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出版者:Wiley-VCH Verlag GmbH

作者:

出品人:

页数:479

译者:

出版时间:1993-12

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9783527896585

丛书系列:

图书标签:

• Computational Chemistry
• Molecular Modeling
• Quantum Chemistry
• Chemical Physics
• Theoretical Chemistry
• Density Functional Theory
• Molecular Dynamics
• cheminformatics
• Materials Chemistry
• Drug Discovery

现代计算化学前沿：理论、方法与应用 图书简介 本书旨在全面、深入地探讨现代计算化学领域的最新发展、核心理论框架以及在多个科学分支中的广泛应用。计算化学作为一门跨学科的前沿领域，它利用物理学原理、化学理论和计算机科学技术，对化学系统进行定量描述和预测，极大地推动了基础科学研究和工业技术的创新。本书内容结构严谨，从基础理论的建立到复杂系统的模拟，力求为化学、物理学、材料科学、生物学以及药学等领域的科研人员、高级本科生和研究生提供一本兼具深度与广度的参考著作。 第一部分：计算化学的理论基石 本部分将详尽阐述支撑现代计算化学的量子力学基础和经典力学模型。 第一章：量子化学基础回顾与深化 本章首先回顾了薛定谔方程及其在分子体系中的应用。重点讨论了从头算（Ab Initio）方法的演进，包括Hartree-Fock（HF）理论的限制与后HF方法的发展。我们将详细剖析电子相关性的引入对计算精度的决定性影响，深入探讨包括组态相互作用（CI）、微扰理论（MPn）以及耦合簇（CC）方法在内的不同处理方式的理论优势、计算成本和适用范围。特别地，本章将花大量篇幅介绍密度泛函理论（DFT）的哲学基础——霍恩伯格-科恩定理，并系统梳理当前主流泛函（如GGA, meta-GGA, Hybrids）的特性、局限性以及在处理电子密度和能量方面的最新进展。 第二章：半经验方法与分子力学 在处理大规模体系或需要快速构象搜索时，半经验方法和分子力学模型扮演着至关重要的角色。本章将详细解析半经验方法的参数化策略、线性组合分子轨道（LCAO）的近似引入，并评估其在特定化学问题中的预测能力。随后，我们转向经典计算化学——分子力场（Force Fields）。本书将系统比较牛顿力学在化学模拟中的应用，阐述经典势函数的构建原则，涵盖范德华力、静电相互作用、键合项（伸缩、弯曲、扭转）的数学形式。我们将深入分析不同力场（如AMBER, CHARMM, OPLS）在处理蛋白质、核酸和有机小分子体系时的差异化表现和参数校准的挑战。 第二部分：模拟方法与技术 本部分聚焦于将理论转化为实际计算结果的核心技术，特别是分子模拟的动力学方法。 第三章：分子动力学模拟（MD） 分子动力学模拟是理解时间依赖性化学过程的强大工具。本章将从李斯-范（Lees-Edwards）边界条件到Verlet积分算法，系统讲解时间演化算法的实现细节和稳定性分析。关键内容包括温度、压力、自由能的控制与采样技术。我们将详细介绍系综理论（NVT, NPT, NPT-TMD），并深入探讨诸如增强采样技术（如Metadynamics, Umbrella Sampling）如何有效克服高能垒或长弛豫时间带来的采样瓶颈，从而精确计算反应速率和解离自由能。 第四章：蒙特卡洛（MC）方法与统计力学 蒙特卡洛方法，特别是Metropolis准则，是执行统计采样和计算配性质的另一重要支柱。本章将讲解如何利用随机行走在构象空间进行有效探索。重点讨论如何将MC方法应用于相平衡计算、晶体生长模拟以及复杂的结构优化问题中。同时，本章将连接统计力学，解释如何通过分子模拟结果，利用配分函数来推导宏观的热力学量，如熵、吉布斯自由能和化学势。 第三部分：特定化学体系的计算实践 本部分将理论和方法应用于计算化学的四大核心应用领域。 第五章：反应机理与过渡态理论 精确确定化学反应的路径和能垒是计算化学的核心任务之一。本章侧重于势能面（Potential Energy Surface, PES）的精细刻画。我们将介绍如何利用梯度和Hessian矩阵来定位鞍点（过渡态）和极小点（稳定构型）。详细讨论同步弛豫法（Synchronous Transit Method）和量子化学中的泛函优化技术，用于定位复杂的非线性反应路径。此外，本章还将整合过渡态理论（TST），讨论如何计算基于扫描的反应速率常数，并引入更先进的反应动力学理论以修正非绝热效应和量子隧道效应。 第六章：材料科学中的计算表征 计算化学在新型功能材料的设计与发现中发挥着不可替代的作用。本章聚焦于固体和表面化学模拟。我们将探讨晶体结构预测（CSPs）的方法论，包括晶格能的计算与优化。重点解析缺陷工程——如何使用超胞模型精确模拟点缺陷、位错和晶界对材料宏观性能（如导电性、机械强度）的影响。此外，本章将深入探讨吸附现象和催化反应在不同晶面上的机理研究，以及如何结合DFT计算与机器学习方法来加速材料筛选过程。 第七章：生物大分子模拟与药物设计 生物体系的复杂性对计算方法提出了极高要求。本章将结合分子动力学和量子化学（QM/MM）方法，阐述如何模拟蛋白质折叠、酶促反应和受体-配体结合过程。QM/MM方法论的细节将被剖析，特别是界面处理和电荷传递问题。在药物设计领域，我们将详细介绍虚拟筛选（Virtual Screening）的流程，包括分子对接（Docking）的评分函数优化，以及基于自由能扰动（FEP）和热力学积分（TI）的精确结合自由能计算，这是评估候选药物有效性的关键步骤。 第八章：光谱学与计算预测 计算化学是预测和解释分子光谱的有力工具。本章将重点阐述如何从量子化学计算结果出发，预测各种实验光谱。内容涵盖振动光谱（IR和Raman）的频率和强度计算，电子光谱（UV-Vis和CD）的激发态计算（如TD-DFT的应用），以及核磁共振（NMR）化学位移的精确预测。本章将强调计算结果与实验数据的对比和校准，展示计算化学在分子结构确证和动力学洞察中的独特价值。 结语：计算化学的未来展望 本书最后一部分将展望计算化学的未来方向，包括高精度电子结构方法的进一步发展、量子计算在化学模拟中的潜力，以及深度学习在加速势能面构建和性质预测中的革命性作用。本书旨在激励读者站在前人研究的基础上，探索和解决更具挑战性的化学与材料科学难题。

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