Theory Of Chemical Reaction Dynamics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Lagana, Antonio (EDT)/ Lendvay, Gyorgy (EDT)

出品人:

页数:504

译者:

出版时间:

价格:259

装帧:HRD

isbn号码:9781402020544

丛书系列:

图书标签:

• 化学动力学
• 反应速率理论
• 过渡态理论
• 分子动力学
• 化学反应
• 碰撞理论
• 势能面
• 量子化学
• 统计力学
• 微观反应动力学

《化学反应动力学前沿：从微观到宏观的视角》 引言：探索物质变化的本质 化学反应是自然界中物质转化的核心过程，理解其发生的机制和速率是化学科学的基石。本书《化学反应动力学前沿：从微观到宏观的视角》并非对传统反应动力学理论的简单复述，而是聚焦于当前该领域最前沿、最具挑战性的研究方向和新兴技术。全书旨在为研究生、高年级本科生以及从事相关领域研究的科研人员提供一个深入、全面且富有洞察力的视角，理解现代化学反应动力学是如何通过精密的实验技术和先进的理论计算，揭示物质世界在时间尺度上的微妙变化。 本书共分六个主要部分，涵盖了从基本概念的深化到复杂体系的突破性进展。 --- 第一部分：超快光谱技术与时间分辨研究的深化 本部分着重探讨了用于捕捉原子和分子在飞秒（$10^{-15} ext{s}$）乃至阿秒（$10^{-18} ext{s}$）时间尺度上动态行为的尖端实验技术。我们深入分析了泵浦-探测（Pump-Probe）技术在理解能量转移和电子激发态演化中的应用，并详细阐述了二维电子光谱（2DES）如何提供关于相干性和能量弛豫通道的独特信息。 2DES的理论与应用： 我们不仅讨论了2DES信号的解析，还重点分析了如何利用其高维谱来区分不同时间尺度的分子内振动耦合和溶剂化效应。特别关注了在凝聚相中，例如溶液和固态材料中，超快电子转移和能量梯级（Energy Funneling）的机制。 阿秒物理学在化学中的渗透： 随着阿秒光源的成熟，我们探讨了如何利用它来追踪价电子的瞬时运动，这对于理解化学键的形成与断裂初期阶段至关重要。这部分内容强调了实验技术如何将传统的“过渡态”概念推向更精细的“瞬时构象”。 --- 第二部分：复杂反应系统中的量子效应 传统的反应动力学模型常依赖于平均场近似或经典轨迹理论。然而，对于涉及轻原子（如氢）或处于低温环境下的反应，量子效应——如量子隧穿和零点能量的贡献——变得不可或缺。 基于路径积分的反应速率理论： 本章详述了非绝热过程中的路径积分分子动力学（PIMD）方法，如何精确计算在有限温度下的反应速率常数，克服了经典描述在势能面交叉区域的局限性。 电子-振动耦合（vibronic coupling）的精细化处理： 我们探讨了电子和分子振动之间的强耦合如何导致非马尔可夫（Non-Markovian）动力学行为。通过对拉曼光谱和激发态吸收数据的联合分析，揭示了在复杂分子体系（如光合作用复合体）中，如何利用振动模式作为能量传输的“导轨”。 --- 第三部分：从单分子到系综：异质催化与表面反应动力学 在多相催化领域，反应通常发生在复杂的固体表面。理解单个活性位点的行为以及如何将这些单点信息平均到宏观的系综反应速率中，是当前研究的热点。 单分子表面动力学技术（SMST）： 本部分详细介绍了利用荧光相关光谱（FCS）和高空间分辨技术（如STORM/PALM在催化剂表面的应用），来追踪单个催化剂纳米颗粒上的反应事件。重点讨论了活性位点异质性（Site Heterogeneity）对宏观催化性能的影响。 反应机理的实时监测： 阐述了如何结合原位（in situ）傅里叶变换红外光谱（FTIR）和拉曼光谱，实时监测催化循环中吸附物种的寿命和转化路径，特别是针对复杂有机合成反应中产物选择性的控制。 --- 第四部分：溶液中反应的溶剂化动力学与介观效应 溶剂不仅仅是惰性介质，它主动参与到反应的能量景观和动力学路径中。本部分深入研究了溶剂动力学如何影响反应速率，特别是对于涉及大分子或界面过程的反应。 重构态理论（Solvation Dynamics）： 详细阐述了如何使用非平衡态方法来描述溶剂分子在溶质电子结构变化时重新排列的速率，这直接决定了反应活化能的动态变化。 离子液体与超临界流体的特殊动力学： 探讨了在非常规溶剂中，由于其独特的结构和粘度特性，反应物扩散、碰撞频率以及过渡态稳定性的变化规律，这些规律显著偏离了传统的洛伦兹-爱因斯坦或斯托克斯-爱因斯坦模型。 --- 第五部分：理论计算化学的新范式：机器学习与反应路径搜索 随着计算资源的增加，反应动力学理论正经历一场由数据驱动的革命。本部分关注如何利用先进的计算工具来加速对复杂势能面的探索。 神经网络势能面（NNP）的构建与应用： 详细介绍了如何利用高精度量子化学数据训练深度学习模型，构建出可媲美高精度量子化学计算的势能面，从而实现对数百万飞秒的分子动力学模拟。这极大地提高了对长时程（如蛋白质折叠或酶催化）过程的模拟能力。 基于机器学习的反应路径自动识别： 阐述了如何结合图论和变分方法，利用机器学习算法自动在庞大的构象空间中识别出最有可能的反应路径和过渡态，解决了传统量子化学中人工设置初始条件的瓶颈问题。 --- 第六部分：生物化学反应的动态视角 酶催化是自然界中最有效率的反应过程。本部分将动力学原理应用于生物大分子系统，重点关注能量转换和构象变化。 酶催化机制的动态成像： 探讨了如何结合极低温电子显微镜（Cryo-EM）的大分辨率结构信息与分子动力学模拟，来构建酶循环中关键中间体的动态“快照序列”，揭示了振动辅助的质子转移和底物结合的协同机制。 光动力系统中的能量耗散： 聚焦于光合作用中心和光敏蛋白质中，研究能量如何被高效捕获并传递，同时探讨了通过动力学路径实现无害能量耗散的分子设计原理，这对于开发新型太阳能转换器件具有指导意义。 --- 总结 本书力求在理论深度和应用广度之间找到平衡，为读者提供一个理解化学反应动态学的多维度平台。通过整合最先进的实验技术、精密的理论建模和新兴的数据科学工具，我们旨在激发对物质世界如何随时间演化的更深层次的探究。本书强调的不是对已知理论的巩固，而是对未来十年化学反应动力学研究方向的积极探索和前瞻性布局。

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