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| 編輯推薦： |
言简意赅的理论阐释 实用丰富的生活案例=拆解“深奥枯燥”的物理方程式。21堂经典物理课，揭秘人类历史上著名的物理方程式及其运算原理。21个精妙有趣的物理方程故事，100余幅精美形象的插图，带你开启物理新学法，让孩子燃起学习理科的兴趣！
本书权威撰写、专业审订、重点突出、寓教于乐，用一种轻松有趣的方式带领孩子走进物理的世界。将科学原理融入日常生活，用科学实验加深理论记忆。梳理并延伸中小学课堂内容，提前接轨英国教学理念。展示前沿学科成果，同时涉及音乐、美术、语文、体育等其他多学科知识点。
本书作者专业权威，内容经典前沿，获得北京市特级教师、中国科学院大学教授、英国剑桥大学
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| 關於作者： |
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理查德·科克伦，教育家，作家，撰写数学方面的书籍以及音乐方面的期刊。
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| 目錄：
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毛球定理
开普勒第一定律
牛顿第二定律
万有引力定律
角动量守恒定律
理想气体定律
折射定律
布朗运动
熵
阻尼谐振子
热方程
波动方程
E=mc2
麦克斯韦方程
纳维—斯托克斯方程
洛特卡—沃尔泰拉方程
薛定谔波动方程
柯西应力张量
齐奥尔科夫斯基火箭方程
自由度
弗勒内—塞雷标架
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| 內容試閱：
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数学与物理究竟有什么关系，这是一个相当神秘的问题。数学靠的是逻辑推理，其定理一旦得到证明就会永远成立。数学善用理性思维，不太关心物质世界。
相比之下，自然科学则是建立在观察的基础之上，其理论是暂时的、近似的。因此，在我们眼中，数学有着深厚的历史根基，而物理学只不过是近代世界的产物。毕达哥拉斯定理诞生于4000多年前，今天的小学生仍在学习；可4000年前的力学、天文学理论，不再是他们的学习对象。与代代相传的几何学知识不同，物理学理论总是在不断地推陈出新。
有鉴于此，本书主要聚焦近代物理学方程——距今最久远的也不过500年，可每一个方程都堪称物理学中的经典，而且仍旧保留在近代教科书中。诚然，年代久远的物理学理论仍然具有历史意义，但如今，它们大都已为新的理论所取代。严格地讲，书中的一些方程已为其他更精确的方程所超越，可它们依然沿用至今。举例来说，爱因斯坦的质能方程在理论上比牛顿力学方程更为准确，但牛顿力学方程仍然还应用于许多场合。为什么会出现这种情形呢？原因非常简单。在许多物理学应用中，计算精度是否提高其实无关紧要，而且牛顿的力学体系真的要简便得多——尤其是，牛顿力学方程常常可以直接进行求解。
近代科学产生于公元 1600 年左右绝非偶然。这一时期，代数学方面的发现层出不穷，特别是意大利数学家的贡献——他们接触中世纪阿拉伯数学时间不长，却大大地拓展了代数方法。不过，这些研究上的突破主要集中于纯粹的数学领域，包括为复杂的代数方程寻求新的求解方法。几乎在同一时期，人们开始采用新的坐标方法来破解几何学难题。通过将方程式“绘制”成曲线，新方法和新猜想不断涌现。其中，对物理学最为重要的方法就是微积分。17 世纪下半叶，在前人几十年研究的基础上，英国著名物理学家艾萨克·牛顿(Isaac Newton，1643—1727)和德国数学家戈特弗里德·莱布尼茨(Gottfried Wilhelm Leibniz， 1646—1716)同时创立了微积分。这一革命性的方法准确地建立数学模型。可以说，真正意义上的数学和物理便发端于此，而其核心便是微积分方程。
方程式说起来很简单:等号两边的数学式是等值的。如果将方程式想象为一个以等号为支点的跷跷板，那么，只有当它两端的重量相等，它才可能完美地保持平衡。在物理环境下，这种关系式可以表达两种表现各异却又同样深奥的物理现象。
第一个也是最浅显的观点，就是两种不同的物体保持相同的物理量。这通常被表述为“守恒定律”，意即任何物体在某一过程发生前后，其物理量始终保持不变。各种守恒定律是物理学的基本规律，角动量守恒便是其中一个很好的例子。第二个观点是，两种物体，貌似不同，但以不同的视角观之，其实又是相同的。热力学第二定律描述的物理量被称作“熵”，它究竟意味着什么却难以理解。如果换个说法，“熵”指的就是用温度除以热量所得的商，那么，“熵”一下子就变得简单易懂、便于计算了。
本书旨在帮助读者提高对方程式的理解能力——将方程式视作一个小机器，就可以开启内在视野，唤醒直觉力，以弄清每台机器中每个零件是如何运转的。本书的专业性很强，因为每一个小节都围绕整部书的主题，有的甚至是高等、复杂的方程式。本书所能做的，就是简单地讲述基本观点，指出这些观点之间对话的方式，但有时又需要跨越数学、自然科学和生活的不同界限，这就不可避免地要使用极其简化的语言。对此，我们真诚地希望能受到初学者的欢迎，并得到专家们的谅解。
本书涵盖了近代物理学许多著名的方程式。有些方程式，如牛顿第二定律公式，用到的只是简单的数学方法，如 “加、减、乘、除”；有些方程式，如薛定谔波动方程、麦克斯韦方程组，则使用了更高等的数学方法。我们不应该将 “高等”数学理解为“深奥难解”；高等方程式只不过更加精练，更为经济而已，单个符号就可以概括更多的内容，从而节省了更多的空间。当然，这可能需要我们花点时间去弄懂符号的作用。尽管用这些方法手工进行运算还需要一番练习，其运算原理却容易理解得多。假若我们一开始就着眼于大局，那么，我们就会发现，其具体细节并不像我们最初看到的那么可怕。
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