高分子科学与材料工程实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:化学工业出版社

作者:刘建平郑玉斌

出品人:

页数:265

译者:

出版时间:2005-4

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502566722

丛书系列:

图书标签:

• 高分子科学
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现代计算物理与数值模拟方法：理论、算法与应用 图书简介 本书全面系统地介绍了现代计算物理领域的核心理论、基础算法以及在诸多前沿科学研究中的实际应用。旨在为物理学、材料科学、化学、工程学等相关领域的学生、研究人员和工程师提供一本深入且实用的参考指南。 第一部分：计算物理基础与数学工具 第一章：引言：计算物理学的地位与发展历程 本章首先阐释了计算物理学在当代科学研究中的不可替代的地位，它作为理论推导和实验观测之间的桥梁，极大地拓宽了我们理解复杂物理系统的能力。本章回顾了计算物理学的历史演变，从早期的解析近似方法到如今大规模并行计算的发展脉络。随后，详细介绍了计算物理研究的基本范式，包括模型构建、算法选择、数值实现与结果验证的完整流程。重点讨论了“可信计算”的重要性，即如何评估和量化数值模拟结果的误差来源与可靠性。 第二章：高等数学基础与线性代数的高效计算 本章聚焦于支撑绝大多数计算物理模型所需的数学工具。重点讲解了傅里叶分析、格林函数理论在物理建模中的应用。在线性代数部分，本书超越了标准教材的介绍，深入探讨了针对大型稀疏矩阵的求解技术，如共轭梯度法（CG）、广义最小残差法（GMRES）及其预处理技术的优化策略。此外，还详细讨论了特征值问题的迭代方法，特别是Lanczos算法和Arnoldi迭代法在处理复杂量子系统哈密顿量时的优势与实现细节。 第三章：误差分析、稳定性与精度控制 在计算科学中，误差是不可避免的，本章的核心目标是教会读者如何识别、量化和控制这些误差。内容涵盖了截断误差（如泰勒展开的阶数影响）、舍入误差（浮点运算精度问题）以及模型的系统性误差。稳定性分析是本章的重中之重，通过对常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的数值格式进行深入剖析，讲解了Von Neumann稳定性分析法，并介绍了CFL条件等物理系统特定的稳定性判据。最后，探讨了自适应网格细化（Adaptive Mesh Refinement, AMR）技术在维持计算精度和优化计算资源之间的平衡。 第二部分：经典物理系统的数值求解 第四章：常微分方程的数值积分 本章专注于解决时间演化问题，即常微分方程组的数值积分。除了详细介绍经典的一阶欧拉法、改进的欧拉法和龙格-库塔（Runge-Kutta, RK）方法（特别是RK4和高精度嵌入式RK方法）的原理和局限性，本章还深入探讨了处理刚性（Stiff）微分方程组的特殊算法，如隐式欧拉法和后向微分公式（BDF）。通过具体的物理实例——如简谐振子和受迫振动系统的求解，演示了如何选择合适的步长和方法以保证解的稳定性和物理合理性。 第五章：偏微分方程的离散化方法：有限差分法（FDM） 有限差分法是求解经典PDE（如扩散方程、波动方程和泊松方程）最直接的工具。本章详细构建了一维、二维和三维问题的差分格式，包括前向差分、后向差分和中心差分的构造。重点分析了抛物型、双曲型和椭圆型方程的离散化特性。对于椭圆型方程（如静电学问题），本章深入讨论了如何将离散化后的线性系统转化为矩阵求逆或迭代求解，并引入了交错网格（Staggered Grid）的概念以提高精度。 第六章：有限元法（FEM）导论与现代应用 有限元法以其处理复杂几何边界和非均匀介质的强大能力，在工程和材料模拟中占据核心地位。本章从变分原理出发，系统地推导了Galerkin有限元法的基本框架。内容包括形函数（Shape Functions）的选取、单元积分的计算、以及全局刚度矩阵的组装过程。特别针对结构力学中的应力分析和电磁场中的边界条件处理，提供了详细的算例演示。 第七章：计算流体力学（CFD）中的数值方法 本章聚焦于连续介质的流动模拟。首先，介绍了Navier-Stokes方程的物理背景和数学挑战（如非线性和对流项）。随后，详细阐述了求解流体力学问题的三大主流数值框架：有限体积法（FVM）、有限差分法和有限元法在CFD中的应用。重点解析了处理速度-压力耦合问题的关键技术，如SIMPLE算法及其变体，以及用于捕捉激波等不连续结构的Godunov型格式和高分辨率格式（如TVD方案）。 第三部分：统计物理与量子系统的模拟 第八章：蒙特卡洛模拟：从随机性到确定性洞察 蒙特卡洛方法是处理高维积分和统计系综模拟的强大工具。本章首先介绍了基本的随机数生成器及其检验方法。随后，重点深入讲解了重要性抽样（Importance Sampling）和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的构建，特别是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样。在物理应用方面，本书详细分析了如何使用Metropolis算法模拟二维Ising模型、计算临界温度，并探讨了MCMC在贝叶斯推断在复杂物理参数估计中的作用。 第九章：分子动力学（MD）模拟 分子动力学模拟通过求解大量粒子系统的牛顿运动方程，从微观层面揭示宏观性质。本章详细介绍了势能函数的选择与构建（如Lennard-Jones势、EAM势）。时间积分方面，重点讲解了Verlet算法及其变体，强调其时间可逆性和能量守恒特性。此外，还深入讨论了处理长程相互作用（如静电作用）的Ewald求和技术，以及如何通过控制恒温器（如Nosé-Hoover）和恒压器（如Parrinello-Rahman）进行系综模拟。 第十章：第一性原理计算：密度泛函理论（DFT）的数值实现 本章作为计算材料科学和凝聚态物理的核心，详细介绍了基于量子力学的模拟方法。从薛定谔方程的挑战出发，引出 Kohn-Sham 密度泛函理论（DFT）的理论框架。重点阐述了数值计算中的关键技术：基组的选择（如平面波基、高斯型轨道），以及周期性边界条件下的实空间与倒易空间计算策略。深入解析了求解 Kohn-Sham 方程的迭代方法，如自洽场（SCF）循环，并比较了各种泛函（LDA, GGA, Meta-GGA）对计算精度的影响。 第四部分：高性能计算与并行化策略 第十一章：并行计算基础与编程模型 现代科学计算严重依赖于并行处理能力。本章介绍了并行计算的基本概念，包括指令级并行、数据级并行和任务级并行。重点讲解了两种主流的并行编程模型：共享内存模型（OpenMP）和消息传递模型（MPI）。通过具体的代码实例，展示了如何使用OpenMP进行循环展开和数据依赖分析，以及如何利用MPI进行域分解和数据通信，以加速大型PDE求解器。 第十二章：加速计算技术与优化实践 为了充分利用现代CPU和GPU的强大性能，本章介绍了先进的优化技术。内容包括缓存优化策略（如数据预取和循环重排）对提高计算效率的关键作用。随后，本书将重点转向GPU加速计算，详细介绍了NVIDIA CUDA编程模型的基础知识，包括内核函数的编写、线程层次结构的管理，以及如何将分子动力学或有限元矩阵运算有效映射到GPU的数千个核心上。最后，讨论了异构计算环境下的负载均衡与同步机制。 附录：计算物理常用软件与库简介 本附录简要介绍了当前计算物理领域广泛使用的开源软件和商业软件包，包括但不限于：LAPACK/BLAS库的性能优化、LAMMPS分子动力学模拟器的配置、Quantum ESPRESSO/VASP等DFT软件包的基本输入输出结构，并提供了查找和使用这些工具的入门指南。

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阅读这本书的过程，更像是一次与一位耐心学者的深度对话。这本书的排版和图表质量达到了一个相当高的水准，这在理工科书籍中常常被忽略。清晰的流程图、高质量的分子结构示意图，以及那些经过专业处理的谱图数据示例，都极大地减轻了阅读理解的负担。我发现，当我遇到理论上难以理解的部分时，只需要翻到相应的图表部分，很多疑惑便迎刃而解。而且，它的索引做得非常精良，查找特定实验参数或术语时异常方便，这对于实验中需要快速查阅的场景来说，简直是救星。这种对细节的极致追求，让整本书的阅读体验非常流畅和愉悦，完全没有那种晦涩难懂的挫败感。

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这本书在实验项目选择上的广度令人印象深刻，它似乎涵盖了高分子合成、表征、加工应用等多个维度，形成了一个比较完整的知识闭环。我注意到其中有一些前沿的实验设计，比如关于新型生物可降解材料的合成与性能测试，这说明编者对学科的最新发展保持着高度的敏感性。不仅仅是传统的重量法、滴定法，书中还引入了一些现代化的测试手段的原理介绍，虽然这些可能需要更先进的设备支持，但了解其基本原理对于拓宽视野非常重要。让我特别满意的一点是，对于每个实验，它都提供了详细的预期结果分析和潜在误差来源的讨论，这使得我们不仅仅是机械地按照步骤操作，而是能够带着批判性思维去审视整个实验过程，真正做到从“会做”到“会思考”的转变。

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这本书的封面设计得挺吸引人的，简洁大气，蓝白的主色调让人感觉很专业。我拿到手的时候，第一感觉是它比我想象的要厚实一些，分量感十足，这通常意味着内容会比较详实。虽然我还没有完全读完，但翻阅目录的时候，就感受到了它在结构编排上的匠心独运。从基础理论的梳理到具体实验步骤的指导，逻辑衔接得非常流畅，不像有些教材那样生硬地堆砌知识点。特别是对于一些复杂的反应机理，作者似乎用了更直观的比喻和图示来辅助理解，这对于我们这些初学者来说简直是福音。我尤其欣赏它在安全操作规范方面的强调，这一点在化工实验中至关重要，能看出作者的严谨和对读者的负责。总的来说，初步印象非常好，感觉这是一本可以长期作为案头参考的实用工具书，而不仅仅是一本应付考试的教材。

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说实话，这本书的文字风格挺有意思的，它没有那种高高在上的学术腔调，反而像是一位经验丰富的导师在耳边细细讲解。我最喜欢它在描述实验现象时的那种细致入微，几乎能让你在脑海中重现实验的场景。比如，描述某种聚合物溶液粘度变化时，它不仅仅给出了一个数值范围，还探讨了温度和剪切速率对这种变化的微观机制影响，这种深度是很多其他教材所缺乏的。另外，书中穿插的一些“实验心得”小贴士非常接地气，很多都是我导师平时强调但不好系统记录下来的经验之谈，比如如何精确称量微量试剂、如何避免某些常见的气泡问题等，这些“软知识”的价值，只有真正做过实验的人才能体会到。这种务实又贴近实践的写作手法，极大地提升了阅读的兴趣和实验的成功率。

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这本书的最终价值，我觉得体现在它对“工程思维”的培养上。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更深层次地引导你去思考“为什么这么做”以及“如果条件改变了，结果会怎样”。它在每个实验模块的最后，都会设置一些“拓展思考题”或者“优化设计挑战”，这些问题往往没有标准答案，而是鼓励读者结合所学的热力学、动力学知识进行推演和假设。这种开放性的设计，有效地激发了读者的创新潜能。读完之后，我感觉自己对实验结果的可靠性和重现性有了更深刻的认识，也更清楚地理解了从实验室到工业化生产之间存在的巨大鸿沟和需要克服的技术难点。这是一本真正能帮助人从“操作员”成长为“研究者”的书籍。

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