现代化学信息基础教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中山大学出版社

作者:沈勇

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-11-01

价格:28.0

装帧:

isbn号码:9787306017093

丛书系列:

图书标签:

• 化学信息学
• 信息检索
• 数据分析
• 化学数据库
• 文献计量学
• 知识发现
• 计算化学
• 生物信息学
• 药物设计
• 数据挖掘

现代计算流体力学：理论、方法与应用 本书旨在全面、深入地介绍现代计算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）的基本理论、核心数值方法及其在工程和科学研究中的广泛应用。 本书不仅涵盖了流体力学的基础方程——纳维-斯托克斯（Navier-Stokes, N-S）方程的推导与离散化技术，更侧重于阐述如何将这些复杂的数学模型转化为高效、稳定的计算机求解算法。 第一部分：流体力学与数值基础 本部分首先回顾了连续介质力学和经典流体力学的基本概念，包括流体的本构关系、运动学描述以及能量方程。重点在于对描述粘性流体运动的不可压缩和可压缩纳维-斯托克斯方程组进行深入的数学分析和物理意义阐释。 接着，本书详细介绍了离散化的数学基础。我们将探讨有限差分法（Finite Difference Method, FDM）在线性与非线性偏微分方程求解中的局限性与优势，并重点阐述 有限体积法（Finite Volume Method, FVM） 的原理。FVM作为现代CFD软件中最主流的方法，其基于守恒律的离散化特性被详尽剖析，包括通量计算、界面条件的处理以及网格生成（结构网格、非结构网格、混合网格）对求解精度的影响。 在时间离散方面，本书系统梳理了隐式（Implicit）和显式（Explicit）时间推进格式的特性，特别是针对N-S方程的非定常（Unsteady）问题，讨论了龙格-库塔（Runge-Kutta）方法以及分裂式（Fractional Step）算法在保证稳定性和精度上的权衡。 第二部分：湍流建模与多相流 对于工程中普遍存在的湍流现象，本书提供了详尽的分析框架。从湍流的统计描述出发，我们引入了雷诺平均纳维-斯托克斯（Reynolds-Averaged Navier-Stokes, RANS）方程，并深入剖析了主要的湍流模型： 1. 零方程模型（Zero-Equation Models）：如代数湍流模型，用于快速估算边界层厚度。 2. 一方程模型（One-Equation Models）：如 Spalart-Allmaras 模型，特别适用于外部流和航空领域。 3. 两方程模型（Two-Equation Models）：详细讲解了 $k-epsilon$ 模型（标准、RNG、Realizable版本）和 $k-omega$ 模型（标准、SST版本）。对这些模型在处理壁面边界层、逆压梯度流和分离流时的适用性进行了对比评估。 针对高精度需求，本书也介绍了大涡模拟（Large Eddy Simulation, LES）和直接数值模拟（Direct Numerical Simulation, DNS）的基本理念、网格分辨率要求以及亚格子尺度（Subgrid Scale, SGS）模型的选择与实现。 在多相流方面，本书着重于气液、气固两相流的数值处理： 欧拉-欧拉模型（Euler-Euler Model）：描述两相流体动量、能量和组分守恒的耦合方程组的建立与求解策略。 欧拉-拉格朗日模型（Euler-Lagrange Model）：针对稀相颗粒或液滴的追踪方法，包括颗粒的受力分析（阻力、升力、虚拟质量力等）和壁面碰撞模型。 界面捕捉技术：对比了水平集方法（Level Set Method, LSM）和相场法（Phase Field Method）在模拟复杂界面演化（如液滴破碎、合并）中的优势与挑战。 第三部分：求解器架构与高级主题 本部分聚焦于实际求解器的构建与优化： 1. 压力-速度耦合算法：系统阐述了求解不可压缩N-S方程的关键技术。详细分析了 SIMPLE（Semi-Implicit Method for Pressure-Linked Equations）算法族（包括 SIMPLER, PISO, SIMPLEC）的迭代过程、压力修正方程的构造，以及对网格质量和收敛性的影响。 2. 线性系统求解：由于CFD问题离散化后通常产生大规模、稀疏、非对称的线性方程组，本书讨论了共轭梯度法（Conjugate Gradient, CG）及其预条件子技术（如代数多重网格AMG，ILU分解）在加速收敛中的应用。 3. 可压缩流与激波捕捉：针对高马赫数流动，本书介绍了激波捕捉技术，包括黎曼求解器（Riemann Solvers）的原理（如 Roe, HLLC 格式），以及如何在有限体积框架内保持激波的锐度和不产生非物理振荡（如使用TVD格式或WENO格式）。 4. 网格运动与动变形网格（Overset Grids）：探讨了处理移动边界或几何体问题的数值技术，特别是过设置网格（或重叠网格）技术在模拟复杂机构运动（如飞行器襟翼操作）中的优势。 第四部分：工程应用案例与后处理 最后，本书通过若干具体的工程案例来巩固理论知识： 外部空气动力学：机翼绕流、汽车空气动力学（阻力与升力分析）。 内部流动：换热器管束流动、泵和风机的性能预测。 燃烧与传热：扩散火焰的建模，以及对流、导热和辐射传热的耦合计算。 本书在每一章节后都配有详实的算法流程图和关键公式推导，旨在帮助读者从理论走向实践，掌握利用现代CFD工具解决复杂工程问题的能力。本书适合于航空航天、机械工程、土木工程、化学工程等领域的高年级本科生、研究生以及从事相关领域研发工作的工程师和科研人员作为专业参考书。对读者掌握基本的偏微分方程理论和编程基础有一定要求。

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作为一名在化学信息学领域工作多年的研究人员，我一直在寻找一本能够系统梳理最新发展趋势的参考书。这本书的出现，恰好满足了我的需求。它不仅仅停留在基础概念的讲解，而是着眼于化学信息学在现代研究中的应用，例如药物发现、材料设计等。书中对计算化学方法与化学信息学的结合进行了深入探讨，例如量子化学计算结果如何被纳入到信息学分析中，以及如何利用这些信息来预测分子性质和反应活性。我特别欣赏书中对大数据在化学领域的应用的讨论，这正是当前研究的热点。作者详细介绍了如何处理和分析海量化学数据，以及从中提取有价值的知识。书中对人工智能和机器学习在化学信息学中的应用也进行了详尽的介绍，包括各种模型的原理、优缺点以及实际案例。这些内容对我更新知识体系、拓展研究思路非常有启发。此外，书中对文献计量学在化学领域应用的讨论也让我耳目一新，有助于我更好地理解学术前沿和研究热点。总而言之，这本书不仅适合初学者，也为有一定基础的同行提供了宝贵的参考价值。

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我是一名对科技发展前沿有着浓厚兴趣的爱好者，经常会阅读一些关于新兴技术领域的书籍。这本书给我带来了全新的视角，它深入浅出地介绍了化学信息学这一跨学科领域。作者的写作风格非常独特，既有严谨的学术深度，又不失生动活泼的语言魅力。我印象深刻的是书中对化学信息学在解决复杂科学问题中的作用的阐述，例如如何利用化学信息学来加速新材料的发现和设计，以及如何在药物研发过程中提高效率和降低成本。书中对各种化学信息的表示和检索方法进行了细致的讲解，让我了解到这些看似抽象的技术是如何支撑着现代科学研究的。特别值得一提的是，书中还探讨了化学信息学与人工智能、大数据等前沿技术的融合，为我打开了了解未来科学发展方向的大门。这本书的结构设计也非常合理，章节过渡自然，逻辑清晰，让我能够循序渐进地理解其中的内容。阅读过程中，我能够感受到作者深厚的学识和对化学信息学事业的热情。这是一本能够拓宽视野、激发思考的优秀读物。

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这本书的阅读体验简直是一次愉快的智力冒险。我一直对化学充满好奇，但苦于缺乏系统性的学习方法。当我在书店偶然翻开这本书时，立刻被它独特的讲解方式所吸引。作者仿佛一位经验丰富的向导，带领我一步步探索化学世界的奥秘。书中对化学基本概念的解释，比如原子、分子、化学键等，都用通俗易懂的语言，并配以精美的插图，让我能够轻松理解。我特别喜欢书中对化学反应原理的讲解，它不仅仅罗列公式，而是深入剖析了反应发生的微观机制，让我能够真正理解“为什么”会发生这样的变化。书中还介绍了许多有趣的化学实验，虽然我没有亲手实践，但通过阅读文字和观察插图，我也仿佛置身于实验室中，感受到了化学的魅力。这本书还涉及了一些与日常生活息息相关的化学知识，比如食品化学、环境化学等，让我能够将所学的知识与现实生活联系起来，进一步加深了我的理解和兴趣。总而言之，这本书让我对化学的认识不再停留在死记硬背的层面，而是真正激发了我对化学的求知欲和探索精神。

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说实话，我一开始对“化学信息学”这个概念是有些陌生的，总觉得它离我的生活很遥远。但是，当我拿到这本书后，我的想法完全改变了。这本书的写作方式非常接地气，它用一种非常生动有趣的方式，向我展示了化学信息学是如何渗透到我们生活的方方面面的。比如，书中提到的一些关于食品安全、环境保护的案例，都运用到了化学信息学的方法，这让我觉得这本书非常有现实意义。我特别喜欢书中关于“信息”在化学研究中的重要性的讨论，它让我意识到，掌握和分析化学信息，是解决许多现实问题，甚至是推动社会进步的关键。书中对一些看似复杂的概念，比如“化学空间”等，都进行了非常形象的解释，让我能够轻松理解。而且，作者在书中穿插了一些生动的小故事和趣闻，让枯燥的学术内容变得鲜活起来。这本书让我觉得，化学信息学并非高高在上的象牙塔理论，而是与我们息息相关、充满活力的实用科学。我非常推荐给所有对现代科学和技术感兴趣的读者。

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这本书的封面设计简洁大方，让人一眼就能感受到学术的严谨性，但又不失现代感。我是一名正在准备考研的学生，化学信息学是我一直比较感兴趣但又觉得有些晦涩的领域。在选择教材时，我特别看重内容是否系统，讲解是否清晰易懂。这本书给我留下了深刻的印象，它从最基础的概念入手，层层递进，将复杂的化学信息学理论娓娓道来。比如，书中对化学数据的表示方法，如SMILES、InChI等，进行了详细的介绍，并且配有大量的实例，让我能够直观地理解这些抽象的编码方式是如何代表化学结构的。此外，对于一些常用的化学信息学数据库，如PubChem、ChemSpider等，书中也提供了详细的访问和使用指南，这对于我后续进行文献检索和数据挖掘非常有帮助。我尤其喜欢书中对算法原理的阐述，即使是涉及复杂的机器学习算法，作者也能够用非常形象的比喻和清晰的逻辑来解释，让我这个初学者也能有所领悟。这本书的排版也很舒适，字体大小适中，章节划分清晰，注释也十分到位，阅读体验非常好。总的来说，这是一本能够帮助我打下坚实基础的入门教材，为我深入学习化学信息学铺平了道路。

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