This book introduces new theoretical techniques in materials research. With the computer power now available, it is possible to use numerical techniques to study various physical and chemical properties of complex materials from first principles. Some typical examples are presented and all the necessary equations and plots are included so that readers can fully understand the details. This book offers the materials scientist access to, and an understanding of the modern development of molecular dynamics and Monte Carlo simulation. It will also be of interest to physicists and chemists engaged in materials research.
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这本书的排版和图表质量总体来说是令人满意的,印刷清晰,公式几乎没有出现错误。然而,在涉及三维可视化和复杂数据交互的部分,其局限性就暴露无遗了。例如,在讨论晶体缺陷的应力场分布或者电子局域态密度(DOS)的晶格位点依赖性时,书中只能依赖于静态的二维截面图或等值面图来展示。这种展示方式,对于理解原子尺度的空间几何关系和电子云的复杂结构而言,是远远不够的。我强烈希望作者能在配套的电子版资源中,提供一些可交互的3D模型或视频演示,让读者能够真正“沉浸式”地观察计算结果。目前的内容虽然严谨,但缺乏动态性和直观性,使得一些复杂的空间结构和电子性质的理解成本变得非常高昂。如果能辅以更现代的视觉传达工具,这本书的教学效果和对初学者的吸引力,将会有质的飞跃,而不仅仅是停留在静态的文字和图像描述层面。
评分这本《计算材料科学》听起来确实是一本深入且极具前沿性的著作,我最近刚翻阅了它的一部分,感受颇丰,但也有一些期望落空的地方。首先,从内容深度上来说,它对第一性原理计算方法的介绍可谓是面面俱到,详述了密度泛函理论(DFT)如何从量子力学基石一步步演化为实际的材料模拟工具。书中对交换关联泛函的选择及其对不同材料体系(如金属、半导体、氧化物)预测精度的影响进行了细致的讨论,图表清晰,公式推导严谨。然而,对于计算流程的实际操作层面,比如如何高效地设置超胞、如何处理周期性边界条件下的收敛性问题,书中给出的“最佳实践”相对笼统,更偏向理论阐述而非手把手的指导。我原本期待能看到更多关于大规模并行计算(HPC)环境下,如何优化计算资源的分配,以及针对特定软件(如VASP或Quantum ESPRESSO)的脚本编写技巧。对于初次接触大规模材料模拟的研究生来说,这本书提供了坚实的理论框架,但缺乏将理论转化为实际计算结果的“桥梁”,这使得实践性略显不足,需要读者自行结合软件手册进行大量的摸索和调试。总体而言,它更像是一本高阶的理论教材,而非面向工程应用的“工具书”。
评分阅读这本书的过程中,我发现它对实验数据的整合和验证部分几乎是空白的。计算材料科学的魅力恰恰在于它能够精确预测实验现象,并指导实验工作。然而,这本厚厚的著作中,关于如何将计算结果与高精度实验技术(如同步辐射X射线衍射、透射电镜原位表征等)进行直接、量化的对比分析的论述非常薄弱。例如,当计算预测出某种材料的缺陷激活能时,书中没有提供足够的指导,说明如何设计一个实验来精确测量或间接验证这个能量值,或者如何处理实验测量的误差范围对计算模型拟合的影响。这种“纯计算”的倾向使得这本书的适用范围被限制在了理论研究者的小圈子里。对于需要搭建“计算-实验”闭环的研究团队而言,缺乏对实验验证环节的系统性讨论,使得本书作为一座完整的知识桥梁而言,少了一条至关重要的腿。我期待看到更多关于不确定性量化(UQ)在材料模拟中的应用,以及如何基于计算结果优化实验方案的实例分析。
评分这本书在介绍新兴的机器学习(ML)在材料发现中的应用时,显得有些保守和滞后。是的,我们承认它花了不少篇幅介绍了如何利用高斯过程回归(GPR)和神经网络来构建势能面,这部分对传统的量子化学方法来说是一个很好的补充。但是,当我们谈论“计算材料科学”的未来时,我们不能绕开如今材料基因组倡议(MGI)的核心技术——高通量计算筛选和深度学习模型的构建。书中对如何有效地生成、清洗和管理数以万计的计算数据,以及如何利用图神经网络(GNN)来直接学习晶体结构与性能之间的复杂关系,提及甚少,或者仅仅是蜻蜓点水式地抛出了几个概念。这种对当前计算材料科学热点领域的处理方式,让我感觉这本书的“时效性”打了折扣。对于希望跟上学科前沿,了解如何利用大数据和人工智能加速新材料发现流程的读者来说,这本书提供的视角略显陈旧,更侧重于对“传统”计算方法的巩固,而对“未来”的展望则显得笔墨不足。
评分我对这本书的结构安排感到有些许困惑,它似乎更像是一系列独立主题的汇编,而非一个流畅的叙事。例如,它在一章中详尽探讨了分子动力学(MD)模拟的理论基础,特别是里奇-温伯格方程和各种力场的构建,内容详实到几乎可以作为MD模拟的专著来阅读。紧接着的下一章,画风突变,开始深入探讨相场(Phase-Field)模型在微观结构演化中的应用,这部分的重点完全转移到了连续介质力学和偏微分方程的数值解法上。虽然这些内容都属于广义的计算材料学范畴,但两者之间的过渡处理得并不自然,使得读者在跨越不同计算范式时,需要耗费额外的心力去重新调整思维模式。我特别希望看到如何将基于第一性原理计算得到的能量参数,有效地耦合进宏观的相场模型中,以实现跨尺度的模拟,这种连接在书中讨论得不够深入,显得比较割裂。如果作者能构建一个更清晰的、从原子尺度到介观尺度的计算方法演进链条,这本书的系统性和教学价值将会大大提升,不至于让读者感觉像是在同时阅读两三本不同领域教材的片段。
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