统计力学（Statistical Mechanics）是用概率论的方法研究大量自由度的平衡特性。主题包括： 热力学，概率论，动力学理论，经典统计力学，相互作用系统，量子统计力学，以及相同粒子，进阶课程也包括：热力学定律和温度、功、热和熵的概念，并且探讨现代统计力学，包括流体力学极限和经典场论。
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学习统计力学或者统计物理学的同学们，需要记住的重点是，学习这类学科首先要理解物理概念，而不是其中的数学概念。以下概念对于统计力学来说是至关重要的：正则合集、大正则合集、微则合集、分区函数、费米子和玻色气体。在读书的过程中可以尽量减少总量，从小范围开始，因为对于此类专业，多看书可能会对统计力学的理解产生困惑。理解进一步的概念和数学背景太过混乱，甚至超出了大师级的水平。此处推荐适合入门的书和讲座：Kardar，相对来数比较简单、基础、易懂、且细节少。
统计力学和统计物理学的代写科目包括但不限于以下：
热力学（Thermodynamics）：课程主要包括热平衡，热力学定律；同时也会进行温度、能量、熵和其他状态函数相关的讨论。
动力学理论（Kinetic Theory）：同学将会在这门学科中学习并了解到相空间密度；Liouville定理、BBGKY层次结构、Boltzmann方程，等。
相互作用系统（Interacting Systems）：Virial和集群膨胀；范德华理论；液体-蒸汽凝结。
量子统计力学（Quantum Statistical Mechanics）：分子气体的量子化效应；声子、光子；密度矩阵公式。
Landau-Ginzburg模型（The Landau-Ginzburg Model）：课程主要包括：平均场理论；临界指数；Goldstone模式和下临界维度；波动和上临界维度。
普遍性（Universality）：自相似性；缩放假说；Kadanoff的启发式重正化组（RG）和指数特性。
扰动理论（Perturbation Theory）：图式扩展；Wilson的动量空间RG，以及用epsilon扩展驯服分歧的扰动序列。
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