MATLAB在化学中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安交通大学出版社

作者:许国根

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:2005-7

价格:18.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787560519555

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• 化学
• 数值计算
• 模拟
• 数据分析
• 化学工程
• 计算化学
• 建模
• 科学计算
• 应用

图书名称：计算化学中的现代方法与实践 内容简介 本书旨在为化学、材料科学以及相关领域的科研人员、研究生和高级本科生提供一套全面、深入且注重实践的计算化学知识体系。不同于侧重于特定软件操作或基础理论推导的传统教材，本书着眼于当前计算化学领域最前沿、最具应用潜力的理论模型、算法实现和计算策略，强调理论与实际问题的结合。 第一部分：量子化学的进阶理论与精确计算 本部分首先回顾了量子化学的基础框架，包括薛定谔方程的求解、波函数理论的演进，随后迅速切入现代高精度计算方法。 第一章：从Hartree-Fock到后HF方法的高级修正 深入探讨了耦合簇（Coupled Cluster, CC）理论，特别是CCSD(T)方法的理论细节、计算成本分析以及在精确势能面构建中的关键作用。讨论了微扰理论（Møller-Plesset, MP2, MP4）的应用边界和误差来源。重点分析了如何通过引入高阶修正和截断方案来平衡精度与计算效率。此外，详细阐述了自洽场（SCF）过程中的收敛性问题与高级迭代策略，如Pulay混合法和拟牛顿法在处理复杂体系时的优化。 第二章：密度泛函理论（DFT）的深度剖析 本章将DFT提升到应用层面的深度。首先梳理了Jacob’s Ladder的层次结构，从LDA到GGA、元GGA乃至混合泛函（Hybrid Functionals）的构建原理。重点剖析了描述色散力（Van der Waals/Non-local Correlation）的关键方法，如DFT-D3、vdW-DF系列以及更先进的非局部泛函，并对比了它们在分子间作用力、凝聚态体系中的表现差异。此外，还深入探讨了计算体系中电子自旋态的准确描述（如分波函数投影方法）以及在激发态计算中的应用挑战，例如TD-DFT与更精确的EOM-CC方法的比较。 第三章：大规模体系的有效处理：基组优化与内在坐标 精确计算依赖于合适的基组。本章详述了从最小基组到超精细极化基组（如Pople、Dunning系列）的选择原则，尤其关注了针对重原子和过渡金属的有效核心势（ECPs）和弥散函数的使用规范。随后，转向分子动力学模拟的准备工作，讨论了内禀坐标（Redundant Internal Coordinates）在势能面优化中的必要性，以及如何构建稳定、有效的内禀坐标集以避免冗余约束和优化过程中的畸变。 第二部分：分子模拟与动力学的高效实现 本部分侧重于将量子化学结果转化为宏观行为描述，聚焦于分子模拟技术及其在复杂化学过程中的应用。 第四章：经典分子力场的构建与验证 详细介绍了构建高精度经典力场（如AMBER, CHARMM, OPLS-AA）的流程，包括参数化（Force Field Parameterization）的理论基础。重点讲解了如何从量子化学数据中提取靶点势能（如原子电荷、偶极矩、力常数）并进行拟合。内容涵盖了对分子内项（键合、角度、二面角）和分子间项（范德华、静电作用）的精确建模，并讨论了将QM数据映射到MM框架中的映射方法学。 第五章：从动力学到统计力学：采样与热力学计算 本章深入探讨了分子动力学（MD）模拟的核心算法，包括Verlet积分、速度Verlet算法以及各种温控、压控算法（如NPT集成）。重点解析了高级采样技术，如增强采样（Enhanced Sampling）方法，包括Metadynamics、Umbrella Sampling和Replica Exchange MD，这些方法是解决高能垒或复杂构象空间采样的关键。最后，阐述了如何利用自由能微扰（FEP）和热力学积分（TI）等方法精确计算溶解热、结合能等关键热力学量。 第六章：模拟环境的引入：溶剂化与界面效应 化学反应和过程很少在真空中进行。本章详细介绍了处理环境效应的方法。首先对比了显式溶剂模型（Explicit Solvent Models）和隐式溶剂模型（Implicit/Continuum Solvent Models，如PCM、SMD）的适用范围和计算开销。随后，重点分析了模拟固-液界面、膜蛋白或多相催化体系时，如何有效地构建周期性边界条件下的模拟盒子，以及如何处理界面处的电荷转移和结构弛豫问题。 第三部分：数据分析、机器学习与前沿交叉应用 本部分将视角转向计算化学的未来方向，强调如何利用计算结果进行数据挖掘和预测。 第七章：计算化学数据分析与可视化 计算模拟产生海量数据，有效处理至关重要。本章介绍了分析MD轨迹的关键工具，包括构象空间聚类（Clustering Analysis，如K-means、DBSCAN）、主成分分析（PCA）在降维和识别集体运动模式中的应用。同时，讲解了如何使用专门的软件工具来计算径向分布函数（RDF）、自相关函数（ACF）并提取动力学速率常数。 第八章：机器学习（ML）在势能面构建中的融合 本章聚焦于计算化学的前沿热点——使用机器学习加速势能面探索。详细介绍了基于数据驱动的势能模型构建流程：从特征工程（如描述符的构建，如SOAP、描述符矩阵）到选择合适的回归模型（如高斯过程回归GPR、神经网络NN）。讨论了Active Learning策略在选择最具信息量的计算点以最少成本构建高精度势能面的策略。 第九章：化学反应路径的精确搜索与速率常数计算 反应路径是理解化学机理的核心。本章详细介绍了寻找过渡态（Transition State, TS）的各种算法，包括梯度爬升法（Climbing Image Nudged Elastic Band, CI-NEB）及其变体（如FIRE、BDF-NEB）。随后，讲解了如何结合量子统计力学（如准经典和半经典方法）计算基于势垒的速率常数（如过渡态理论TST及其校正），以及如何处理量子隧道效应在低能垒反应中的影响。 结论与展望 全书的最后，对计算化学在材料设计、药物发现和新材料探索中的未来趋势进行了展望，强调了高通量计算和自动化工作流的构建对于实现“计算驱动发现”的关键作用。本书旨在培养读者独立解决复杂化学问题的计算思维和实践能力。

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我最欣赏这本书的一点，是它对“误差分析与模型验证”的严肃对待。在很多类似的书籍中，代码运行出结果就万事大吉了，但这本书的作者显然是位经验丰富的化学家。书中有一段专门讨论了在使用有限差分法求解偏微分方程时，步长选择对稳定性和精度的影响。作者不仅给出了如何计算截断误差的理论公式，还巧妙地设计了一个实验，让读者亲手运行不同步长下的模拟，并观察结果的收敛性差异。这种“带着批判性思维去使用工具”的理念，是这本书的灵魂所在。它教会你，MATLAB只是一个工具，如何用科学的态度去解读工具输出的结果，才是真正的化学研究。另外，书中关于实验数据反向推导机理参数的部分，也做得非常深入。它不仅仅是教你如何进行最小二乘拟合，更重要的是，它探讨了在数据噪声较大的情况下，如何引入正则化项来避免过拟合，保证反演出的化学参数具有合理的物理意义。这种对工具局限性的清醒认识和规避策略，让这本书的含金量倍增。

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这部书的封面设计得非常大气，色彩搭配沉稳中带着一丝科技感，让人一看就知道它不是那种浅尝辄止的入门读物。我原本是抱着试试看的心态买的，毕竟“MATLAB”和“化学”这两个词放在一起，总觉得有些跨界，担心内容会过于偏重某一方而顾此失彼。然而，深入阅读后，我发现作者在基础知识的铺陈上做得非常到位，既没有完全摒弃对MATLAB编程基础的介绍，但也没有将笔墨过多地花费在那些通用编程技巧上，而是极其巧妙地将理论与实际应用场景紧密结合。比如，书中讲解如何利用矩阵运算来模拟化学反应的动力学方程时，那种层层递进的逻辑推导，简直让人拍案叫绝。它不是简单地罗列一堆代码块，而是真正地在教你如何“用计算的思维”去理解化学现象。特别是关于数据可视化那一章，作者展示了如何利用MATLAB强大的绘图功能，将复杂的谱图数据转化为直观的三维曲面图，这对于我进行实验结果分析时，提供了前所未有的清晰度。这本书更像是为那些渴望从“实验操作者”向“计算化学家”转型的研究人员准备的路线图，它构建了一个坚实的桥梁，连接了纯粹的化学直觉与精确的数值模拟世界。我尤其欣赏作者对于错误处理和代码优化给出的建议，这些都是只有多年一线研究经验的人才能总结出来的宝贵心得。

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拿到这本书时，我最大的疑惑是，它究竟是面向大学本科生，还是面向研究生甚至初级研究人员？读了几章之后，我基本确定，这本书的定位是介于两者之间，但更倾向于后者。它假定读者已经对基本的化学热力学和反应机理有了一定的认知，比如你知道什么是速率常数，也了解吉布斯自由能的概念。然后，它直接切入正题，展示如何将这些概念“翻译”成MATLAB可以理解的算法。比如，在处理非理想溶液的活度系数计算时，书中没有花费篇幅去复习范特霍夫方程，而是直接对比了NRTL模型和Wilson模型的数值求解过程，并通过MATLAB脚本展示了如何通过迭代法精确收敛到稳定解。这种开门见山、直击核心的研究生级别的处理方式，对我节省了大量时间。对我这种已经有了一定基础，但苦于缺乏系统化工具支持的研究生来说，这本书的价值是无可替代的。它不是教科书，它更像一本高级的“工具箱”手册，里面装满了解决实际化学难题的精巧算法和高效代码片段。阅读过程中，我时不时会停下来，尝试将书中的例子应用到我正在进行的项目数据上，效果立竿见影，极大地提高了我的数据处理效率。

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这本书的排版和印刷质量给我留下了深刻的印象。纸张的厚度和光泽度都非常适合长时间阅读，油墨的质量也很好，即便是代码中那些细小的符号，看起来也清晰锐利，没有丝毫模糊感，这对于编程学习来说至关重要。更令人称道的是，作者在章节布局上的用心。每一章的开头都会有一个明确的“本章目标与应用场景”的简介，让你清楚地知道，学完这一部分，你将能够解决哪一类化学问题。这对于保持学习的动力非常有帮助。我记得有一章专门讨论了分子动力学模拟中的蒙特卡洛算法在相变研究中的应用。作者没有仅仅给出代码，而是先用清晰的流程图描述了算法的每一步决策过程，然后才是代码实现。这种“理论先行，代码佐证”的结构，使得即便是对算法不太熟悉的读者，也能通过图示理解其背后的数学逻辑。此外，书本后附带的光盘（或在线资源链接，具体取决于版本）提供了所有示例代码的完整版本和测试数据，这极大地便利了读者进行复现和二次开发。这种对读者体验的全面考量，使得这本书的阅读体验远远超出了普通技术书籍的范畴。

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这本书的语言风格，用一个词来形容就是“精确且富有洞察力”。它几乎没有使用任何花哨的、故作高深的词汇，所有的描述都直奔问题的核心。例如，在介绍如何利用快速傅里叶变换（FFT）来分析时间序列的振荡行为时，作者首先用一句简洁的话点明了FFT的物理意义（即从时域到频域的转换），然后紧接着就给出了针对化学振荡体系（如Belousov-Zhabotinsky反应的时间浓度序列）的MATLAB函数实现。整个过程行云流水，毫无赘述。我尤其喜欢作者在处理一些复杂的、涉及多变量耦合的化学系统时所展现出的条理感。他似乎总能找到最简洁明了的数学表达方式来概括复杂的物理化学过程，并通过MATLAB的向量化操作，将这种简洁性高效地转化为计算速度。读这本书，感觉就像是有一位经验丰富的导师在旁边手把手地指导你，他不会替你做每一步计算，但会确保你的每一步思考路径都是最有效率和最符合化学本质的。对于那些希望快速掌握高级数值模拟技术的化学专业人士来说，这本书无疑是近期出版的众多参考资料中，最值得购入的一本。

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