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出版者:Wiley

作者:Christopher J. Cramer

出品人:

页数:618

译者:

出版时间:2004-11-15

价格:USD 70.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780470091821

丛书系列:

图书标签:

• 化学
• 计算化学
• 生计所在
• 物理
• PhD时期看的书
• Computational Chemistry
• Molecular Modeling
• Quantum Chemistry
• Chemical Physics
• Algorithms
• Programming
• Density Functional Theory
• Molecular Dynamics
• cheminformatics
• Theoretical Chemistry

探索计算化学的基石：一本严谨且实用的导论 《计算化学入门》旨在为广大学子和研究者提供一个清晰、全面且深入的计算化学世界。本书并非简单罗列算法和软件，而是着力于揭示计算化学背后的科学原理，引导读者理解其强大之处及其在解决化学问题中的实际应用。我们将从最基础的概念出发，循序渐进地构建起一个扎实的知识体系，帮助您掌握运用计算方法理解和预测分子行为的技能。 核心概念与理论基础 本书的首部分将深入探讨计算化学的基石——量子力学。我们将从薛定谔方程的起源讲起，逐步介绍其在处理多电子体系时的复杂性，并引出近似方法的重要性。读者将了解到诸如Hartree-Fock (HF) 方法等自洽场 (SCF) 理论，理解其如何近似求解多电子波函数。接着，我们将详细阐述电子相关理论，解释为何HF方法在许多情况下不足以精确描述分子性质，并介绍耦合簇 (Coupled Cluster, CC) 和多参考组态相互作用 (Multi-Reference Configuration Interaction, MRCI) 等高精度量子化学方法。 同时，本书也将深入介绍密度泛函理论 (Density Functional Theory, DFT)。我们不仅会解释其理论基础，即 Hohenberg-Kohn 定理和 Kohn-Sham 定理，还会详细讨论不同交换-关联泛函的特点、适用范围以及它们在预测分子结构、能量和光谱性质方面的表现。本书将强调理解泛函的选择对于获得可靠计算结果的重要性。 方法学与应用领域 在奠定了理论基础之后，我们将转向计算化学的实际应用。本书将系统介绍各种计算方法在不同化学领域的应用。 分子结构与能量计算： 学习如何使用从头算 (ab initio) 和 DFT 方法优化分子几何，预测反应能垒、溶解热以及键合能。我们将探讨不同方法的精度和计算成本之间的权衡，帮助读者选择最适合特定问题的技术。 光谱学模拟： 掌握如何利用计算化学预测分子的红外、拉曼、紫外-可见吸收和核磁共振 (NMR) 光谱。我们将详细解释计算这些光谱的原理，并展示如何将计算结果与实验数据进行比对，从而解析分子结构和动力学。 反应机理研究： 学习如何使用计算化学描绘化学反应的路径，确定过渡态，并计算反应速率常数。本书将介绍协同反应数据库 (transition state searching) 的常用算法，以及如何运用微 त्याचा动力学 (transition state theory, TST) 来预测反应速率。 分子动力学模拟： 深入了解分子动力学 (MD) 模拟的原理，如何使用经典的牛顿定律来模拟大量原子在时间和空间上的运动。我们将讨论力场的选择、集成算法以及如何从 MD 轨迹中提取有意义的化学信息，例如构象变化、扩散系数和相变。 团簇与固体模拟： 探索如何将计算化学方法应用于研究团簇、表面和固体的性质。我们将介绍晶体周期性边界条件的概念，以及如何使用赝势 (pseudopotential) 和平面波基组 (plane-wave basis sets) 来模拟这些体系。 计算工具与实践指导 除了理论知识，本书还将提供宝贵的实践指导。我们将介绍计算化学领域中最常用和最强大的软件套件，例如 Gaussian, VASP, Quantum ESPRESSO, CP2K 等。本书将提供关于如何使用这些软件进行计算设置、输入文件准备、结果分析以及数据可视化等方面的详细指南。 软件入门： 针对初学者，我们将从最基础的软件安装和基本命令开始，逐步引导读者完成简单的计算任务。 输入文件构建： 详细讲解不同软件的输入文件格式，如何准确描述分子、原子、基组、方法和基函数，以及如何选择合适的计算参数。 结果分析与可视化： 指导读者如何解读计算输出文件，提取关键数据，例如优化后的几何结构、能量、电荷分布、分子轨道等。我们将介绍 VMD, PyMOL, Jmol 等可视化工具，帮助读者直观地展示计算结果。 错误诊断与优化： 介绍常见的计算错误及其原因，并提供相应的解决方法，帮助读者提高计算的可靠性和效率。 前沿进展与未来展望 本书的最后部分将触及计算化学领域的一些前沿进展和未来发展方向。我们将讨论诸如机器学习在计算化学中的应用、量子计算对化学模拟的潜在影响、以及更高效的算法和更高精度的理论方法等议题。通过对这些方向的介绍，我们希望激发读者对计算化学未来发展的思考和探索。 《计算化学入门》是一本为想要深入理解分子行为、解决复杂化学问题并掌握现代化学研究工具的读者精心准备的指南。我们相信，通过学习本书，您将能够自信地运用计算化学的强大力量，为您的研究和学习打开新的视野。

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坦白说，这本书的阅读门槛并不低，它要求读者对基础的物理化学和线性代数有扎实的掌握，但这绝不意味着它晦涩难懂。恰恰相反，作者在处理复杂概念时展现出的结构化能力令人印象深刻。它在组织内容时，似乎遵循着一套清晰的“问题-方法-局限”的逻辑链条。比如，在讨论周期性边界条件（PBC）时，它不是孤立地介绍Ewald求和法，而是先阐述了为什么我们需要PBC来模拟无限晶体或块状体系，然后才引入Ewald、修正的快速多极法（FMM）等技术来解决长程相互作用的收敛性难题，最后再对比这些方法的计算效率。这种层层递进的叙事方式，让知识点之间的关联性非常强。每当你认为自己快要迷失在复杂的数学符号中时，作者总会及时抛出一个清晰的、基于化学直觉的解释来把你拉回来。这种“张弛有度”的节奏感，是很多硬核教材所缺乏的，也正因如此，我才能坚持读完并真正吸收其中的精髓。

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这本书的叙事风格，用一个词来形容，那就是“内敛的严谨”。它不像有些畅销书那样试图用华丽的辞藻或夸张的论断来吸引眼球，而是始终保持着一种近乎古典的、对科学求真务实的态度。每一个公式的引入，每一个算法的描述，都像是经过了无数次的推敲和打磨，力求在数学上无懈可击，在物理意义上清晰明了。我尤其喜欢它在讨论计算化学软件实现细节时所表现出的那种匠心。例如，它在介绍有限位移法计算力的过程中，对数值微分误差的分析，这种细微之处的讨论，让读者明白，优化算法的每一步都承载着大量的数学和物理智慧。这种深层次的理解，让我不再满足于仅仅调用软件的“最小化”功能，而是开始思考，当计算结果出现异常震荡时，是我的梯度收敛阈值设置得太低，还是我的步长参数需要调整，甚至更底层，是我的势能面描述本身就存在缺陷。这本书，确实提升了我作为计算化学从业者的“内功”。

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读完这本书的后半部分，我有一个强烈的感受，那就是作者对“实践与应用”的侧重远超一般的理论教材。它简直是为那些渴望从理论走向实际计算的科研工作者量身定制的指南。例如，在分子动力学模拟的章节中，书中对各种力场（Force Fields）的适用边界和内在局限性做了极其细致的辨析。它没有简单地罗列出AMBER、CHARMM或OPLS这些名字，而是深入探讨了为什么针对生物大分子体系，我们必须谨慎选择那些参数化得当且能准确描述非键相互作用的模型。此外，书中关于自由能计算方法的介绍，如MM/PBSA和FEP/TI的对比分析，简直是教科书级别的典范。作者没有回避这些方法在计算成本和精度之间的权衡难题，而是通过实际的例子展示了如何根据项目的具体需求，在计算资源和所需精度之间找到那个甜蜜点。这种对实际工程问题的关怀，使得这本书的阅读体验非常“落地”，读起来让人感觉不是在啃理论，而是在学习如何高效地解决真实世界中的化学难题。

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这本《Essentials of Computational Chemistry》的译本，我得说，简直是一场思维的马拉松。初次翻开时，那种扑面而来的理论深度让我感到既兴奋又有些许敬畏。它并没有试图将计算化学的整个版图铺陈开来，而是更像一位经验丰富的向导，精确地挑选了几个关键的隘口进行深入的挖掘。我尤其欣赏作者在处理量子化学基础部分时所展现出的那种克制与精准。他们没有陷入冗长复杂的数学推导泥潭，而是巧妙地用清晰的物理图像来串联起哈密顿量、波函数和能量概念，使得即便是对密度泛函理论（DFT）的Kohn-Sham方程感到头疼的初学者，也能快速抓住其核心思想的脉络。更令人称道的是，书中对基组的选择和收敛性评估的章节，那份实操层面的洞察力是教科书中常常缺失的宝贵财富。它不是空泛地告诉你“要小心基组”，而是细致地剖析了不同原子簇在不同水平下，收敛速度的差异以及由此带来的系统误差，这对于我后续进行实际的分子模拟项目时，无疑提供了极其坚实的理论支撑和判断标准。这本书更像是给你一把瑞士军刀，让你知道每一种工具（方法）在什么情境下最锋利。

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这本书给我带来的最大惊喜，在于它对“计算化学的未来走向”所流露出的前瞻性思考。它不仅仅是一本关于既有方法的“百科全书”，更像是一张指引未来研究方向的地图。在电子结构计算的部分，作者对耦合簇（Coupled Cluster）方法与DFT的优劣势进行对比时，对于更高阶的CC变体（如CCSD(T)）的计算成本瓶颈进行了非常坦诚的分析，同时对新兴的、旨在提高DFT精度和效率的混合方法（Hybrid Methods）寄予了厚望。更进一步，书中对机器学习在化学中的应用，虽然篇幅不长，但其点到为止的探讨，精准地预示了未来十年计算化学领域的发展趋势——即如何用数据驱动的方法来弥补传统量子化学计算的硬伤。这本书的价值就在于，它不仅教会了你如何用今天的工具解决问题，更激发了你思考，明天我们应该用什么样的工具来解决更难的问题。对于一个希望在这个领域深耕的人来说，这种战略性的视野是无价之宝。

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书如其名， Essentials。

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