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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Ebert, K. H./ Ederer, H./ Isenhour, Thomas L.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:75

装帧:HRD

isbn号码:9780895738646

丛书系列:

图书标签:

• 化学应用
• 计算机化学
• 计算化学
• 化学信息学
• 分子模拟
• 数据分析
• 科学计算
• 化学软件
• 程序设计
• 应用软件

《理论化学的计算方法：从基础到前沿》 这本书深入探讨了化学理论计算的核心方法，为读者构建一个扎实的理论基础。它从最基础的量子力学原理出发，循序渐进地讲解了波函数、能量、分子轨道等基本概念，并详细阐述了如何利用这些原理来描述分子的结构和性质。 书中重点介绍了多种广泛应用的量子化学计算方法。对于初学者，详细讲解了如哈特里-福克（Hartree-Fock, HF）方法，包括其基本思想、局限性以及如何通过后哈特里-福克方法（Post-Hartree-Fock）来提高计算精度，例如组态相互作用（CI）、微扰理论（MPn）和耦合簇理论（CC）。对这些方法的理论框架、适用范围、优缺点进行了细致的分析，并辅以清晰的数学推导和概念解释，帮助读者理解其背后蕴含的物理意义。 除了从头计算（ab initio）方法，书中还详细介绍了密度泛函理论（Density Functional Theory, DFT）。DFT是现代计算化学中最受欢迎的方法之一，因为它在计算效率和精度之间取得了良好的平衡。本书将深入剖析DFT的基本原理，包括 Hohenberg-Kohn 定理和 Kohn-Sham 方程，并重点讨论了各种密度泛函的类型（如 LDA, GGA, meta-GGA, hybrids），以及它们在不同化学体系中的表现和选择策略。此外，还会探讨泛函的局限性，如自相互作用误差等问题。 本书还将目光投向更复杂的化学计算问题。针对大分子体系和凝聚态物质，书中会介绍计算量化方法，例如局域方法（Local Methods）和片段化方法（Fragmentation Methods），这些方法能够在保证一定精度的前提下，大幅度降低计算成本。对于模拟动态过程，书中会详细讲解分子动力学（Molecular Dynamics, MD）模拟，从牛顿方程的求解到势能函数的选择，再到模拟结果的分析，涵盖了原子尺度上模拟物质运动的各个方面。同时，也会介绍蒙特卡罗（Monte Carlo, MC）模拟方法，及其在构象搜索、相平衡计算等领域的应用。 为了使理论知识更具实践性，本书还包含了对计算化学软件应用的指导。书中会列举并简要介绍一些主流的计算化学软件（如Gaussian, ORCA, NWChem, VASP等），并解释这些软件在实现上述计算方法时的具体接口和参数设置。虽然不直接提供软件操作教程，但会通过示例说明如何利用这些软件来进行结构优化、频率计算、反应路径搜索、谱性质预测等常见化学计算任务。 此外，本书还将涉及一些前沿的计算化学领域。例如，量子蒙特卡罗（Quantum Monte Carlo, QMC）方法，作为一种高精度的量子化学计算方法，其理论基础和计算优势将在书中得到阐述。对于催化、材料科学和药物设计等应用领域，书中会探讨如何利用计算化学工具来理解反应机理、预测材料性能、筛选候选药物分子。书中还会介绍一些新兴的理论和计算工具，例如机器学习在化学中的应用，以及如何将机器学习与传统的量子化学计算方法相结合，以加速科学发现。 本书的每一章都力求内容详实，并配以适当的图表和数学公式，旨在帮助读者深入理解计算化学的精髓。它不仅适合高等院校化学、物理、材料等相关专业的研究生和高年级本科生阅读，也为从事计算化学研究的科研人员提供了一本有价值的参考书。通过阅读本书，读者将能够掌握应用计算化学方法解决实际化学问题的能力，并为进一步探索更深入的理论和前沿计算技术打下坚实的基础。

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从**教育理念**的角度来看，这本书的设计哲学也值得称赞。它成功地在“深度”和“广度”之间找到了一个绝佳的平衡点。对于教授计算化学课程的老师而言，这本书提供了丰富的教学素材，它不仅包含了核心理论，还配有大量可以立即投入课堂演示的编程示例。对我个人而言，最受启发的是它对**并行计算和高性能计算（HPC）**在化学领域应用的介绍。在当前计算资源日益重要的背景下，如何有效地利用集群资源进行大规模模拟是必须掌握的技能。书中对MPI和OpenMP在化学模拟中的应用进行了清晰的解释，并探讨了GPU加速对分子模拟速度带来的革命性影响，这让我意识到，未来的化学研究者必须具备一定的并行编程思维。作者对这些前沿硬件加速技术的介绍，使得这本书的生命周期显著延长，因为它关注的不仅是现有的算法，更是驱动未来计算能力提升的关键技术框架。

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这本《Computer Applications in Chemistry》的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，仿佛预示着书页中蕴含的严谨与未来感。我最初翻阅时，主要被其中关于**计算化学基础理论**的部分所吸引。作者显然对量子力学和分子动力学的数学基础有着深刻的理解，但令人欣慰的是，他/她没有将这些知识点堆砌成一堆晦涩难懂的公式。相反，叙述的逻辑非常清晰，像是循序渐进地引导读者从宏观的化学概念过渡到微观的计算模型构建。例如，在描述密度泛函理论（DFT）的收敛性问题时，书中通过详细的案例分析，对比了不同泛函在处理特定分子体系时的优劣，这种实践层面的指导性远胜于许多纯理论教材。特别是书中对**基组选择**的讨论，细致入微地剖析了从最小集到完全集每一步的计算成本与精度权衡，对于初入计算领域的学生来说，这无疑是一份宝贵的“避坑指南”。我特别欣赏作者在章节末尾设置的“思考题”，它们并非简单的知识点复述，而是需要结合实际软件操作才能解决的综合性问题，极大地激发了我的动手欲望，让我感觉自己不只是在阅读一本教科书，更像是在跟随一位经验丰富的导师进行一次系统的编程与模拟训练。

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最后，这本书在**解决实际化学问题**的案例展示上，展现了其非凡的综合能力。它没有过多纠结于纯粹的算法推导，而是将重点放在“如何用计算机解决一个具体的化学难题”上。书中对**反应机理的预测与过渡态搜索**的论述尤为精彩，它展示了如何结合热力学计算和动力学理论，系统性地排除掉错误的反应路径，最终锁定实验观察到的关键中间体。我尤其喜欢其中关于**溶剂效应模型**（如PCM和SMD）的对比分析，作者通过一个实际的有机反应实例，直观地展示了不同模型在预测产率和选择性时的细微差异，以及选择合适模型的重要性。这种将抽象的计算方法与具体的化学现象紧密结合的叙事方式，极大地增强了我的学习兴趣。它让我深刻体会到，计算机不再是化学家手中的一个工具箱，而是已经演变成了一个强大的思维伙伴，能够帮助我们探索肉眼不可及的分子世界。

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这本书的**软件应用与工作流程集成**部分，可以说是其最“接地气”的亮点之一。许多计算化学书籍常常将软件操作视为理所当然，但《Computer Applications in Chemistry》却用相当篇幅详细对比了几个主流商业软件和开源工具包的优缺点。例如，书中对Gaussian、ORCA和NWChem这几款软件在处理过渡金属配合物基态结构优化时的性能差异进行了细致的性能基准测试。更重要的是，它没有仅仅停留在介绍软件的功能，而是深入探讨了**如何将不同的软件模块串联起来形成高效的工作流**。例如，如何使用脚本语言自动提取第一性原理计算的势能面数据，然后导入到专门的动力学模拟软件中进行进一步的模拟，最后将结果导入到三维可视化工具中进行渲染。这种对“端到端”研究流程的关注，体现了作者对实际科研环境的深刻理解，使得这本书不仅仅是一本参考书，更像是一份实用的实验室SOP（标准操作程序）指南，极大地提高了我在处理复杂多步骤计算任务时的效率和信心。

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当我深入到涉及**数据可视化与数据挖掘**的章节时，我感到这本书展现出了与传统化学教材截然不同的前瞻性。现代化学研究早已不是埋头于试剂和玻璃器皿，而是与大数据紧密相连。这本书非常敏锐地捕捉到了这一点，并花了大量的篇幅介绍如何利用Python和R等主流编程语言，处理大规模的实验数据和模拟结果。书中对**化学信息学（Cheminformatics）**的介绍尤其精彩，它不仅仅停留在理论层面，而是直接提供了构建化学结构数据库、进行相似性检索以及预测化合物性质的实用代码片段。我尝试着跟着书中的步骤，用一小段脚本对一组药物分子的拓扑描述符进行了计算和可视化，那种亲手将抽象数据转化为直观图谱的成就感是无与伦比的。作者在描述如何使用机器学习模型（如支持向量机或神经网络）来预测反应产率时，处理数据的步骤讲解得极其到位，包括数据预处理、特征工程的选择标准，以及如何避免模型过拟合等关键技术点，这对于任何希望将AI技术应用于材料发现或药物设计的科研人员来说，都是极具价值的实操手册。

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