Chemical Calculations at a Glance pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Yates, Paul

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2005-6

价格:£ 24.95

装帧:

isbn号码:9781405118712

丛书系列:

图书标签:

• 化学计算
• 化学计量学
• 化学
• 学习指南
• 速查
• 公式
• 解题技巧
• 大学化学
• 高中化学
• 实验化学

跨越边界：现代材料科学与计算模拟的深度探索 一部超越传统化学计算的力作，深入剖析复杂体系的精细调控与前沿应用。 本书旨在为材料科学家、化学工程师以及计算物理领域的专业人士提供一个全新的视角，聚焦于如何利用先进的计算方法，精确预测和设计具有特定功能的先进功能材料。我们不再仅仅关注教科书上基础的化学计量与平衡计算，而是将重点放在理解宏观性能背后的微观机制与多尺度模拟技术。 第一部分：量子化学与电子结构的高精度计算 本部分彻底颠覆了对分子体系电子结构的传统理解，侧重于当前最前沿的量子化学方法在复杂体系中的应用瓶颈与突破。 第一章：密度泛函理论（DFT）的最新进展与局限性分析 详细探讨了从基础的局域密度近似（LDA）到广义梯度近似（GGA），再到更先进的混合泛函和超交换关联（HSE）泛函的发展脉络。重点剖析了当前计算化学领域尚未完全解决的电子相关问题，特别是针对长程作用力、范德华相互作用（vdW-DF）的精确建模方法。我们通过对比多个商业和开源软件包（如VASP, Quantum ESPRESSO, Gaussian）在计算半导体带隙、过渡金属氧化物自旋态时的实际表现，揭示了不同泛函选择对计算结果精度的决定性影响。此外，还深入讨论了自相互作用误差（Self-Interaction Error, SIE）的修正策略，包括在半导体缺陷工程中引入Hubbard U项的有效性。 第二章：激发态谱学与光电性能预测 本章聚焦于材料与光的相互作用。详细介绍了贝特曼-萨德（Bethe-Salpeter Equation, BSE）方法在精确计算吸收光谱、电离电位和电子亲和力方面的应用。我们将复杂的激发态计算流程分解，并提供一套针对钙钛矿太阳能电池光吸收带隙调控的实际案例分析。此外，还涵盖了时间依赖性密度泛函理论（TD-DFT）在线性响应下的应用，以及如何通过计算介电函数来预测材料的非线性光学响应特性。 第三章：复杂体系的有效哈密顿量构建与多体微扰理论 对于包含强关联电子的材料（如高温超导体、铁磁性材料），标准DFT方法往往失效。本章深入探讨了动力学平均场理论（DMFT）与DFT的耦合（DFT+DMFT），用以描述电子在局域层面的强关联效应。内容还包括如何从第一性原理计算结果中提取有效哈密顿量（如Hubbard模型、t-J模型），并利用GW近似方法对DFT计算的带结构进行高精度的能量修正，特别是针对新兴二维材料的电子结构重构。 --- 第二部分：多尺度建模与材料设计策略 本部分超越了单一尺度的计算限制，强调计算方法如何桥接原子尺度行为与宏观工程性能。 第四章：分子动力学模拟（MD）的进阶应用与力场开发 本章摒弃了基础的牛顿运动定律应用，转而关注非平衡态MD在材料加工过程中的模拟。重点介绍如何从第一性原理数据（如能量和力）中自动生成或修正机器学习势能面（Machine Learning Potentials, MLPs），如使用神经网络或高斯过程回归来描述复杂的化学反应路径和相变。我们将展示如何利用高温淬火模拟预测玻璃转变温度（Tg）和自由体积分布，这对于高分子材料和无定形固体至关重要。 第五章：介观尺度传输现象的模拟与界面工程 材料的最终性能往往受界面控制。本章深入研究了介观尺度的物质输运问题。包括如何使用介观动力学（Mesoscale Dynamics, Mesodyn）模拟离子在固体电解质中的扩散行为，以及如何结合格子玻尔兹曼方法（Lattice Boltzmann Method, LBM）来模拟多孔介质中的流体力学和传质过程。针对电池电极材料，我们详细阐述了如何模拟电化学反应界面（SEI层）的形成与演化，以及该层对循环稳定性的影响。 第六章：热力学驱动的相图构建与材料稳定性预测 精确的相图是指导材料合成的蓝图。本章关注如何利用CALPHAD（计算热力学）方法与第一性原理数据进行耦合。详细解释了如何通过计算特定晶体结构的亥姆霍兹自由能，结合统计热力学，来预测复杂多组分合金在高压高温下的稳定相。内容还涉及缺陷热力学的计算，例如氧空位在陶瓷材料（如SOFC电解质）中的形成能与迁移能，这对理解材料的化学计量偏差和高温稳定性至关重要。 --- 第三部分：高通量计算与数据科学驱动的材料发现 本部分聚焦于如何利用自动化流程和大数据技术，加速新材料的筛选与优化。 第七章：高通量计算流程的自动化与数据库构建 本章详述了如何设计和实现高通量（High-Throughput）计算流水线，实现对数千种潜在化合物的结构弛豫、性质筛选和数据存储。重点讨论了材料信息学（Materials Informatics）的关键技术，包括如何从结构描述符（Descriptors）中提取有意义的特征向量，并利用贝叶斯优化等机器学习算法，指导下一步的计算方向，以最小的计算成本发现最佳配方。 第八章：机器学习在预测材料性能中的深度应用 超越传统的线性回归，本章深入探讨了深度学习模型（如图神经网络，GNNs）在预测复杂晶体结构和分子特性方面的潜力。我们将展示如何训练模型来预测材料的硬度、催化活性位点、以及生物相容性，重点在于模型的可解释性——如何从黑箱模型中反推出驱动材料性能的关键化学/物理因素。案例研究将集中于新型储氢材料的吸附能预测。 --- 总结 本书为读者提供了一套完整的、面向工程实践的计算工具箱。它要求读者具备扎实的量子化学基础，并渴望掌握将这些基础理论应用于解决实际的、多尺度的材料设计难题。全书贯穿着严谨的科学论证和对前沿研究的深度剖析，旨在培养读者独立构建复杂计算模型，并有效指导新一代功能材料研发的能力。

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初次接触这本书，我本以为它会是一本侧重于实际操作和实验室数据处理的实用手册。毕竟，在化学的世界里，理论知识固然重要，但将那些抽象的方程式转化为实际可测量的数值，往往才是最考验功底的地方。我特别关注那些关于误差分析和数据拟合的部分，期待能找到一些关于如何处理实验中不可避免的波动和不确定性的巧妙方法。遗憾的是，这本书似乎将更多的篇幅投入到了基础的化学计量学和更偏理论的计算模型构建上。那些关于如何校准精密仪器的细枝末节，或者在复杂的混合体系中如何通过简化假设来快速得到近似解的“窍门”，在书中几乎没有提及。这让我感觉，这本书更像是在为准备标准化理论考试的学生准备的，而不是为在实验室里与试剂和数据搏斗的我们。它的“一瞥”感体现在对基础概念的概括上，而非对复杂实验场景的模拟和指导，这对于提升我的实际操作信心帮助有限。

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坦白讲，我试图用这本书来快速掌握一些高等无机化学中的晶体场理论计算，或者涉及到分子轨道理论中能量级别的估算方法。我希望能找到一个快速参照表，列出不同配位数的几何构型对应的d轨道分裂能的简化公式，以便在进行课堂讨论或快速预估时能够得心应手。然而，当我翻阅到涉及配位化学的部分时，我发现它更倾向于详细介绍这些理论的数学基础和历史发展，而不是提供那些可以被快速应用的“快捷方式”。这本书的深度是毋庸置疑的，它确实涵盖了许多重要的计算领域，但它的“快”似乎更多地体现在对背景知识的快速回顾上，而非对高级计算技巧的即时提取上。对于我这种希望在短时间内解决特定复杂问题的人来说，这本书的侧重点似乎略微偏向了基础的夯实，而非进阶的加速。

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这本《Chemical Calculations at a Glance》的书名听起来就让人眼前一亮，仿佛是为我这种化学计算苦手量身定制的“救星”。我当时拿到书的时候，心里充满了期待，希望它能像它的名字一样，提供一种简洁明了、一目了然的解题思路。然而，当我翻开扉页，试图寻找那些我苦苦思索却不得其解的化学平衡、热力学难题的速查指南时，我感到了一丝迷茫。这本书似乎并没有如我所愿，提供那些我期待的、直击核心的公式汇总和快速应用技巧。它更像是一部详尽的理论教科书的缩影，注重概念的铺陈而非快速查询的便利性。我本想快速定位到“如何快速计算滴定终点pH值”或者“查阅常见缓冲溶液的pKa值”，但书中的结构更倾向于循序渐进的知识讲解，而不是那种“一页搞定”的速查手册风格。对我来说，这本“一瞥”之作，似乎需要花费不少时间才能真正“瞥见”其精髓，这与我期望的即时帮助产生了不小的落差。我希望看到的是图表和关键步骤的突出显示，而不是大段的文字论述。

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这本书的排版和设计风格，说实话，给我带来了一种非常沉静、甚至有些学术的感受。封面简洁到几乎朴素，内页的字体选择和留白也都是传统教科书的风格，这本身没有错，但与“At a Glance”（一瞥）这个名字所暗示的活力和即时性形成了微妙的对比。我期待的是色彩鲜明的示意图，能够用视觉化的方式解释复杂的反应机理或计算流程。比如，一个能量曲线图如果能用不同的颜色清晰区分活化能和反应热，那会让人印象深刻。然而，这本书更多依赖于文字的描述和公式的推导。当我需要理解一个多步反应的整体平衡常数时，我更希望看到一个流程图或者一个清晰的分解步骤图，而不是仅仅依靠长长的数学表达式来构建逻辑链条。这种偏向于纯文本的呈现方式，使得一些本可以非常直观的计算过程，变得需要我花费更多精力去逐字逐句地解读，削弱了其声称的“快速浏览”的效能。

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从一个致力于自学并提升计算效率的角度来看，这本书的难度曲线设置似乎略显陡峭。它假定读者已经具备了一定的化学基础和良好的数学功底，能够轻松应对微积分和线性代数在化学计算中的应用。如果我忘记了某个特定的积分技巧，或者对某个统计分布的假设感到模糊，这本书并没有提供足够的“回顾”或者“附录”来帮助我快速补齐这部分短板。它直接进入了核心的计算展示，这对于高手来说可能是高效的，但对我这样的学习者而言，却成了一道无形的门槛。我希望“At a Glance”意味着即便是初学者也能通过简单的指引进入计算的世界，但实际上，我需要不断地查阅其他参考资料来佐证和理解书中某些步骤的合理性。这使得整个学习过程，并没有如书名所承诺的那样，轻松自如，反而需要我投入相当大的精力去“解密”其简洁背后的复杂性。

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