作为有机光谱鉴定的教材,本书全面深入地介绍了紫外光谱、红外光谱、核磁共振和质谱的基本原理及其最新进展。本书第1版自1966年面世以来,先后连续修订,目前已出至第5版,可见其生命力的旺盛及受读者欢迎的程度。注重于应用光谱方法解决结构问题的实用性是本书的最大特点。作者仅以浅显的理论说明了这几种谱学在有机化合物的鉴定和构型、构象确定上的应用,但书中却配了大量的图表和数据,这样不仅以便于说明问题,也为读者查找使用提供了方便。特别是在第5章中,作者给出了相当数量的例子,旨在帮助读者提高用谱学方法解决实际问题的能力,其中还涉及了最新发展的各种谱学方法。
本书对于应用光谱学课程的高年级本科生和研究生来说是一本极佳的参考书,也是从事有机化事物结构鉴定、谱学研究的教师和科研工作者案头必备的工具。
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这本书的封面设计相当引人注目,那种深沉的靛蓝色与鲜明的橙色线条交织在一起,一下子就抓住了我的眼球。我原本期待它能像某些教科书那样,用直观的图示来解释复杂的分子结构,但翻开内页后,才发现它更偏向于一种严谨的学术论述风格。作者在开篇部分花了大量篇幅来追溯某些特定分析技术的发展历史,这种“溯源”的方式虽然能构建起扎实的理论基础,但对于初学者来说,可能略显枯燥。我特别留意了其中关于“数据处理与误差分析”的章节,原以为会涉及大量现代计算化学软件的应用案例,结果更多的是对经典统计学方法的深入探讨,对于习惯了即时反馈和图形界面的当代读者来说,阅读体验上可能会感到一丝隔阂。它没有提供太多“速成”的技巧或直接应用的“傻瓜式”指南,更像是一部需要沉下心来,逐字逐句咀嚼的理论专著。整体阅读过程更像是一次智力上的攀登,而不是轻松的漫步。
评分这本书的章节结构安排显得非常独特,它没有采用常见的“按技术分类”的逻辑(例如,先讲NMR,后讲IR),而是根据“分子信息获取的维度”来组织内容,这种宏观的视角非常开阔。这种编排方式的好处是,它鼓励读者跳出单一技术的思维定势,去思考如何综合利用不同的光谱信息来构建一个完整的分子画像。然而,它的缺点在于,当你需要快速回顾某一特定技术(比如,只想复习一下如何处理基线漂移问题)时,你必须穿梭于多个章节之间,因为相关的讨论可能分散在不同的“维度”之下。此外,书中的图表虽然数量可观,但大部分是黑白线条图,缺乏现代出版物中常见的高清彩色谱图对比,这在某些需要精确分辨峰形和精细耦合常数细节的场景中,确实会影响分析的准确性和直观性。总的来说,这是一部需要耐心的、知识密度极高的作品,它提供了深刻的洞察力,但需要读者付出与之匹配的努力去挖掘。
评分我花了很长时间去理解其中关于“对称性在光谱解析中的作用”那一章,作者采用了非常抽象的群论语言来阐述问题,这无疑展现了极高的数学修养。这种严谨性让人肃然起敬,但同时,也让一部分对数学不甚敏感的读者望而却步。我感觉这本书更像是一份为博士生或资深研究人员准备的“进阶手册”,而非本科生入门的友好读物。如果能在引入复杂数学工具之前,先用一到两个非常简单的、可视化程度高的分子实例进行铺垫,相信能更好地架起理论与实践之间的桥梁。目前来看,理论推导过程的跳跃性略大,很多关键步骤的中间推导被省略,这要求读者必须具备极强的自学能力和背景知识储备,才能顺利地跟上作者的思路。读完后,我感觉自己学到了很多,但如何将这些知识体系化地应用到实际的未知样品的分析中,还需要我进行大量的二次消化和实践摸索。
评分阅读体验中,最让我感到惊喜的是作者对实验操作细节的描述,那种细致入微的程度,几乎让人身临其境地感受到了实验室的氛围。比如,在介绍某个特定仪器设置参数时,作者不仅仅是给出了数值范围,还深入分析了温度波动、溶剂纯度对最终谱图信号强度的微妙影响。这部分内容对于有志于从事一线研发工作的同仁来说,无疑是宝贵的经验总结。然而,这种深度也带来了一个小小的副作用:对于那些主要目标是快速掌握如何“解读”已有数据的人来说,书中关于仪器维护和日常校准的冗长描述,可能会显得有些过于偏离主题。我个人希望书中能有更多的“案例研究”,即展示一个实际的、有代表性的分子结构,然后一步步展示如何利用书中介绍的各种理论工具来解构它的完整信息,而不是单纯地罗列理论公式和实验背景。目前的结构更像是分门别类的知识点汇编,缺乏一个贯穿始终的“侦探故事”主线来串联这些工具。
评分这本书的排版和印刷质量是毋庸置疑的业界标杆,纸张的选择厚实且不反光,即便是长时间在强光下阅读,眼睛的疲劳感也减轻了不少。但我发现书中引用的参考文献列表非常庞大且具有很强的年代跨度,这既体现了作者的广博学识,也给读者提出了更高的要求。要真正理解书中的某些高级概念,可能需要频繁地查阅并消化那些上世纪中叶的经典文献,这对于时间有限的研究生来说,无疑增加了额外的负担。我尝试去寻找一些与最新的高通量筛选技术或人工智能辅助结构解析相关的讨论,但这些前沿话题在书中几乎是空白的。它更像是一本“奠基之作”,专注于打牢传统分析方法的根基,对于希望了解如何将这些经典方法与现代计算资源高效结合的读者而言,可能会感到内容上的“滞后”。因此,它更适合那些需要深入理解分析原理、而非仅仅应用工具的专业人士。
评分解谱的基础不够好,很多内容看不太懂。。比如裂分之类的啊就不太明白 还是得学相应的课程才行 不过解谱确实挺好玩的说~
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