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出版者:

作者:Leszczynski, Jerzy

出品人:

页数:307

译者:

出版时间:1999-5

价格:361.00元

装帧:

isbn号码:9789810237523

丛书系列:

图书标签:

• 计算化学
• 量子化学
• 分子模拟
• 分子力学
• 密度泛函理论
• 从头算
• 计算方法
• 化学物理
• 理论化学
• 分子结构

《计算化学》：探索物质奥秘的数字化旅程 《计算化学》是一部引人入胜的著作，它带领读者踏上一段探索物质微观世界的数字化旅程。本书并非简单地罗列理论公式或技术细节，而是巧妙地编织了理论、方法与应用，展现了计算化学作为一门强大而灵活的科学工具，如何深刻地改变我们理解和预测化学现象的方式。 核心思想与理论基石 本书的核心在于揭示如何利用计算机的力量来模拟和分析分子的结构、性质与反应。它从量子力学的基本原理出发，深入浅出地介绍了从薛定谔方程到近似方法的演变，为读者构建起坚实的理论基石。读者将了解到，即使是复杂的化学系统，也可以通过数学模型和算法进行精确的描述。 全书将理论知识与计算实践紧密结合。它详细阐述了各种近似方法，例如Hartree-Fock理论、密度泛函理论（DFT）以及后Hartree-Fock方法（如MP2、CI、CC等），并解释了它们的适用范围、优缺点以及如何在实际计算中做出明智的选择。对于初学者来说，本书提供了清晰的入门指导；对于有经验的计算化学家，则提供了深入的理论回顾与最新进展的概述。 关键计算方法与算法 《计算化学》不仅仅停留在理论层面，更重要的是它深入剖析了实现这些理论的计算方法和算法。本书详细介绍了分子轨道理论、能量最小化、梯度下降法等核心概念，并展示了如何利用这些方法来确定分子的稳定结构、计算其能量以及预测光谱性质。 读者将了解到从头计算（ab initio）方法与半经验方法（semi-empirical methods）的区别与联系。本书还会介绍著名的量子化学软件包，如Gaussian、ORCA、NWChem等，并提供如何利用这些软件进行计算的实用指南。通过对这些软件的介绍，读者将能够亲身实践，体验分子模拟的强大威力。 应用领域与前沿展望 本书的另一大亮点在于其广泛的应用领域。计算化学早已渗透到化学研究的各个角落，并且正在不断拓展其边界。《计算化学》将清晰地展示计算方法如何在药物设计、材料科学、催化反应、生物化学以及环境科学等领域发挥关键作用。 例如，在药物设计领域，计算化学能够帮助研究人员预测候选药物的活性、毒性以及与靶标蛋白的结合模式，从而大大缩短新药研发周期。在材料科学中，计算化学可以用来设计具有特定电子、光学或机械性能的新型材料，例如有机半导体、纳米材料和催化剂。 本书还关注了计算化学的前沿发展。读者将了解到诸如多尺度模拟（multiscale modeling）、机器学习在化学中的应用、量子计算在化学模拟中的潜力等最新趋势。这些内容将帮助读者展望计算化学的未来发展方向，并激发新的研究灵感。 读者的收获 阅读《计算化学》将使读者： 深刻理解计算化学的理论基础： 掌握量子力学在化学模拟中的应用，理解各种近似方法的原理。 熟悉常用的计算方法与软件： 能够选择合适的计算方法，并初步掌握使用主流计算软件进行分子模拟。 认识计算化学的广泛应用： 了解计算化学如何在不同学科领域解决实际问题。 洞察计算化学的前沿进展： 把握该领域未来的发展方向和潜在机遇。 无论您是化学专业的学生、研究人员，还是对利用计算机探索物质世界充满好奇心的爱好者，《计算化学》都将是您不可或缺的宝贵资源。它将为您打开一扇通往分子奥秘的大门，让您以全新的视角审视化学的魅力。

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这本书的装帧设计真是让我眼前一亮，封面那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的白色字体，散发出一种专业又不失现代感的魅力。拿到手里，纸张的质感也出乎意料地好，厚实而细腻，翻页时那种轻微的沙沙声，让人感觉自己不是在简单地阅读文字，而是在触摸知识的脉络。内容上，我原本期待能看到一些前沿的量子化学计算方法在材料科学中的具体应用案例，比如如何用密度泛函理论（DFT）预测新型催化剂的活性位点，或者更深入地探讨分子动力学模拟在药物筛选中的流程优化。然而，这本书似乎将更多的篇幅放在了基础理论的严谨推导上，这对于初学者或许是福音，但对于我这样已经掌握了核心计算工具的读者来说，未免显得有些冗余和保守。我真正想了解的是，最新的 GPU 加速技术是如何改变传统的 SCF 迭代收敛速度的，以及在处理包含数百个原子的超大体系时，哪些近似方法在保持精度的同时兼顾了计算效率。书中的图表清晰度尚可，但缺乏一些高分辨率的分子结构可视化渲染，这使得理论概念的直观理解略有不足，总有一种隔着一层玻璃看世界的疏离感。整体而言，它更像是一本扎实的教科书，而非一本面向实践工程师的参考手册。

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这本书的数学推导部分，说实话，读起来有些令人昏昏欲睡，并非因为复杂，而是因为其表达方式过于传统和繁琐。很多关键的积分公式和微扰理论的展开，都以一种非常“教科书式”的、长篇大论的文字描述来呈现，而不是巧妙地利用矢量或张量符号进行紧凑的表达。我花了大量时间去辨认那些被埋藏在长句中的重要假设条件。例如，在推导电子哈密顿量时，对库仑积分和交换积分的数学形式，作者似乎没有充分意识到，对于有经验的读者来说，直接展示其矩阵形式的表达会更有效率。此外，书中关于电子结构理论的介绍，明显偏向于传统的、基于波函数的构架，而对近年来在精确性和可扩展性上取得突破的、基于密度泛函理论的现代发展，如 Hybrids, meta-GGAs，甚至对更先进的、结合机器学习势能面的方法，着墨过少，显得有些滞后。如果能用更现代的数学语言，结合更多的图形辅助说明，哪怕是简单的能级图或轨道示意图，都会让理解的门槛大大降低。

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从排版和细节校对的角度来看，这本书暴露出的问题颇多，严重影响了阅读的流畅性。我发现好几个公式的上下标混淆，尤其是在涉及角动量耦合和自旋积分的部分，这种低级错误在专业书籍中是难以容忍的，它迫使读者不得不停下来，依靠自己的知识储备去猜测作者的本意。更重要的是，本书似乎没有提供任何在线资源或勘误表的支持，这对于一本涉及大量复杂计算和参数的学科书籍来说是致命的。例如，在涉及某特定基组的能量收敛性测试时，书中给出的数值结果，与我在其他权威文献中引用的标准数据存在细微但关键的差异，这让我对全书的准确性产生了不必要的疑虑。一本好的计算化学著作，应该在提供理论的同时，为读者提供一条验证和实践的路径，比如附带的小型练习题集或者可以运行的示例代码片段。这本书在这方面完全是真空的，它把所有“怎么做”的难题都留给了读者自己去摸索，最终效果更像是一份理论的“备忘录”，而非“指南”。

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翻阅这本书的过程中，我最大的感受是它在组织结构上显得有些松散，缺乏一条清晰、贯穿始终的主线索来串联起各个章节看似独立的概念。例如，在讨论溶剂效应模型时，它跳跃性地引入了 PCM 和 SMD 模型，但对这两种方法背后的物理图像差异，以及它们在处理特定类型溶剂（如离子液体或超临界流体）时的适用边界，阐述得不够深入和对比明确。我期待的是一种能够引导读者从宏观现象过渡到微观机制的叙事方式，比如，如何构建一个完整的计算化学项目流程图——从确定目标、选择合适的理论水平（Hartree-Fock, MP2, Coupled Cluster的选择标准），到后处理和误差分析的完整闭环。这本书在这些“软技能”的指导上明显缺失了。更令人遗憾的是，书中对软件工具链的介绍几乎是空白的，没有提及当前工业界和学术界常用的主流计算包，比如 Gaussian, ORCA, 或者 LAMMPS，更别提如何利用 Python 库如 ASE 或 MDAnalysis 来自动化数据处理和可视化了。这使得这本书的实用价值大打折扣，仿佛停留在上个世纪的纸笔计算时代，无法与当前的计算实践接轨。

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这本书的写作风格非常学术化，用词严谨到近乎苛刻，每一个句子都像经过了层层筛选，生怕出现任何歧义。这种风格在描述那些公认的、经过时间考验的理论时是恰如其分的，比如 Hartree-Fock 近似本身。然而，当涉及到对前沿或有争议性方法的讨论时，作者的态度显得过于中立和保守，缺少一种批判性的反思和前瞻性的洞察力。我希望能读到一些关于不同方法优劣的“辩论”，而不是仅仅罗列它们的公式。比如说，对于体系能量的“可加性”问题，书中仅仅描述了如何计算，却很少探讨在非理想体系（如界面或缺陷结构）中，这种可加性失效时，计算者应该如何调整策略。此外，全书的语气缺乏一种“对话感”，它更像是一份冰冷的说明书，而不是一位经验丰富的导师在耳边轻声指点迷津。缺少实例来佐证理论的有效性，使得书中的知识点显得漂浮，难以扎根于具体的物理现实。

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