材料科学与工程中的计算机技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国矿业大学出版社

作者:

出品人:

页数:145

译者:

出版时间:2002-08-01

价格:18.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810702645

丛书系列:

图书标签:

• 材料科学
• 材料工程
• 计算机技术
• 计算材料学
• 模拟仿真
• 数值分析
• 材料设计
• 数据科学
• 机器学习
• 人工智能

材料科学与工程中的计算方法：从理论到实践的深度探索 本书并非一本关于“材料科学与工程中的计算机技术”的教材，而是聚焦于材料科学与工程领域内，那些至关重要的、支撑着理论发展与实验验证的计算方法学。它旨在为读者提供一个全面的视角，理解并掌握如何运用先进的计算工具和理论框架，来深入研究材料的结构、性质、性能以及制备过程。本书不是计算机科学的入门读物，也非材料科学的广博百科，而是两者交汇处的精深论述，强调计算方法在解决材料领域前沿问题中的核心作用。 第一部分：第一性原理计算——揭示原子尺度的奥秘 本部分将深入探讨基于量子力学的第一性原理计算方法。我们将从量子力学的基本原理出发，系统介绍密度泛函理论（DFT）的核心概念、实际应用中的各种近似泛函（如LDA, GGA, meta-GGA等）及其适用性。读者将了解如何构建和优化材料的电子结构，计算其能量、力场、晶体结构以及缺陷行为。 第一章：量子力学基础与材料模拟的根基： 回顾薛定谔方程、波函数、能量本征值等核心概念，为后续的计算方法奠定理论基础。介绍 Born-Oppenheimer近似在材料模拟中的重要性。 第二章：密度泛函理论（DFT）及其核心概念： 详细阐述 Hohenberg-Kohn 定理，以及 Kohn-Sham 方程的推导。重点讲解交换关联能的含义，以及不同泛函对计算结果的影响。 第三章：平面波赝势方法（Plane-Wave Pseudopotential Method）： 介绍平面波基组的优越性，以及赝势在降低计算复杂度、处理核心电子方面的作用。讨论不同类型赝势（如Ultra-soft, PAW）的特点。 第四章：结构弛豫与能量计算： 详细讲解如何进行结构优化，寻找能量最低态。介绍各种优化算法（如共轭梯度法、BFGS法）及其参数设置。计算晶格常数、原子位置、结合能等关键热力学性质。 第五章：电子结构性质分析： 学习如何计算能带结构、态密度（DOS）及其投影态密度（PDOS）。理解电子结构与材料宏观性质（如导电性、光学性质）之间的关联。 第六章：缺陷与相变的第一性原理研究： 探讨如何通过第一性原理计算模拟点缺陷（空位、填隙原子、取代原子）、线缺陷（位错）和面缺陷（晶界）。计算形成能，分析缺陷对材料性质的影响。研究相变过程的驱动力与机制。 第七章：表面与界面现象的模拟： 介绍如何构建表面模型（真空层）、界面模型。计算表面吸附能、表面重构、界面结合能。理解表面催化、腐蚀、异质结等重要现象。 第八章：磁性材料的第一性原理计算： 讨论自旋极化计算。研究铁磁性、反铁磁性、亚铁磁性的起源，计算磁矩、磁交换耦合常数（J）。 第九章：光谱性质的计算： 介绍如何计算X射线吸收光谱（XAS）、X射线光电子能谱（XPS）、电子能量损失光谱（EELS）等，并将计算结果与实验数据进行对比。 第十章：高级第一性原理方法： 简要介绍GW近似、Bethe-Salpeter方程（BSE）等方法，用于更精确地计算激发态性质、光学带隙等。 第二部分：介观尺度模拟——连接原子与宏观世界的桥梁 本部分将聚焦于介观尺度模拟技术，它们在弥合第一性原理计算与宏观现象之间的鸿沟中发挥着关键作用。我们将深入探讨分子动力学（MD）方法，以及基于统计力学的蒙特卡洛（MC）模拟，并初步介绍相场模拟（Phase-field）等新兴技术。 第十一章：分子动力学（MD）模拟基础： 讲解牛顿运动方程的求解，以及各种积分算法（如Verlet算法、速度Verlet算法）。介绍力场（Force Field）的构建、选择与应用，包括经验力场、参数化力场等。 第十二章：MD模拟中的常见采样技术： 介绍系综（微正则、正则、恒温恒压）的概念，以及如何实现这些系综的采样。讨论温度控制、压力控制算法（如Nose-Hoover、Andersen、Parrinello-Rahman）。 第十三章：MD模拟的应用：材料的动力学行为： 应用MD模拟研究材料的扩散、黏滞、相变动力学、应力-应变响应。分析原子轨迹，计算均方位移（MSD）、扩散系数、松弛时间。 第十四章：多组分体系与化学反应的MD模拟： 探讨如何处理包含多种原子或分子的体系。介绍在MD中模拟化学反应的方法，如ReaxFF等。 第十五章：蒙特卡洛（MC）模拟方法： 介绍Metropolis准则，以及如何利用MC方法进行统计系综采样。讲解MC在研究相平衡、晶体生长、二元合金相图等问题中的应用。 第十六章：粗粒化分子动力学（Coarse-Grained MD）： 介绍如何将多个原子聚集成一个“粗粒”，以降低计算成本，模拟更长的时间尺度和更大的空间尺度。研究聚合物、胶体、生物大分子等体系。 第十七章：相场模拟（Phase-Field Modeling）： 介绍相场模型的基本思想，利用连续场变量描述相变过程。讲解Cahn-Hilliard方程、Allen-Cahn方程等。应用相场模拟研究材料的微观结构演化，如晶粒生长、相分离、裂纹萌生与扩展。 第十八章：多尺度模拟策略： 讨论如何将不同尺度的模拟方法耦合起来，形成多尺度模拟策略，以解决复杂材料体系的问题。例如，将第一性原理计算获得的力场参数输入到MD模拟中。 第三部分：材料设计与性能预测——计算驱动的创新 本部分将重点关注如何利用计算方法，实现材料的设计与性能预测。我们将探讨机器学习（ML）在材料科学中的新兴应用，以及计算材料图谱（Computational Materials Genome）的概念。 第十九章：机器学习基础及其在材料科学中的应用： 介绍监督学习、无监督学习、强化学习的基本概念。讲解常用的ML算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络（Neural Networks）、图神经网络（Graph Neural Networks）。 第二十章：特征工程与数据驱动的材料发现： 学习如何从计算或实验数据中提取有效的特征，用于构建ML模型。介绍描述符（Descriptors）的概念，如MDF17、Baab-Perdew等。 第二十一章：基于ML的材料性质预测： 利用ML模型预测材料的力学性能、热学性能、电学性能、光学性能等。例如，预测杨氏模量、屈服强度、介电常数、带隙。 第二十二章：逆向设计与目标驱动的材料发现： 讨论如何通过ML方法，根据预设的性能指标，反向设计具有特定功能的材料。介绍基于优化的ML方法。 第二十三章：计算材料图谱（Computational Materials Genome）的概念与实现： 阐述构建和利用材料数据库，结合计算模拟与ML，加速新材料的发现与应用。介绍相关数据库的构建与检索。 第二十四章：人工智能辅助的材料实验设计： 探讨如何利用AI工具，优化实验参数，预测实验结果，指导实验进程，提高实验效率。 第二十五章：计算方法的验证与不确定性评估： 强调理论计算结果与实验数据对比的重要性。讨论如何量化计算结果的不确定性，评估模型的可靠性。 第四部分：实践操作与工具链 本部分将提供关于常用计算软件的介绍和基本操作指南，以及数据处理和可视化技术。 第二十六章：常用第一性原理计算软件介绍： 介绍VASP, Quantum ESPRESSO, CASTEP, ABINIT等主流DFT软件的特点、适用范围和安装配置。 第二十七章：常用分子动力学模拟软件介绍： 介绍LAMMPS, GROMACS, NAMD等MD软件的特点、优势与应用领域。 第二十八章：数据分析与可视化工具： 介绍Origin, Matplotlib, Seaborn, ParaView等数据处理与可视化软件，以及如何将计算结果进行科学呈现。 第二十九章：Linux操作系统基础与并行计算： 介绍Linux命令行的基本操作，以及如何利用集群和超级计算机进行大规模并行计算。 第三十章：计算项目的管理与工作流程： 探讨如何组织和管理计算项目，建立高效的工作流程，确保计算结果的可重复性。 本书的每一章都将结合实际的材料科学问题，通过具体的算例分析，帮助读者理解计算方法的应用。我们鼓励读者不仅要掌握理论知识，更要动手实践，利用现有的工具解决实际的材料科学挑战。本书的目标是培养一批具备深厚计算功底，能够驱动材料科学与工程领域创新的研究者和工程师。

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从整体的论述逻辑来看，这本书的侧重点明显偏向于“理论基础”和“经典方法”，这使得它在解释材料基本性质的计算原理上具有不可替代的价值。作者对量子力学基础和经典分子动力学原理的阐述非常透彻，为理解材料在原子尺度上的行为提供了坚实的数学和物理支撑。然而，作为一本名为“计算机技术”的书籍，它在“计算工程”层面的落脚点似乎不够扎实。我尤其希望看到更多关于如何处理“大数据”和“不确定性量化”（UQ）的章节。在现代材料研究中，实验数据的爆炸式增长和模型参数的不确定性，是计算科学家必须面对的挑战。书中对蒙特卡洛方法在材料性能预测中的应用讨论得相对简单，没有深入探讨大规模并行计算下的高效采样算法，或者如何利用贝叶斯方法来反演材料参数。对于追求前沿计算技术融合的读者而言，这本书在如何将这些先进的计算范式有效地嵌入到材料设计和优化循环中这一核心问题上，还留下了较大的探索空间。

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这本书的装帧设计非常吸引人，封面采用了深邃的蓝色调，配合着抽象的晶格结构图案，初拿到手就给人一种专业而又前沿的感觉。内页的纸张质感也相当不错，印刷清晰，图文排版错落有致，阅读体验流畅舒适。不过，作为一名长期在材料研发领域摸爬滚打的工程师，我更看重的是内容本身能否带来实际的启发。我希望能看到更多关于先进计算方法如何深度融入新型材料设计流程的案例分析，比如如何利用机器学习预测复杂合金的微观组织演变，或者基于第一性原理计算来指导高熵合金的成分优化。这本书的引言部分确实提到了计算模拟的重要性，但后续展开的部分，感觉在具体应用层面的深度和广度上略显保守，更多的是对现有技术的综述，而不是对未来突破口的探索。我期待能看到更多关于如何将高性能计算资源（如GPU集群）有效应用于材料模拟中的细节讨论，比如并行计算策略的优化，或者特定软件工具链的实战经验分享。总的来说，它是一本不错的入门级参考书，但对于希望站在技术前沿的资深研究者来说，可能还需要在计算模型的创新应用和算例的复杂度上再下些功夫。

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这本书的叙事方式非常学术化，逻辑链条清晰得令人赞叹，从基础的计算理论出发，逐步推演到具体的应用领域，结构严谨得像是教科书的典范。然而，这种严谨性也带来了一些阅读上的挑战，特别是对于那些更偏向应用实践而非理论深究的读者而言。我花了不少时间去消化其中关于数值方法收敛性和误差分析的部分，感觉作者在数学推导上投入了大量的篇幅，这对于理解“为什么”很有帮助，但对于想知道“怎么做”来说，总觉得隔了一层纱。比如，在描述有限元分析在材料断裂力学中的应用时，如果能配上几个不同边界条件下的实际仿真结果对比图，并分析不同网格划分策略对结果精度的实际影响，那就更具指导意义了。我个人认为，一本面向“工程”的书，应该在理论与实践之间找到更微妙的平衡点，多一些“实战技巧”的分享，少一些纯粹的数学证明，哪怕是作为附录或案例研究的形式也行。目前的版本，更像是一份高质量的研究综述报告，而不是一本能直接拿起就用的工程手册。

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这本书的内容广度令人印象深刻，它似乎试图涵盖材料科学计算的每一个角落，从电子结构计算到宏观力学模拟，都有所涉及。这种“大而全”的策略在建立知识体系方面无疑是高效的。然而，在某些特定领域，如计算流体力学在粉末冶金中的应用，或者相场法在晶界迁移模拟中的最新进展，我发现讲解得有些过于笼统，仿佛只是点到为止。举个例子，在讨论高通量计算（High-Throughput Computing, HTC）时，书中提到了自动化流程的重要性，但对于如何搭建一个稳定、可扩展的HTC平台，比如数据管理、任务调度和结果可视化方面，缺乏具体的软件栈推荐和配置指南。这使得读者在合上书本后，面对海量数据和复杂的计算任务时，仍然会感到无从下手。我更希望看到作者能够挑选两到三个前沿且有影响力的应用方向，进行深入的“剖析式”讲解，而不是泛泛而谈所有计算工具的属性。对于追求效率和深度的读者来说，这种广度反而会稀释掉核心知识点的冲击力。

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这本书的语言风格非常典雅，用词考究，读起来确实是一种享受，仿佛在与一位经验丰富的大学教授进行对话。作者对于材料科学的深刻理解，通过他选择的术语和论述的侧重点，体现得淋漓尽致。然而，在涉及到最新的开源软件和社区工具时，更新速度似乎跟不上行业发展的步伐。例如，当前计算材料学领域对Python生态系统的依赖日益加深，诸如`pymatgen`或`ase`等库的功能日益强大，但书中对这些现代工具的介绍非常有限，甚至有些工具的版本似乎已经落后了好几代。对于新入行的研究生来说，如果仅依赖这本书来学习“如何进行现代计算模拟”，可能会让他们在实际操作中感到与主流工具链脱节。我建议未来的修订版可以增加一章专门介绍如何有效地利用这些脚本语言和现代计算库来构建高效的工作流，这对于提高科研产出效率至关重要，也是体现“计算机技术”与“材料科学”紧密结合的关键所在。

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