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La '''física estadística''' es una rama de la [[física]] que evolucionó a partir de una base de [[Física estadística|mecánica estadística]], que utiliza métodos de [[Teoría de la probabilidad|teoría de probabilidad]] y [[estadística]], y en particular las [[Matemáticas|herramientas matemáticas]] para tratar con grandes poblaciones y aproximaciones, para resolver problemas físicos. Puede describir una amplia variedad de campos con una naturaleza [[Estocástico|inherentemente estocástica.]] Sus aplicaciones incluyen muchos problemas en los campos de la física, la [[biología]], la [[química]], la [[neurociencia]] . Su objetivo principal es aclarar las propiedades de la materia en conjunto, en términos de las leyes físicas que rigen el movimiento atómico. <ref>{{Cita libro|título=Introduction to Statistical Physics|apellidos=Huang|nombre=Kerson|editorial=CRC Press|isbn=978-1-4200-7902-9|página=15|edición=2nd|fecha=2009-09-21}}</ref>
 
La mecánica estadística desarrolla los [[Fenomenología (física de partículas)|resultados fenomenológicos]] de la [[termodinámica]] a partir de un examen probabilístico de los sistemas microscópicos subyacentes. Históricamente, uno de los primeros temas de la física donde se aplicaron métodos estadísticos fue el campo de la [[mecánica clásica]], que se ocupa del movimiento de partículas u objetos cuando se someten a una fuerza.
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== Método de Montecarlo ==
Aunque algunos problemas de física estadística pueden resolverse analíticamente mediante aproximaciones y expansiones, la mayoría de las investigaciones actuales utilizan la gran potencia de procesamiento de las computadoras modernas para simular o aproximar soluciones. Un enfoque común para los problemas estadísticos es usar una [[Método de Montecarlo|simulación de Monte Carlo]] para obtener información sobre las propiedades de un [[sistema complejo]]. Los métodos de Monte Carlo son importantes en [[física computacional]], [[Fisicoquímica|química física]] y campos relacionados, y tienen diversas aplicaciones, incluida [[Física médica|la física médica]], donde se emplean para modelar el transporte de radiación para los cálculos de dosimetría de radiación. <ref>{{Cita publicación|título=GPU-based high-performance computing for radiation therapy|apellidos=Jia|nombre=Xun|apellidos2=Ziegenhein|nombre2=Peter|publicación=Physics in Medicine and Biology|volumen=59|número=4|páginas=R151–R182|bibcode=2014PMB....59R.151J|doi=10.1088/0031-9155/59/4/R151|pmc=4003902|pmid=24486639|apellidos3=Jiang|nombre3=Steve B|año=2014}}</ref> <ref>{{Cita publicación|url=https://semanticscholar.org/paper/fb231c3d9ade811d793b85623fd32c6ea126d5ff|título=Advances in kilovoltage x-ray beam dosimetry|apellidos=Hill|nombre=R|apellidos2=Healy|nombre2=B|fecha=Mar 2014|publicación=Physics in Medicine and Biology|volumen=59|número=6|páginas=R183–R231|bibcode=2014PMB....59R.183H|doi=10.1088/0031-9155/59/6/R183|pmid=24584183|apellidos3=Holloway|nombre3=L|apellidos4=Kuncic|nombre4=Z|apellidos5=Thwaites|nombre5=D|apellidos6=Baldock|nombre6=C}}</ref> <ref>{{Cita publicación|url=https://semanticscholar.org/paper/b6d08efc5f0818a01dc60637a4a6f8115482483e|título=Fifty years of Monte Carlo simulations for medical physics|apellidos=Rogers|nombre=D W O|publicación=Physics in Medicine and Biology|volumen=51|número=13|páginas=R287–R301|bibcode=2006PMB....51R.287R|doi=10.1088/0031-9155/51/13/R17|pmid=16790908|año=2006}}</ref>
 
== Véase también ==
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== Referencias ==
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== Otras lecturas ==
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* {{Cita web|url=https://jfi.uchicago.edu/~leop/|título=Statistical Physics and other resources|autor=Kadanoff|nombre=Leo P.}}
* {{Cita libro|nombre=Leo P.|apellidos=Kadanoff|título=Statistical Physics: Statics, Dynamics and Renormalization|url=https://books.google.com/books?id=22dadF5p6gYC|año=2000|editorial=World Scientific|isbn=978-981-02-3764-6}}
 
* {{Cita arXiv|title=History and outlook of statistical physics|first=Dieter|last=Flamm}}
[[Categoría:Ciencias formales]]
 
[[Categoría:Wikipedia:Páginas con traducciones sin revisar]]
{{Control de autoridades}}