化学专业计算机基础

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出版者:原子能出版社
作者:
出品人:
页数:236
译者:
出版时间:1988-02
价格:2.55
装帧:平装
isbn号码:9787502200312
丛书系列:
图书标签:
  • 化学专业计算机基础
  • 化学
  • 计算机基础
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具体描述

内 容 简 介

本书结合一般化学及应用化学中常遇到的数学问题讲解计算机语言和算法并给出有关程序和例题。

其内容包括计算机基本硬件知识、FORTRAN语言、化学中常用数值分析方法基础、BASIC语言

及其应用等.附录中收入了Z80微型计算机指令表、FORTRANⅣ及FORTRAN77语句表和基本BA-

SIC语句表等.

本书为高等学校应用化学和其他化学专业本科学生学习计算机与算法语言的教科书,也可供上述领域

中从事科研工作的人员参考。

《现代化学研究方法导论》 本书旨在为初学者提供一个全面、系统的现代化学研究方法概览。随着科学技术的飞速发展,化学研究已不再局限于传统的实验操作,计算机和先进的测量技术在其中扮演着越来越重要的角色。本书将重点介绍如何利用现代工具和技术来设计、执行和分析化学实验,并对化学研究的未来趋势进行展望。 第一部分:化学研究设计与实验规划 科学问题的识别与界定: 如何从宏观的科学现象中提炼出具体的、可研究的化学问题。本书将提供案例分析,教授如何进行文献调研,理解现有研究的空白,并提出创新性的研究假设。 研究方案的设计: 介绍不同类型的化学研究设计,包括探索性研究、描述性研究和因果性研究,并讨论如何根据研究问题选择最合适的设计。 实验变量的控制与优化: 详细阐述独立变量、依赖变量和控制变量的概念,并介绍如何通过实验设计来有效控制无关变量,确保实验结果的可靠性。 实验材料与试剂的选择: 讲解如何根据实验目的选择合适的化学试剂、标准品和对照组,以及如何评估材料的纯度和质量。 实验安全与伦理规范: 强调化学实验中的安全意识,介绍常见的安全防护措施、应急处理方法,并讨论化学研究中的伦理考量。 第二部分:现代化学实验技术与仪器 精密测量技术: 色谱技术(Chromatography): 深入介绍气相色谱(GC)、液相色谱(HPLC)和薄层色谱(TLC)的基本原理、仪器组成、操作流程及数据解读。重点讲解不同色谱技术的适用范围和分离机制。 光谱技术(Spectroscopy): 涵盖紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)、红外吸收光谱(IR)、核磁共振波谱(NMR)和质谱(MS)等核心技术。详细介绍每种技术的物理基础、仪器工作原理、样品制备要求以及光谱解析方法,并展示其在化合物鉴定、结构分析和定量分析中的应用。 电化学分析技术(Electroanalytical Techniques): 介绍循环伏安法(CV)、计时电流法(Chronoamperometry)等基础电化学技术,解释其在反应机理研究、电极过程分析和物质检测中的作用。 显微成像技术(Microscopy and Imaging Techniques): 光学显微镜(Optical Microscopy): 从基础的明场、暗场显微镜到更高级的相差、荧光和共聚焦显微镜,介绍其成像原理、分辨率限制以及在观察微观结构、生物样品和材料形貌中的应用。 扫描电子显微镜(SEM)与透射电子显微镜(TEM): 讲解这两类电子显微镜的工作原理、成像方式,以及它们在材料表面形貌、内部结构和纳米材料研究中的重要性。 热分析技术(Thermal Analysis Techniques): 介绍差示扫描量热法(DSC)和热重分析法(TGA),说明它们如何用于研究物质的热稳定性、相变、分解行为和吸附过程。 分离与纯化技术(Separation and Purification Techniques): 重结晶(Recrystallization): 详细阐述重结晶的原理、溶剂选择、操作步骤及影响因素,以及如何评估纯化效果。 萃取(Extraction): 介绍液-液萃取和固-液萃取的原理、装置和方法,以及在分离目标产物或杂质中的应用。 蒸馏(Distillation): 讲解简单蒸馏、分馏、减压蒸馏和共沸蒸馏等不同蒸馏技术的原理和适用条件。 第三部分:化学实验数据处理与分析 数据采集与记录: 强调实验数据的准确记录、规范命名和有效管理的重要性,介绍实验记录本的书写要求和电子数据保存方法。 数据预处理与降噪: 介绍数据平滑、基线校正、峰识别等基本数据处理技术,以及如何应对实验数据中的噪声和干扰。 定量分析方法: 标准曲线法(Standard Curve Method): 详解如何绘制标准曲线、进行线性回归分析,以及如何利用标准曲线来测定未知样品中的物质含量。 内标法(Internal Standard Method): 介绍内标法的原理、选择标准和应用,以及其在提高分析准确度中的作用。 数据可视化与图表绘制: 讲解如何根据数据类型和分析目的选择合适的图表类型(如散点图、柱状图、折线图、饼图等),并介绍图表的美化和标签标注规范。 统计学在化学分析中的应用: 误差分析(Error Analysis): 区分系统误差和随机误差,介绍误差的传播和评估方法。 置信区间(Confidence Interval)与假设检验(Hypothesis Testing): 介绍这些统计工具在评估实验结果可靠性和验证研究假设中的应用。 相关性分析(Correlation Analysis)与回归分析(Regression Analysis): 探讨变量之间的关系,并建立预测模型。 第四部分:化学研究的未来展望 计算化学与分子模拟: 简要介绍量子化学计算、分子动力学模拟等计算方法在预测反应路径、设计新材料和理解分子行为方面的作用,强调其与实验研究的互补性。 高通量筛选与自动化实验: 讨论自动化仪器和高通量实验技术如何加速新物质的发现和性能评估。 大数据在化学研究中的应用: 展望如何利用大数据分析来发现隐藏的规律,优化实验条件,并推动化学领域的突破。 交叉学科研究的趋势: 强调化学与其他学科(如材料科学、生物学、物理学、信息科学)的交叉融合,以及由此带来的研究新机遇。 本书旨在引导读者掌握现代化学研究的基本技能和思维方式,鼓励他们积极探索、勇于创新,为未来的化学科学发展贡献力量。

作者简介

目录信息

目录
前言
第一章 微型计算机基本原理及汇编语言简介
一、微型计算机的发展及在化学中的应用
二、微型计算机系统、微型计算机和微处理器
三、数据的表示和逻辑运算
(一)数制及其转换
(二)二进制数的定点与浮点表示
(三)二进制数的原码 反码、补码
(四)逻辑运算
四、Z80微处理器
(一)Z80微处理器的主要指标
(二)Z80微处理器的内部结构
*五、Z80指令系统
(一)Z80指令系统简介
(二)Z80指令的寻址方式
*六、模/数、数/模转换接口
(一)模/数、数/模转换概念
(二)D十7A模/数、数/模转换接口
七、汇编语言简介
(一)简介
(二)语句结构
(三)汇编程序举例
第二章 FORTRAN语言
一、FORTRAN语言概述
二、FORTRAN语言的基本知识
(一)FORTRAN程序的块状结构
(二)FORTRAN源程序的书写格式
(三)常数
(四)变量
(五)算术运算符与表达式
(六)库函数
(七)举例
三、输入、输出语句
(一)带格式的写语句
(二)格式语句
(三)带格式的读语句
(四)FORTRAN77文本的表控输入 输出及名表输入 输出
四、算术赋值语句、停语句、暂停语句、结束行
(一)算术赋值语句
(二)停语句与暂停语句
(三)结束行
(四)举例
五、转移语句
(一)无条件转移语句
(二)条件转移语句
(三)计算转移语句
(四)赋标号语句和赋标号转移语句
(五)FORTRAN77文本的分块语句
六、循环与数组
(一)循环语句与继续语句
(二)数组
(三)例题 直线拟合
七、双精度型、逻辑型常数与变量
(一)双精度型常数和双精度型变量
(二)逻辑型常数和逻辑型变量
(三)例题 用全主元高斯消去法解联立方程
八、等价语句、公用语句、数据初值语句
(一)等价语句
(二)公用语句
(三)数据初值语句
九、语句函数、函数子程序、子例程子程序与外部语句
(一)语句函数
(二)函数子程序
(三)子例程子程序
十、文件的输入、输出
(一)有格式读写语句
(二)无格式读写语句
(三)调用打开文件语句
(四)文件结束语句及反绕语句
十一、FORTRAN77的字符型数据
(一)字符型变量
(二)字符子串
(三)字符表达式
(四)字符型量的输入、输出
(五)字符函数
十二、FORTRAN语言与汇编语言的连接
第三章 化学中常用的数值方法基础
一、用行式打印机绘图
(一)绘图子程序GRAPH
(二)电子云的空间分布的描绘一一CONTOUR程序
二、非线性方程和非线性方程组的求解
(一)对分区间套法(子程序BB)
(二)Newton-Raphson迭代法(子程序NR)
(三)改进的Gauss-Newton法解非线性方程组(子程序DAMPGN)
三、线性方程组的求解
(一)列主元Gauss消去法(子程序GS)
(二)逆矩阵法解线性方程组(子程序GJ)
四、插值法
(一)一元n点Lagrange插值法(子程序GLAG)
(二)二元三点Lagrange插值法(子程序BTLAG)
(三)Hermite插值法
(四)三次样条函数插值法(子程序SPLINE)
五、数值积分
(一)SimpSon法求积(子程序SMP)
(二)Romberg法求积(子程序ROMB)
(三)样条函数法求积(子程序SPLINE)
(四)Monte-Carlo法求积(子程序MTCI)
六、常微分方程的数值解法
(一)Euler方法(子程序EULER)
(二)Runge-Kutta方法
(三)Runge-Kutta方法解一阶常微分方程(子程序RK1)
(四)Runge-Kutta法解一阶常微分方程组(子程序RK2)
(五)高阶常微分方程的数值解法
(六)预报-校正方法
第四章 BASlc语言及应用
一、BASIC语言简介及语句的组成
(一)BASIC语言简介
(二)BASIC语句的组成
二、BASIC语句
(一)注释语句
(二)赋值语句
(三)数据输入 输出语句
(四)控制语句
(五)初始化语句
(六)程序调试语句
(七)与计算机有关的指令
三、BASIC语言中的函数
(一)算数函数
(二)三角函数
(三)程序员自定义函数
四、应用举例
(一)画图
(二)直线拟合
(三)用Newton-Raphson迭代法解高次方程
(四)用全主元高斯消去法解联立方程
(五)曲线拟合
(六)BASIC语言与汇编语言的连接
附录
一、Z80微型计算机指令表
二、Z80微型计算机常用伪操作码表
三、ASCII字符表
四、FORTRAN Ⅳ与FORTRAN77语句表
五、基本BASIC语句表
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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说实话,一开始我买这本书,纯粹是为了应付学校的课程要求,并没有抱太大的期望。我一直觉得化学专业和计算机离得太远,学习这些内容对我来说更像是一种负担。然而,翻开这本书,我才发现自己错了。它并没有像我担心的那样,充斥着枯燥的技术术语和晦涩难懂的代码。相反,作者用一种非常平易近人的方式,从我们化学研究者日常会遇到的问题出发,来讲解计算机技术的应用。比如,书中花了很多篇幅来介绍如何利用计算机来模拟化学反应,这让我对化学反应的机理有了更深入的理解,也看到了计算机在理论化学研究中的巨大潜力。另外,关于科学计算的章节,也让我意识到,很多复杂的计算问题,都可以通过编写程序来解决,而且比手工计算要高效得多。书中还提到了不少关于文献检索和知识管理的技巧,这对于我们写论文、做课题非常有帮助。我之前总是花费大量时间在文献的查找和整理上,而这本书提供了一些有效的解决方案。最让我惊喜的是,书中还涉及到一些数据挖掘和机器学习的初步介绍,这让我看到了化学数据分析的未来发展方向。虽然我对一些高阶的概念还不太理解,但这本书已经在我心中播下了学习计算机技术的种子。

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拿到这本《化学专业计算机基础》的时候,我抱着一种“看看而已”的心态,毕竟我一直认为自己是个典型的“实验派”,对于编程和复杂的计算机操作总是敬而远之。但这本书的出乎意料的“接地气”,让我眼前一亮。它并没有上来就灌输晦涩难懂的理论,而是从我们化学工作者常常会遇到的实际问题出发,比如如何有效地管理和分析实验数据。书中关于数据处理的章节,详细介绍了如何利用各种工具和方法来清洗、整理和可视化数据,这对于我来说非常有帮助,因为我之前总是被海量的数据弄得焦头烂额。此外,这本书还重点讲解了计算化学的一些基础概念,比如如何用计算机来模拟分子的结构和性质,这让我对一些理论计算有了更深入的理解,也看到了理论计算和实验研究之间的紧密联系。书中还提到了一些与化学相关的开源软件和编程语言,比如Python,并介绍了一些基础的应用案例,这让我觉得学习编程不再是一件遥不可及的事情。虽然我目前还无法完全掌握书中的所有内容,但它无疑激发了我学习计算机技术的热情,让我看到了计算机在化学研究中巨大的潜力和价值,也让我重新审视了自己在信息时代的学习方向。

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这本书的封面设计得相当朴实,一点也不花哨,让我一开始以为它只是一本普通的科普读物。拿到手里,分量比我想象的要重一些,翻开目录,才知道这内容可不简单。它从最基础的计算机原理讲起,比如二进制、编码,这些对于我这个化学专业背景的人来说,简直是全新的领域。我一直以为计算机只是用来做数据处理的工具,没想到它背后竟然有这么一套严谨的逻辑和运作机制。书中对于各种操作系统的介绍,也让我这个平时只知道开关机的“小白”大开眼界,原来Windows、Linux、macOS之间还有这么大的区别和应用场景。尤其是对Linux的讲解,虽然看得我有点云里雾里,但还是能感受到它在科研领域的重要性。书中也提到了不少常用的化学软件,比如Origin、Matlab,虽然只是简单介绍,但已经让我看到了将计算机技术应用到实际化学研究中的可能性。我之前一直觉得学习编程很枯燥,但这本书通过一些化学相关的例子来解释编程概念,比如用Python来处理光谱数据,或者用VBA来自动化一些实验数据录入,感觉就生动了不少。虽然很多地方我还需要反复琢磨,甚至需要借助其他资料来理解,但这本书无疑为我打开了一扇新的大门,让我看到了计算机技术在化学领域的广阔天地,也激发了我学习更多相关知识的兴趣。

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我对这本书的印象非常深刻,主要是因为它打破了我一直以来对“计算机基础”的刻板认知。我原以为它会是一本教人如何使用Word、Excel这种基础办公软件的书,最多讲讲如何上网搜索。但它完全不是。这本书从一开始就探讨了信息时代的本质,以及计算机在科学研究中的核心作用。它详细地阐述了如何用计算机来构建模型,进行仿真,从而预测化学现象。这对于我理解一些抽象的化学理论,比如量子化学计算,提供了非常直观的视角。书中对并行计算和高性能计算的介绍,让我了解了如何利用强大的计算资源来解决一些曾经看似无法解决的化学问题,比如大规模的分子动力学模拟。我之前对这些概念只是一知半解,现在通过这本书,我感觉自己对它们有了更清晰的认识。它还强调了计算思维的重要性,让我明白,很多化学问题都可以用计算的思路去解决,而不仅仅是依赖于传统的实验手段。另外,书中关于数据科学和人工智能在化学领域的应用的讨论,也让我看到了未来化学研究的趋势。虽然这本书的内容跨度很大,涵盖了从基础原理到前沿应用的诸多方面,但我相信,掌握了这些知识,无论是在学术研究还是在工业界,都会拥有更强的竞争力。

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当我拿到这本《化学专业计算机基础》时,我正为如何高效地处理和分析海量的实验数据而头疼。我一直觉得我在化学领域已经算得上是得心应手,但每次面对那些庞杂的数据表格和复杂的图谱时,都感到力不从心。这本书简直像及时雨一般,它并没有直接教我如何操作某个具体的软件,而是从更根本的层面,比如数据结构、算法原理入手,让我理解数据是如何被组织和处理的。书中关于数据库的讲解,让我明白了如何规范地存储和管理实验数据,避免了之前那种杂乱无章的状况。而对于各种统计分析方法的介绍,更是让我看到了如何从数据中挖掘出有价值的信息。我尤其喜欢书中关于可视化技术的章节,它不仅介绍了如何生成各种图表,还强调了如何通过图表来清晰地传达研究结果,这对于我们化学工作者撰写论文和进行学术交流至关重要。我之前对编程一直怀有抵触心理,总觉得那是程序员的工作,与我这个做实验的“动手派”格格不入。但这本书巧妙地将编程与化学应用结合起来,比如通过Python脚本来自动化数据预处理,或者利用R语言进行复杂的统计建模,这些都让我看到了编程的实用价值。虽然这本书的深度超出了我的预期,很多概念我还需要花时间去消化,但我相信,掌握了这些计算机基础知识,我的科研效率一定会得到质的飞跃。

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