La mecánica estadística es un campo vasto y muchos buenos libros de texto, con diferentes perspectivas, están disponibles. Teniendo en cuenta lo que está buscando OP, si tuviera que elegir uno, sería Tuckerman:
Mecánica estadística: teoría y simulación molecular
Este libro combina un tratamiento matemático detallado con una discusión sobre los métodos de simulación más modernos. Me parece un poco deficiente con respecto a la mecánica estadística de no equilibrio, pero aún contiene una introducción completa al tema.
Tenga en cuenta que no es un libro de programación, sin embargo. Como complemento interesante, hay un MOOC organizado por ENS Paris:
- ¿Qué libro es el mejor libro para comprender los conceptos de física para la clase 11?
- ¿Cuáles son los mejores libros de física para físicos universitarios que contienen ejemplos creativos y ejercicios?
- ¿Cuáles son algunos libros de astrofísica / física que un estudiante universitario o universitario debería leer?
- ¿Qué libro de física debería leer para IIT?
- ¿Me puede sugerir un libro como una breve historia del tiempo?
Mecánica estadística: algoritmos y cálculos – École normale supérieure | Coursera
El MOOC se centra en los enfoques de Montecarlo e implementar los métodos en Python * es parte de la tarea.
Además, puede intentar investigar la literatura científica, con revistas como The Journal of Statistical Physics, Phys. Rev. E, J. Phys. Chem SI…
Y finalmente, eche un vistazo al libro de David Ruelle Chance and Chaos. Es una gran explicación semi-vulgarizada de las conexiones entre la teoría del caos y la mecánica estadística (entre otras cosas), realizada por un investigador líder en el campo.
* Si ya programa en Fortran 90, elegir Python debería ser más que factible. Además, es trivial envolver el código numérico de Fortran en Python gracias a F2PY.