Computional Chemistry pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Leszczynski, Jerzy (EDT)

出品人:

页数:271

译者:

出版时间:1996-1

价格:195.00元

装帧:HRD

isbn号码:9789810225728

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》—— 探索分子世界的奥秘与前沿 这是一本深入剖析计算化学领域、勾勒其发展脉络、揭示其核心方法、展望其未来应用的学术专著。本书旨在为化学、物理、材料科学、生命科学以及工程学等领域的读者，提供一个全面而深刻的理解计算化学的视角，以及掌握应用其强大工具解决复杂科学问题的能力。 计算化学：连接理论与实验的桥梁 计算化学，作为化学研究的一个独立分支，致力于利用计算机模拟和理论计算的方法，来理解和预测物质的化学性质、结构、反应过程以及光谱特性。它不再仅仅是理论化学的抽象推演，而是通过量化的手段，赋予理论以可操作性，将抽象的分子模型转化为可计算、可验证的数据，从而在很大程度上弥补了实验手段的局限性，并能在原子和电子的尺度上提供深层次的洞察。本书将详细阐述计算化学如何在理论与实验之间架起一座坚实的桥梁，如何通过精密的数值计算来求解薛定谔方程，理解分子间的相互作用，预测化学反应的路径和能量，并最终指导实验的设计与优化。 核心理论基石：从量子力学到密度泛函理论 本书的开篇将系统回顾支撑计算化学的量子力学基本原理，包括波函数、算符、能量本征值等核心概念，为后续的计算方法奠定坚实的理论基础。随后，我们将深入探讨各种量子化学计算方法，从经典的从头算（Ab initio）方法，如Hartree-Fock（HF）方法及其各种后HF改进方法（如Møller-Plesset微扰理论MPn、耦合簇CC方法），到近似方法（如半经验方法）。这些方法在精度和计算效率之间存在着权衡，本书将细致分析各自的优缺点，以及它们适用的问题范围。 特别地，本书将投入大量篇幅详细介绍当前计算化学领域中最具影响力和广泛应用的方法——密度泛函理论（Density Functional Theory, DFT）。我们将阐述其理论基础，即 Hohenberg-Kohn 定理和 Kohn-Sham 方程，并重点解析各种泛函的演变和选择策略，包括 LDA、GGA、meta-GGA 以及混合泛函。本书将深入探讨如何选择合适的泛函来处理不同类型的化学体系和问题，例如在过渡金属化合物、弱相互作用以及激发态性质计算中的应用差异。 计算方法的多样性与选择：从分子力学到动力学模拟 除了基于量子力学的电子结构计算，本书还将广泛介绍其他重要的计算化学方法。分子力学（Molecular Mechanics, MM）作为一种基于经典力学原理的方法，虽然忽略了电子的细节，但在处理大型分子体系（如蛋白质、DNA）的构象搜索、模拟以及分子识别等方面展现出极高的效率和实用性。本书将详细讲解各种力场（force fields）的构建原理、参数化方法以及在不同应用场景下的选择依据。 在此基础上，本书将深入探讨分子动力学（Molecular Dynamics, MD）模拟，这是研究分子体系随时间演化的强大工具。我们将详细介绍微正则系综（NVE）、正则系综（NVT）和恒温恒压系综（NPT）的采样方法，以及时间积分算法、边界条件和截断势等关键技术。本书将通过大量的实例，展示如何利用MD模拟来研究相变、溶剂化效应、反应动力学、蛋白质折叠等复杂过程，以及如何从模拟轨迹中提取有意义的物理化学信息。 此外，本书还将介绍 Monte Carlo（MC）模拟方法，它在构象搜索、相平衡计算以及量子蒙特卡洛（QMC）等领域发挥着重要作用。我们将阐述 MC 的基本采样算法（如 Metropolis 算法）以及其在化学模拟中的应用。 应用领域广泛：拓展科学研究的边界 计算化学的应用已渗透到化学科学的各个角落，并不断拓展到其他学科领域。本书将通过详实的案例分析，展现计算化学在以下关键领域的强大实力： 物质结构与性质预测： 预测分子和晶体的几何构型、键长键角、能量、电荷分布、偶极矩、极化率等静态性质。 化学反应机理与动力学研究： 揭示复杂化学反应的过渡态、反应路径，计算反应速率常数，理解催化机理，设计新型催化剂。 光谱性质模拟： 模拟红外、拉曼、紫外-可见、核磁共振（NMR）等光谱，辅助实验数据的解析和物种的鉴定。 材料设计与开发： 设计具有特定功能的新型材料，如半导体、催化剂、电池材料、药物载体等，预测其性能。 药物设计与分子识别： 辅助新药的发现，预测药物与靶点蛋白的结合模式和亲和力，优化药物分子的结构。 生物化学与分子生物学： 模拟生物大分子的结构与功能，如蛋白质折叠、酶催化、DNA-药物相互作用等。 环境科学与可持续化学： 研究污染物在环境中的迁移转化，设计绿色化学工艺，开发环境友好型材料。 本书将不仅仅罗列这些应用，更会深入剖析每一个应用领域是如何具体运用计算化学方法来解决实际问题的，并强调计算结果与实验数据的相互印证的重要性。 软件工具与计算资源：实践计算化学的基石 本书还将介绍目前计算化学领域主流的软件工具，如 Gaussian, VASP, Quantum ESPRESSO, AMBER, GROMACS, NAMD 等，并简要介绍它们的功能、适用范围以及常用的输入输出文件格式。同时，本书也将讨论高性能计算（HPC）在计算化学中的关键作用，包括并行计算、集群管理以及如何有效地利用计算资源来处理大规模和复杂的计算任务。对于初学者，本书会提供一些入门级的软件使用指导和学习资源。 面向未来：计算化学的挑战与机遇 最后，本书将展望计算化学的未来发展方向，包括： 更高精度的计算方法： 发展更精确、更高效的量子化学方法，以应对更复杂的体系和更精细的性质研究。 机器学习与人工智能在计算化学中的融合： 利用机器学习预测分子性质，加速材料发现，优化计算参数。 多尺度模拟方法的进步： 发展能够连接量子化学、分子动力学和介观尺度的统一模拟框架。 计算化学在新兴领域的应用： 如能源存储、量子计算、生物电子学等。 可视化与数据分析技术的提升： 发展更直观、更强大的工具来理解和呈现计算结果。 本书不仅仅是一本教材，更是一本关于计算化学思想的探索与实践指南。它将引导读者理解计算化学的逻辑，掌握其核心方法，并激发他们在各自的研究领域运用计算化学解决问题的创造力。无论是资深研究人员寻求深入理解，还是初学者渴望入门，本书都将是一份不可或缺的参考。它将帮助你解锁分子世界的奥秘，推动科学前沿的不断发展。

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这本书的独特之处在于其对计算化学与实验数据之间关系的深刻洞察。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本关于如何进行“跨学科对话”的指南。在讲解过渡态搜索和反应机理分析时，作者总是会穿插一些真实的案例研究，这些案例的选取非常巧妙，涵盖了有机合成、材料科学乃至生物化学等多个领域。例如，书中对酶催化反应中量子隧穿效应的讨论，就展示了理论计算如何能够揭示传统实验手段难以触及的微观路径。这种将计算结果与可验证的现象联系起来的做法，极大地增强了理论的可信度。此外，书中对误差分析和不确定性量化的重视，体现了作者严谨的科学态度。它教会读者如何量化计算结果的“误差棒”，而不是简单地给出一个孤立的能量值。这种对结果可靠性的强调，对于希望将计算化学成果发表在高水平期刊上的研究人员来说，是至关重要的技能。它培养的不是一个单纯的计算执行者，而是一个能够质疑和验证计算结果的化学家。

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我最近刚接触到一些关于机器学习应用于化学领域的前沿内容，非常惊喜地发现《Computational Chemistry》在这方面也有所涉猎，而且切入点非常高明。它并没有简单地罗列一堆流行的AI模型，而是将其置于计算化学方法发展的宏大背景之下，解释了为什么传统的方法在面对高维、复杂构象空间时会显得力不从心，从而引出机器学习作为一种“数据驱动”的必然趋势。书中对势能面构建和预测的介绍，结合了统计力学和机器学习的交叉视角，提供了很多启发性的思路。特别是关于如何构建高质量的训练数据集的讨论，这恰恰是当前许多AI应用中的瓶颈所在。这本书的作者似乎深知读者的需求是与时俱进的，因此能看到如此前沿的、且经过深度思考的内容整合在经典理论的框架内，实属难得。它成功地展示了计算化学不是一个停滞不前的领域，而是在不断吸收其他学科的最新工具，以期解决更宏大、更复杂的化学问题。这本书的视野开阔，质量上乘，绝对是案头必备的参考书。

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对于一个在计算化学领域摸爬滚打了一段时间的研究人员来说，我发现这本书的价值更多体现在它对方法论深层次的剖析上。市面上很多教材往往停留在“如何使用”某个软件或“如何执行”某类计算的层面，而这本书却深入到了“为什么”以及“在何种条件下”这些方法最为有效。它对于密度泛函理论（DFT）的讨论，绝非简单的“B3LYP是什么”，而是详细对比了不同泛函族群的优缺点，特别是关于电子关联处理的细微差别，这种深挖让我对自己的日常计算结果的可靠性有了更清醒的认识。我尤其喜欢它在讨论基组扩展和收敛性时所采取的批判性视角，它没有将任何一种计算方法神化，而是始终保持着一种科学的审慎态度，提醒读者计算化学的本质仍是一种受限的模拟，而非绝对真理的再现。书中对后Hartree-Fock方法的介绍也非常详尽，层次分明，从MP2到耦合簇（CCSD(T)）的每一步提升，其背后的计算成本和精度增益都被分析得丝丝入扣。这本书更像是一位资深导师，在你进行复杂项目决策时，会适时地提醒你潜藏的陷阱，指导你做出最经济、最可靠的计算策略。

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坦白说，这本书的印刷质量和排版设计本身就给人一种沉稳、可靠的感觉，拿在手里就觉得是一部值得细读的著作。我个人对其中关于动力学模拟的部分最为着迷。它不仅介绍了分子动力学（MD）的基础算法，比如Verlet积分，更巧妙地融入了如何处理长时间尺度问题（如混合方法和增强采样技术）的挑战。作者对势函数（Force Fields）的描述，达到了教科书级别罕见的细致程度，从范德华作用力的截断到处理周期性边界条件，每一个细节都解释得非常到位。我曾经为如何正确设置溶剂模型而苦恼，而书中关于显式和隐式溶剂模型的对比分析，彻底解答了我的疑惑。它清晰地指出了不同模型的适用场景——当你需要精确描述溶剂化效应时该选哪个，以及当你追求计算速度时又该如何权衡。这本书的行文流畅度很高，即便是涉及复杂的 Langevin 动力学或 Hamilton 体系的描述，也总能找到清晰的逻辑脉络，让人在阅读过程中几乎没有产生“卡壳”的感觉，非常适合作为高级研讨班的教材。

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这本书实在是让人眼前一亮，我通常对这种理论性很强的学术书籍敬而远之，但《Computational Chemistry》却成功地把我拉了进去。它的叙述方式非常贴近读者，不像有些教科书那样干巴巴地堆砌公式和术语。作者似乎深谙如何将复杂的量子力学原理转化为直观的图像和可以理解的逻辑链条。我特别欣赏它在介绍基础概念时所花费的心思，比如波函数和薛定谔方程的引入部分，不是直接抛出结论，而是通过一系列精心设计的类比和历史背景，让你仿佛能“看见”这些抽象的物理实在是如何被构建起来的。读完前几章，我对分子轨道理论的理解不再是死记硬背的公式，而是有了一种内在的、可操作性的认知。更难得的是，它在强调理论严谨性的同时，并没有忽视实际应用中的“权宜之计”，例如各种近似方法的选择和适用性分析，这对于想要将理论付诸实践的初学者来说，简直是金矿。这本书的结构设计也极其合理，循序渐进，稳扎稳打，让人感觉每翻过一页，自己的知识储备都在稳步提升，信心也随之增强。它成功地架起了一座从宏观化学想象到微观计算模拟的坚实桥梁。

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