在不同定态的分布状况来描述大量微观粒子组成的宏观系统。不同的粒子分处不同能态，这点对系统许多性质会产生影响。自旋量子数为 1/2 的电子是费米–狄拉克统计最普遍的应用对象。费米–狄拉克统计是统计力学的重要组成部分，它利用了量子力学的一些原理。.
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路德维希·玻尔兹曼
路德维希·爱德华·玻尔兹曼（Ludwig Eduard Boltzmann ，）是一位奥地利物理学家和哲学家。作为一名物理学家，他最伟大的功绩是发展了通过原子的性质（例如，原子量，电荷量，结构等等）来解释和预测物质的物理性质（例如，粘性，热传导，扩散等等）的统计力学，并且从统计概念出發，完美地阐释了热力学第二定律。.
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麦克斯韦-玻尔兹曼分布
麦克斯韦-玻尔兹曼分布是一个描述一定温度下微观粒子运动速度的概率分布，在物理学和化学中有应用。最常见的应用是统计力学的领域。任何（宏观）物理系统的温度都是组成该系统的分子和原子的运动的结果。这些粒子有一个不同速度的范围，而任何单个粒子的速度都因与其它粒子的碰撞而不断变化。然而，对于大量粒子来说，处于一个特定的速度范围的粒子所占的比例却几乎不变，如果系统处于或接近处于平衡。麦克斯韦-玻尔兹曼分布具体说明了这个比例，对于任何速度范围，作为系统的温度的函数。它以詹姆斯·麦克斯韦和路德维希·玻尔兹曼命名。 这个分布可以视为一个三维向量的大小，它的分量是独立和正态分布的，其期望值为0，标准差为a。如果X_i的分布为\ X \sim N(0, a^2)，那么 就呈麦克斯韦-玻尔兹曼分布，其参数为a。.
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配分函数
配分函数（Partition function）是一个平衡態统计物理学中经常应用到的概念，經由計算配分函數可以将微观物理状态与宏观物理量相互联系起来，而配分函數等價於自由能，與路徑積分在數學上有巧妙的類似。 配分函数通常意指正則系綜中的配分函數，而其他的系綜，亦有其相對應的配分函數，如巨正則系綜對應巨配分函數。.
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Softmax函数
在数学，尤其是概率论和相关领域中，Softmax函数，或称归一化指数函数Bishop, Christopher M. (2006).
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概率分布
概率分布（Wahrscheinlichkeitsverteilung，probability distribution）或簡稱分布，是概率論的一個概念。使用時可以有以下兩種含義：.
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波茲曼常數
波茲曼常數（Boltzmann constant）是有關於溫度及能量的一個物理常數，常用 k 或 k_B 表示，以纪念奧地利物理學家路德維希·波茲曼在統計力學领域做出的重大貢獻。數值及單位為：（SI制，2014 CODATA 值） 括號內為誤差值，原則上玻尔兹曼常數為導出的物理常數，其值由其他物理常數及絕對溫度單位的定義所決定。 氣體常數 R 是波茲曼常數 k 乘上阿伏伽德罗常數 N_A： k.
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机器学习
机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。 机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。.
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朗道
列夫·达维多维奇·朗道（Лев Дави́дович Ланда́у，Lev Davidovich Landau，），前蘇聯知名物理學家，凝聚态物理学的奠基人，苏联科学领军人之一，在理論物理裡多個領域都有重大貢獻。他由於「關於凝聚態物質的開創性理論，特別是液氦」獲得1962年的諾貝爾物理學獎。1962年，仍活跃于研究前沿的朗道发生严重车祸，智力和记忆力均受损，身体状况大不如前，6年后去世。.
斯克里布纳之子公司
斯克里布纳之子公司是一家出版機構，1846年創立于紐約Park Row的the Brick Church Chapel，是克里布纳公司的子公司。公司多年出版斯克里布纳雜誌。該公司因出版海明威的書籍而聞名。該公司的書店的所有權由Barnes & Noble公司掌握。.
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数学
数学是利用符号语言研究數量、结构、变化以及空间等概念的一門学科，从某种角度看屬於形式科學的一種。數學透過抽象化和邏輯推理的使用，由計數、計算、量度和對物體形狀及運動的觀察而產生。數學家們拓展這些概念，為了公式化新的猜想以及從選定的公理及定義中建立起嚴謹推導出的定理。 基礎數學的知識與運用總是個人與團體生活中不可或缺的一環。對數學基本概念的完善，早在古埃及、美索不達米亞及古印度內的古代數學文本便可觀見，而在古希臘那裡有更為嚴謹的處理。從那時開始，數學的發展便持續不斷地小幅進展，至16世紀的文藝復興時期，因为新的科學發現和數學革新兩者的交互，致使數學的加速发展，直至今日。数学并成为許多國家及地區的教育範疇中的一部分。 今日，數學使用在不同的領域中，包括科學、工程、醫學和經濟學等。數學對這些領域的應用通常被稱為應用數學，有時亦會激起新的數學發現，並導致全新學科的發展，例如物理学的实质性发展中建立的某些理论激发数学家对于某些问题的不同角度的思考。數學家也研究純數學，就是數學本身的实质性內容，而不以任何實際應用為目標。雖然許多研究以純數學開始，但其过程中也發現許多應用之处。.
