具体描述
本书是介绍计算机在化学化工中应用的实用基础教程。全书分为三篇12章。上篇（1～5章）介绍了如何利用计算机高速精确的计算功能，解决化学化工中的实际问题。包括：如何利用计算机解决实验数据处理、模型参数计算；如何利用计算机求解无法解析求解的非线性方程；大型线性方程组在化工的及计算机求解方法；如何利用计算机求解常微分方程及化工稳态模拟；偏微分方程在化工中的应用及化工动态模拟。每章均结合化工实便进行讲解，并配有调试通过的VB程序供读者使用。中篇（6～9章）介绍了Office、Origin、AutoCAD及ASPEN PLUS四个软件在化学中的实际应用。下篇（10～12章）介绍了利用计算机开发的3个化工应用软件实例，分别为换热器的设计、化工数据库查询系统及化工车间计算机监控系统，以上内容均配有调试通过的程序。
本书可作为化学化工类本、专科学生的计算机应用教材，也可供化学化工应用技术人员参考。
本书附送光盘一张，该光盘既可作为教师的计算机辅助教学课件，也可作为学生自学的多媒体软件。光盘不仅将书中的主要内容做成PowerPoint演示文档，方便读者快速查找各章节的内容，同时也提供了大量可执行的应用程序，有助于加深读者对书本知识的理解，而且也为化学化工实验数据处理及模拟提供了帮助。
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读后感
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用户评价
这本书的行文风格非常独特，它更像是一部精心编排的学术报告集，而不是传统意义上由浅入深、层层递进的教材。每一章的主题都非常聚焦，比如某一章可能完全围绕着“分子动力学模拟在聚合物老化研究中的应用”，从力场选择到时间尺度的挑战，叙述得丝丝入扣。我特别欣赏作者在讨论复杂问题时所展现出的批判性思维。例如，在分析复杂反应网络时，书中不仅展示了如何用图论来简化网络结构，更深入探讨了在面对非平衡态系统时，传统线性化方法的局限性，并引出了更高级的随机过程模型。这种不满足于现有工具、勇于挑战理论边界的态度，极大地拓宽了我的学术视野。 另外，书中引用了大量近期（近五年内）的顶尖期刊文献，并且对这些研究的背景、方法和结论进行了精炼的总结和点评。这使得这本书的知识密度非常高，我发现自己需要频繁地查阅其他资料来辅助理解，但这并非是缺点，反而证明了它是一本“活的”参考书，紧密贴合着科研前沿的脉搏，而不是一本被时间定格的陈旧文献汇编。
评分我是一个对计算化学抱有极大热情，但苦于缺乏系统性学习路径的自学者。市面上大多数教材要么过于侧重理论的数学推导，让我望而却步；要么就是过于偏向特定软件的使用手册，缺乏对底层原理的深入剖析。这本书的出现，恰好填补了这一空白。它构建了一个非常扎实且全面的知识体系框架。我记得其中有一章专门讲授了量子化学计算的近似方法，比如密度泛函理论（DFT）的各种泛函选择及其在材料科学预测中的应用。作者没有直接抛出薛定谔方程，而是从更直观的能量守恒和电子密度分布的角度切入，解释了为何需要这些近似，以及在计算资源有限的情况下如何做出最优选择。 此外，书中对高通量计算和材料基因组计划的介绍，简直是为我打开了一扇通往工业革命4.0的大门。它清晰地勾勒出了如何利用机器学习和大数据来加速新催化剂的筛选过程，这种前瞻性远超我预期的“应用”范畴。阅读时，我甚至能感受到作者本人作为一线研究者的那种严谨与热情，文字间流露出的那种对效率提升的渴望，非常有感染力。
评分这本书的封面设计得非常引人注目，深邃的蓝色背景上，错综复杂的分子结构图和一些抽象的电路板图案交织在一起，立刻抓住了我的眼球。我本来对化学工程领域抱有一些敬畏，觉得那是非常传统和枯燥的学科，但这本书的视觉语言却传递出一种前沿的、充满活力的感觉。 翻开扉页，首先映入眼帘的是一个极具洞察力的前言，作者没有过多地堆砌高深的理论，而是用一种非常平实、略带哲学意味的笔触，探讨了人类认知边界的拓展，以及“计算思维”如何成为新时代科学探索的基石。我尤其欣赏其中对“建模的艺术”的描述，那不仅仅是数学公式的堆砌，更是一种对自然界复杂现象的提炼和重构。 随后的几章，虽然涉及一些基础的算法和数据结构，但作者的讲解方式极其巧妙，总是将抽象的概念与实际的化工流程联系起来，比如在流体力学模拟中如何运用有限元方法，或者在反应动力学分析中如何利用蒙特卡洛模拟来处理随机性。这种“学以致用”的导向，让我感觉自己不是在啃一本教科书，而是在学习一套解决实际工程难题的工具箱。阅读过程中，我时常停下来思考，这本书仿佛在告诉我：未来的化学工程师，必须是半个程序员，半个数学家。
评分这本书的阅读体验，在很大程度上取决于读者自身的背景知识储备。对于我这样有着扎实数学基础，但对化学化工具体应用缺乏了解的人来说，这本书简直是一次结构化的“跨界洗礼”。它的结构安排非常大胆，仿佛是将一本专业的数值分析教材和一本前沿的材料科学手册强行融合在一起。我特别欣赏作者在每一章末尾设置的“未来展望”环节，这些展望往往不是空泛的口号，而是基于当前技术瓶颈提出的具体计算策略。例如，在讨论表界面现象的模拟时，作者并未止步于传统的分子动力学，而是引入了介观尺度的模型，并探讨了如何将这些模型与宏观的传输现象方程耦合起来。 这种多尺度、多尺度的思维模式贯穿始终，迫使读者必须跳出单一学科的局限来看待问题。阅读过程像是在攀登一座知识的高塔，虽然每一步都需要用力，但登顶后所见的风景——即对化学化工领域未来图景的宏观把握——是极其震撼和令人满足的。这本书无疑是该领域深度学习者的必备工具书。
评分我以一个长期从事化工设备维护工作的工程师的视角来评价这本书，坦白说，初读时我对其中的数学公式和编程接口部分感到有些吃力，因为它似乎更偏向于理论研究人员的需求。然而，当我坚持读到关于过程控制和优化那一块时，我找到了巨大的价值。书中详细论述了如何利用人工智能技术对大型反应釜的温度、压力和进料比进行实时优化，这在传统的PID控制难以应对多变量耦合的复杂系统中显得尤为重要。作者用非常清晰的流程图展示了如何将模糊逻辑或神经网络模型嵌入到现有的DCS（集散控制系统）中。 尤其让我印象深刻的是，书中提到了如何利用计算流体力学（CFD）来诊断搅拌桨效率低下或存在死区的具体原因，而不是仅仅依赖经验性的经验数据。通过三维可视化模拟结果，我们可以直观地看到流场分布，这对于我们改进设备设计和操作规程具有直接的指导意义。这本书虽然“硬核”，但它所提供的解决方案是切实可行的，它成功地架设了理论模型与车间实际操作之间的桥梁。
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