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出版者:

作者:Lelievre, Tony/ Stoltz, Gabriel/ Rousset, Mathias

出品人:

页数:472

译者:

出版时间:2009-4

价格:$ 140.12

装帧:

isbn号码:9781848162471

丛书系列:

图书标签:

• 计算物理
• 统计力学
• 自由能
• 分子模拟
• Monte Carlo
• 分子动力学
• 生物物理
• 化学物理
• 计算化学
• 能量计算

《自由能计算》 探索分子世界的新视角：一本关于计算化学的深度指南 在瞬息万变的科学领域，理解物质最基本构成——分子的行为和相互作用，是推动技术进步和突破创新的基石。而计算化学，作为一门连接理论与实验的桥梁，为我们提供了前所未有的手段来窥探微观世界的奥秘。《自由能计算》这本书，正是献给那些热衷于深入理解分子动力学、反应机制以及物质在各种环境下的稳定性的读者。它不仅仅是一本介绍计算方法的书籍，更是一次关于如何运用先进计算工具来揭示复杂科学问题的旅程。 本书的撰写目标，在于为研究人员、高年级本科生以及研究生提供一个全面而深入的计算自由能框架。我们将目光聚焦在那些能够提供深刻洞见的计算方法上，这些方法能够帮助我们理解并预测诸如化学反应速率、分子结合强度、相变行为以及自组装过程等关键科学问题。我们深知，在现代科学研究中，仅仅依靠实验数据往往是有限的，尤其是在需要解释深层机理或探索未知的参数空间时。计算方法，特别是那些能够精确计算自由能的工具，正变得日益不可或缺。 《自由能计算》并非对计算化学所有领域的包罗万象，而是选择性地深入探讨那些在当前和未来研究中具有举足轻重地位的方法。我们认为，理解自由能的计算原理和其实际应用，是掌握现代分子模拟技术的关键。因此，本书将围绕以下几个核心主题展开： 第一部分：计算自由能的基础概念与理论 在深入探讨具体计算方法之前，我们首先需要建立一个坚实的理论基础。这一部分将详细阐述自由能的物理意义，包括亥姆霍兹自由能和吉布斯自由能的区别与联系，以及它们在不同热力学条件下的重要性。我们将解释自由能在描述化学平衡、相平衡以及动力学过程中的核心作用。 熵与焓：自由能的驱动力： 我们将追溯自由能的根源，详细介绍焓（能量）和熵（无序度）如何共同决定一个系统的稳定性。理解这二者之间的微妙平衡，是理解宏观现象微观根源的关键。 配分函数：连接微观与宏观的桥梁： 配分函数是连接分子层面微观状态与宏观热力学性质的纽带。我们将详细介绍如何构建和计算配分函数，以及它在推导自由能公式中的关键作用。 统计力学视角下的自由能： 本部分将引入统计力学的基本原理，解释如何从原子和分子的运动轨迹出发，通过概率和统计的方法，计算出系统的宏观自由能。 第二部分：经典自由能计算方法 本部分将聚焦于那些经过时间检验，并且在实际应用中被广泛证明有效的高级自由能计算方法。我们将深入剖析这些方法的原理、优缺点、适用范围以及具体的实现细节。 分子动力学模拟（MD）与自由能： 分子动力学模拟是研究分子行为的强大工具。我们将介绍如何利用MD模拟产生的轨迹数据来计算自由能。这包括： 绝热积分（Thermodynamic Integration, TI）： TI方法通过设计一系列中间状态，并计算从一个状态到另一个状态的力学量的平均值，从而积分计算自由能差。我们将详细阐述TI方法的数学原理，并提供实际应用中的注意事项。 回复采样（Free Energy Perturbation, FEP）： FEP方法基于能量的微扰理论，通过在两个相邻状态之间进行采样来计算自由能差。我们将分析FEP方法的收敛性问题，以及如何通过有效的采样策略来提高计算精度。 温和推进（Alchemical Free Energy Calculations）： 我们将介绍更广义的“炼金术”自由能计算方法，它们允许我们“转化”一个分子到另一个分子，或改变其性质，并在此过程中计算自由能变化。这对于理解药物与靶标的相互作用、溶剂化效应等至关重要。 蒙特卡洛模拟（MC）与自由能： 蒙特卡洛方法在计算自由能方面也扮演着重要角色。我们将介绍： 重采样方法（Umbrella Sampling）： 这种方法通过引入“势垒”，迫使采样器探索到高能量区域，然后通过数学方法去除势垒的影响，从而获得高精度的自由能曲线。我们将深入探讨窗口的设置、势垒的选择以及后处理方法。 接受率优化（Metropolis-Hastings Algorithm）： 蒙特卡洛模拟的核心在于接受率的优化。我们将讨论如何设计有效的移动策略，以提高采样效率，从而加速自由能的收敛。 第三部分：进阶自由能计算技术与应用 在掌握了基础方法之后，本书将进一步探讨一些更先进的计算技术，以及它们在解决更复杂科学问题中的应用。 采样效率与收敛性提升策略： 自由能计算的精度很大程度上取决于采样效率和收敛性。我们将介绍一系列提升采样效率的策略，例如： 多尺度模拟（Multiscale Simulations）： 对于大型复杂系统，可能需要结合不同尺度的模拟方法。我们将探讨如何将量子力学（QM）与分子力学（MM）相结合（QM/MM），以及如何利用粗粒化模型（Coarse-grained models）来加速长程相互作用的采样。 并行计算与分布式计算： 现代自由能计算往往需要庞大的计算资源。我们将讨论如何利用高性能计算（HPC）集群来加速计算过程，以及优化算法以适应并行环境。 机器学习辅助采样： 随着机器学习的发展，我们也将探讨如何利用AI技术来指导采样过程，例如预测更有可能发现重要构象的区域，从而显著提升采样效率。 自由能计算在关键领域的应用： 我们将通过具体的案例研究，展示自由能计算在以下领域的强大应用： 药物设计与发现： 计算药物分子与靶标蛋白的结合自由能，预测药物的亲和力，指导药物的优化和筛选。 材料科学： 理解晶体生长、相变、界面能等，为新材料的设计提供理论指导。 催化反应机制： 计算反应中间体的稳定性、过渡态的能量，揭示催化剂的活性和选择性。 溶液化学： 模拟溶剂化效应，计算离子的水合能、溶解度，理解溶液中的化学过程。 生物分子模拟： 研究蛋白质折叠、DNA构象变化、膜蛋白与脂质的相互作用等。 第四部分：软件工具与实践指导 理论结合实际，本书还将介绍一些常用的自由能计算软件工具，并提供实际操作的指导。我们将讲解如何使用这些软件设置模拟参数、运行计算、进行数据后处理，并解读计算结果。 主流计算软件介绍： 我们将简要介绍GROMACS, AMBER, CHARMM, NAMD等常用分子动力学软件包中实现的自由能计算模块。 数据可视化与分析： 学习如何有效地可视化轨迹数据、自由能曲线，以及如何进行统计分析以评估计算的不确定性。 常见问题的诊断与解决： 在进行自由能计算时，常常会遇到采样不足、收敛困难等问题。我们将提供诊断这些问题的思路和解决策略。 总结 《自由能计算》这本书，旨在为广大计算化学工作者提供一个清晰、系统且实用的指南。我们希望通过对计算自由能方法的深入剖析和广泛应用的展示，能够激发读者在各自研究领域中运用这些强大工具的热情。我们相信，掌握自由能计算的技术，不仅能够加深对分子世界本质的理解，更能为解决当今和未来科学挑战提供关键的洞察和解决方案。无论您是初学者还是经验丰富的研究者，本书都将是您探索分子世界计算奥秘的得力助手。

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