Computational Earthquake Science pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Donnellan, Andrea (EDT)/ Mora, Peter (EDT)/ Matsuura, Mitsuhiro (EDT)/ Yin, Xiang-Chu (EDT)

出品人:

页数:2118

译者:

出版时间:

价格:69.95

装帧:Pap

isbn号码:9783764371425

丛书系列:

图书标签:

• 地震学
• 计算科学
• 数值模拟
• 地球物理学
• 断层力学
• 地震灾害
• 地震预测
• 地震波传播
• 高性能计算
• 地球动力学

好的，这是一份针对一本名为《Computational Earthquake Science》的图书所撰写的、完全不涉及该书内容的图书简介，旨在详细描述另一部完全不同的著作。 --- 洞悉微观世界的宏大叙事：现代材料科学中的计算模拟与实验表征 作者：[此处可虚构一位权威学者的姓名] 出版社：[此处可虚构一家知名的学术出版社] 导言：跨越尺度的挑战 在二十一世纪，人类对物质世界的理解已经超越了传统的宏观观察和基础化学键的推断。现代工程、能源、生物医学以及信息技术的发展，越来越依赖于对材料在原子、分子乃至量子层面上行为的精确预测与控制。然而，材料的复杂性——其结构缺陷、界面效应、动态响应以及多尺度耦合——构成了科学家和工程师们必须面对的巨大挑战。《洞悉微观世界的宏大叙事：现代材料科学中的计算模拟与实验表征》正是在这一背景下诞生的权威著作。 本书并非对单一材料系统的深入剖析，而是提供了一个宏大且全面的框架，用以整合当前材料科学中最前沿的计算方法与最精密的实验技术，旨在揭示从电子结构到宏观性能的完整信息链条。它强调的不是具体材料的性质，而是“如何理解和预测”任何给定材料体系的内在规律。 第一部分：理论基石与计算范式转换 本部分将读者带入现代计算材料科学的理论核心，重点关注那些驱动物质模拟的计算范式。我们摒弃了对特定模拟工具的僵化介绍，转而深入探讨不同计算层级之间的内在联系和适用性边界。 1. 量子力学基础与密度泛函理论（DFT）的演进 本书详细剖析了计算化学和凝聚态物理中的基石——密度泛函理论（DFT）。重点讨论了当前高精度泛函（如Hybrids、Meta-GGAs）在处理电子相关性、电子传输性质和晶格动力学中的最新进展与局限性。特别关注了如何在面对过渡金属氧化物、二维材料和有机半导体时，有效平衡计算成本与精度。 2. 从微观到介观：分子动力学（MD）的广阔天地 分子动力学模拟是连接原子细节与宏观热力学特性的桥梁。本书并未罗列所有的力场（Force Fields），而是专注于新型势函数（如机器学习势，Neural Network Potentials）的构建哲学。这部分内容深入探讨了如何利用高通量计算数据来训练出既能准确描述键合过程，又能捕捉扩散、相变等慢过程的势函数，使其能够应用于皮秒到微秒尺度的模拟。 3. 介观与连续介质模型的融合 在更大的时间与空间尺度上，有限元方法（FEM）和相场模型（Phase Field Models）成为主流。本书强调了如何通过“粗粒化”（Coarse-Graining）策略，将来自量子或MD计算的参数（如界面能、扩散系数）无缝地输入到宏观连续介质模型中。这种多尺度耦合策略，是实现材料性能逆向工程的关键技术。 第二部分：实验表征的革命性工具 计算模拟的可靠性，严重依赖于精确的实验数据进行验证和校准。本部分聚焦于那些能够提供原子级分辨率和实时动态信息的先进实验技术，并阐述如何将实验观测结果转化为可用于计算模型输入的物理量。 1. 高分辨电子显微镜技术（HRTEM/STEM）的深度解析 本书详细介绍了球差校正扫描透射电子显微镜（STEM）在解析轻元素结构、识别界面原子排列以及定量分析局部化学态方面的能力。重点讨论了如何利用环形暗场（ADF）和高角度环形暗场（HAADF）图像的对比度理论，结合像衬度模拟，来确定原子尺度的缺陷构型，而非仅仅停留在形貌观察。 2. 谱学技术的前沿应用：从静态到动态 除了传统的X射线衍射（XRD），本书着重介绍了同步辐射光源和自由电子激光（FEL）所催生的瞬态吸收光谱（TA-XAS/XPS）和超快电子衍射。这些技术使得研究人员能够“冻结”化学反应、光激发过程或晶格振动的瞬间，为计算模拟中涉及的动力学过程提供了直接的实验证据。 3. 原位与非原位表征的综合策略 真正的材料理解需要观察材料在真实工作条件下的表现。本书系统梳理了“原位（In-situ）”电镜、原位拉伸/加热反应池，以及高压立方砧技术。强调了如何设计实验以最小化原位条件与真实环境之间的差异，并如何将这些动态数据流与并行计算模拟结果进行实时比对。 第三部分：数据驱动的材料发现与性能预测 面对海量的模拟结果和实验数据，传统的“试错法”已然过时。本部分的重点在于介绍如何构建智能化的数据处理和挖掘流程，以加速新材料的发现。 1. 材料信息学（Materials Informatics）的核心构建块 本书清晰界定了材料信息学在计算科学中的角色：如何构建高质量的材料数据库（Materials Databases），如何设计有效的描述符（Descriptors）或指纹（Fingerprints）来量化材料的结构和化学信息，以及如何利用这些数据训练出预测模型。 2. 机器学习在材料性质预测中的集成 深入探讨了监督学习、非监督学习在加速计算模拟中的应用，例如利用神经网络来替代耗时的DFT计算，或使用高斯过程回归来在不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）的框架下预测材料的机械性能和热力学稳定性。 结语：整合的未来 《洞悉微观世界的宏大叙事》的最终目标是展示：计算模拟不是实验的替代品，而是实验的放大器；实验表征也不是对计算结果的简单验证，而是为更深层次的理论构建提供约束。本书引领读者掌握一套完整的、跨尺度的、数据驱动的研究方法论，这套方法论是未来材料创新和工程突破的共同语言。它为高层次的研究人员、博士生以及致力于前沿材料研发的工程师提供了一份不可或缺的路线图，指导他们如何从海量的、看似离散的原子行为中，提炼出可指导宏观应用的设计原则。 ---

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