Advances in Bioinformatics and Its Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Hu, Mathew (EDT)/ Narasimhan, Giri (EDT)/ Petoukhov, Sergei (EDT)

出品人:

页数:615

译者:

出版时间:

价格:$151.00

装帧:HRD

isbn号码:9789812561480

丛书系列:

图书标签:

• Bioinformatics
• Computational Biology
• Genomics
• Proteomics
• Data Mining
• Algorithms
• Machine Learning
• Systems Biology
• Biostatistics
• Bioinformatics Applications

好的，这是一本关于现代计算材料科学与工程的图书简介，内容详尽，旨在为跨学科研究人员提供深入的洞察和实用的工具。 --- 现代计算材料科学与工程：理论、方法与前沿应用 图书简介 概述： 《现代计算材料科学与工程：理论、方法与前沿应用》是一部面向高年级本科生、研究生、博士后研究人员以及资深工业界工程师和科学家们的综合性参考书。本书旨在系统性地梳理和阐述支撑当代材料设计、发现与性能预测的核心计算范式、先进的数值模拟技术，以及它们在解决复杂工程挑战中的实际应用。 在全球对可持续能源、高性能结构、生物医学植入物和先进电子器件的需求日益增长的背景下，计算材料科学已成为驱动材料创新的核心引擎。本书摒弃了传统教科书中过于侧重单一尺度的局限性，而是聚焦于多尺度、多物理场耦合的集成化计算框架，强调从原子结构到宏观性能的无缝连接。 本书的撰写风格力求严谨的科学深度与清晰的工程实践相结合，通过详尽的数学推导、算法剖析和丰富的案例研究，确保读者不仅能理解“如何做”，更能掌握“为何如此做”的底层物理和化学原理。 核心内容模块： 本书共分为六大部分，系统地涵盖了从基础理论到尖端应用的完整知识体系。 第一部分：计算材料科学的基石与方法论 本部分首先奠定理论基础，详细介绍了理解材料行为所必需的统计力学和量子力学原理。 量子力学基础回顾： 深入探讨了密度泛函理论（DFT）的最新发展，包括高通量计算的实施策略、范德华相互作用的处理、以及对复杂电子结构（如强关联体系和缺陷工程）的精确描述。重点分析了 Kohn-Sham 轨道、交换关联泛函的选择标准及其对计算成本和精度的权衡。 经典分子模拟： 全面覆盖牛顿分子动力学（MD）和蒙特卡洛（MC）模拟。详细讨论了势函数的构建和选择（如嵌入式场、机器学习势），特别是对于涉及化学反应和相变的反应性力场（ReaxFF）的最新进展。 热力学与相平衡计算： 阐述了如何利用计算方法预测相图、溶解度和相变动力学，包括 CALPHAD 方法与第一性原理计算结果的有效集成策略。 第二部分：微观尺度的先进模拟技术 本部分聚焦于原子和纳米尺度的精确模拟，这是理解材料本征性质的关键。 缺陷工程与扩散动力学： 详述了点缺陷、线缺陷（位错）和界面缺陷的形成能、迁移率的计算方法。引入了基于阿累尼乌斯方程的扩散模型与 MD 模拟结果的结合，以预测高温下的材料老化和蠕变行为。 电子结构与光谱模拟： 深入探讨了计算材料的电子、光学和磁学性质。内容包括计算吸收光谱、电荷迁移率、以及如何利用时间依赖性 DFT（TD-DFT）预测材料的光电转换效率。 稀有同位素与核材料模拟： 针对特殊应用，本书包含了一章关于同位素效应和在辐射环境下的材料稳定性的计算研究方法，这对于核能和空间科学领域至关重要。 第三部分：介观尺度的建模与表征 介观尺度（10 nm 到 1 μm）是决定宏观性能的关键环节，本部分侧重于结构演化和复杂系统的模拟。 相场方法（Phase-Field Modeling）： 详细阐述了相场理论在描述材料微观结构演化中的应用，包括晶粒生长、析出相形成、以及蠕变和断裂过程中的塑性流动。重点讨论了如何从 MD 或 DFT 结果中提取相场模型的参数。 介观尺度动力学： 讨论了如粗粒化分子动力学（CGMD）和耗散粒子动力学（DPD）等技术，它们如何有效地模拟软物质、聚合物网络和复杂流体的动力学行为。 计算断裂力学导论： 结合了有限元方法和分子动力学，介绍了模拟裂纹萌生、扩展和偏转的串联策略，尤其关注材料的韧性与疲劳行为。 第四部分：宏观性能的数值仿真与工程应用 本部分将理论与工程实践紧密结合，关注大规模结构和复杂场域的模拟。 先进有限元分析（FEA）： 探讨了非线性材料本构模型的建立，包括粘塑性、超弹性以及损伤模型在复杂载荷条件下的应用。重点分析了网格划分对高应力集中区域计算结果的影响。 多物理场耦合： 重点剖析了热-力、电-力、以及化学-力等多场耦合问题的求解策略，例如压电材料的响应、燃料电池中的电化学反应与结构形变。 优化与逆向设计： 介绍了如何将计算模型与优化算法（如遗传算法、贝叶斯优化）相结合，实现材料成分和微观结构的逆向设计，以满足预设的性能指标。 第五部分：高通量计算与人工智能赋能 本部分聚焦于如何利用现代信息技术加速材料发现进程。 高通量计算（High-Throughput Computing）： 详细介绍了材料基因组计划（MGI）中的数据管理、自动化工作流的构建（使用 AiiDA 等框架）以及数据库的有效利用。 机器学习在材料科学中的应用： 深入讲解了如何利用机器学习（ML）来预测材料性质、生成势函数（GAP、NNP）以及对复杂模拟结果进行降维和分类。重点在于数据预处理、特征工程以及模型的可解释性。 代理模型（Surrogate Models）的构建与验证： 阐述了如何利用 ML 模型加速传统耗时模拟（如 DFT 迭代）的计算，并讨论了构建高保真代理模型时如何处理不确定性量化。 第六部分：前沿案例研究与未来展望 最后一部分通过具体的工程实例，展示了上述方法的综合应用能力。 能源材料： 电池电极材料的界面稳定性、固态电解质的离子输运机制、以及高效光伏材料的激子动力学模拟。 生物医学材料： 植入物表面的蛋白质吸附模拟、生物相容性与降解过程的介观模拟。 极端环境材料： 航空航天用高温合金的抗蠕变性能预测、以及高熵合金（HEAs）的构效关系研究。 读者对象： 本书适合于致力于在计算材料学领域进行深入研究的研究人员和学生。它不仅是理论和算法的权威参考，更是指导实践人员将复杂计算方法转化为可靠工程预测的实用指南。通过系统学习本书内容，读者将能够设计并执行跨尺度的、多物理场的材料模拟项目，从而有效加速新材料的发现和工程化进程。 ---

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