Grid Computing in Life Science pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Konagaya, Akihiko

出品人:

页数:188

译者:

出版时间:2005-4

价格:474.60元

装帧:

isbn号码:9783540252085

丛书系列:

图书标签:

• 科技
• Grid Computing
• Life Science
• Bioinformatics
• Computational Biology
• Distributed Computing
• High-Performance Computing
• Data Analysis
• Biomedical Informatics
• Scientific Computing
• Cloud Computing

好的，这是一份针对您提供的书名《Grid Computing in Life Science》的反向图书简介，旨在描述不包含该主题内容的、结构详尽的替代性图书内容。 --- 图书名称：先进材料的计算模拟与新型器件设计 图书简介 本书深入探讨了先进功能材料的微观结构、宏观性能之间的复杂关联，重点聚焦于如何利用高精度计算模拟方法（如密度泛函理论、分子动力学模拟、相场方法等）来指导新型材料的理性设计与合成，并将其应用于能源、电子和生物传感等前沿技术领域。 第一部分：计算模拟的基础理论与方法论 本部分奠定了理解和应用计算材料科学所需的核心理论框架，避免了对网格计算（Grid Computing）在生命科学应用中的任何讨论。 第一章：量子力学基础与第一性原理方法 本章详述了描述电子结构的薛定谔方程及其近似求解方法。重点讲解了密度泛函理论（DFT）的核心概念，包括 Kohn-Sham 方程、交换关联泛函的选择（LDA, GGA, 乃至更先进的 meta-GGA 泛函）及其对计算精度和效率的影响。此外，我们探讨了周期性边界条件在晶体结构计算中的应用，以及如何处理有限尺寸体系（如纳米粒子和表面）的电子结构计算。特别关注了如何通过计算获取材料的电子态密度（DOS）、能带结构、有效质量以及磁性矩等关键电子特性。 第二章：介观尺度模拟：分子动力学与蒙特卡洛 本章转向处理更大时间尺度和空间尺度的模拟技术。详述了分子动力学（MD）方法，包括牛顿运动方程的数值积分算法（如 Verlet 算法）。我们深入分析了势函数的构建与选择，包括经典力场（如 COMPASS, OPLS, CHARMM）的适用范围和局限性，以及如何通过从头算分子动力学（AIMD）来处理化学反应和键合过程的动态演化。同时，本章也阐述了蒙特卡洛（MC）方法在材料相变、构象采样和统计平均计算中的核心应用，例如在液态金属或高熵合金的相平衡研究中。 第三章：尺度耦合与多尺度建模 本章探讨了如何将不同尺度的模拟结果进行有效衔接，以描述材料在实际工程环境中的复杂行为。内容涵盖了相场（Phase-Field）模型在描述微观结构演化（如晶粒生长、析出相形成）中的应用，以及如何将基于第一性原理计算得到的参数输入到更宏观的有限元分析（FEA）框架中，实现从原子尺度到宏观力学性能的传递。 第二部分：能源材料的计算设计与性能预测 本部分聚焦于如何运用前述计算工具，设计和优化下一代能源存储与转换器件的关键材料。 第四章：高性能电池电极材料的计算表征 本章专注于锂离子电池、钠离子电池及固态电解质的研究。详细分析了如何使用DFT计算预测新型氧化物、磷酸盐或硫化物正极材料的开路电压、锂/钠离子扩散势垒和结构稳定性。重点讨论了过渡金属价态变化对容量和倍率性能的影响，以及如何通过缺陷工程（如氧空位、阳离子/阴离子掺杂）来调控材料的电化学性能。 第五章：催化剂表面与反应动力学模拟 本章侧重于异相催化材料的计算研究，特别是燃料电池的氧还原反应（ORR）和析氢反应（HER）催化剂。我们运用表面吸附理论和线性加速关系（LARS），评估不同金属或合金催化剂表面的活性位点。通过计算反应能垒和过渡态结构，精确预测催化反应的固有速率限制步骤，指导设计高活性、高稳定性的非贵金属催化剂。 第六章：光电转换材料的能带工程 本章探讨了有机和无机光伏材料的电子结构优化。详细介绍了如何通过计算手段精确量化激子结合能、电荷分离效率和电荷迁移率。内容包括钙钛矿材料中的缺陷容忍度分析、有机半导体薄膜的堆积模式对电荷传输的影响，以及如何利用Hubbard U 参数的修正来准确描述 d/f 电子体系（如过渡金属氧化物）的光学特性。 第三部分：智能传感与新型电子器件 本部分将计算模拟的成果直接转化为对新型电子和传感器的构筑洞察。 第七章：二维材料的机械与电子耦合 本章聚焦于石墨烯、过渡金属硫化物（TMDs）等二维材料。研究内容包括利用分子动力学模拟二维材料在应力下的层间滑移和断裂机制。同时，通过第一性原理计算，分析应力对能带结构的调控效应（压电效应和压阻效应），为柔性电子器件中应变传感器的设计提供理论支撑。 第八章：铁电与多铁性材料的介电响应 本章深入研究了具有开关特性的功能材料。阐述了如何利用计算方法确定材料的本征铁电极化强度、居里温度以及畴壁结构。重点分析了电场和温度耦合对材料介电常数和磁导率的影响，为设计高密度非易失性存储器（FeRAM）和多功能传感器提供材料层面的优化方案。 第九章：拓扑材料与新型量子器件 本章概述了拓扑绝缘体、拓扑半金属等前沿材料的研究进展。详细阐述了拓扑不变量的计算方法，以及如何通过自旋轨道耦合（SOC）效应来识别和表征受保护的表面态或边缘态。探讨了这些材料在低功耗电子学和拓扑量子计算中作为信息载体的潜力。 --- 总结：本书全面系统地阐述了从原子尺度到介观尺度的计算方法，并将其严格应用于固体物理和材料科学的核心问题中，旨在为材料科学家和工程师提供一套强大的、不涉及生物信息学或生物系统建模的计算设计工具箱。

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这本书的阅读体验非常具有层次感，不同章节对于读者的背景要求似乎也做了精妙的平衡。初期的章节侧重于概念普及和历史背景梳理，读起来非常流畅，为后续的深入学习打下了坚实的基础。但是，当我进入到关于中间件和中间数据管理的部分时，难度系数明显上升，涉及到了许多具体的协议和接口标准。虽然挑战性十足，但作者的处理方式非常高明——他/她总能提供一个高度抽象的模型图，让你先理解全局逻辑，然后再逐步拆解细节。这就像是先给你一张世界地图，让你知道各大洲的位置，然后再带你深入探索每个国家的具体风土人情。对于那些已经有一定编程或系统管理经验的读者来说，这些深入的章节简直是如虎添翼，提供了可以直接应用于实际项目中的蓝图。我特别关注了其中关于“容错与恢复机制”的章节，这在处理需要运行数周甚至数月的超大规模模拟时，是决定项目成败的关键因素，书中对此的论述细致入微，充满了实战经验的沉淀。

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老实说，我带着对技术类书籍的普遍预期——晦涩难懂、公式堆砌——来阅读这本书的。然而，这本书在语言的组织和概念的阐释上展现出了一种罕见的优雅和精确。它并没有回避复杂的算法和系统架构，但每一项技术的引入都伴随着清晰的动机和直观的比喻。举个例子，书中解释分布式任务调度时，并没有直接抛出复杂的排队论模型，而是通过一个生物样本的并行处理流程来类比，让我这个非计算机科班出身的人也能迅速抓住核心思想。更让我欣赏的是，作者在讨论软件实现时，注重的是“如何做”而不是仅仅停留在“是什么”。它似乎在引导读者从架构师的角度去思考如何设计一个能够承载TB级生物数据分析的计算框架。这种注重实践层面的深度讲解，让这本书的价值远超理论教科书。我甚至能感受到作者在文字中流露出的那种对提升科研效率的热情，他/她不仅仅是在传授知识，更是在分享一套行之有效的工程哲学。

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这本书的封面设计就给我一种强烈的专业感和前沿科技的冲击力，那种深蓝色调与几何图形的结合，仿佛预示着数据洪流和复杂计算的交织。我原本是生物信息学领域的新手，对“网格计算”这个词汇仅停留在概念层面，但翻开这本书的目录，我立刻被它系统性的结构所吸引。它显然不是那种蜻蜓点水式的科普读物，而是深入到如何将大规模、分布式的计算资源有效地调配到生命科学研究的实际问题中去。从最初介绍高性能计算的基础架构，到如何构建跨地域的协作平台，再到具体在基因组学和蛋白质组学数据分析中的应用案例，整个脉络清晰得令人赞叹。作者显然对这个交叉领域有着深刻的理解，不仅讲解了技术细节，更重要的是阐释了这种计算范式如何根本性地改变了传统生物实验的瓶颈。比如，书中关于数据安全和隐私保护在分布式环境下的讨论，就体现了作者的远见卓识，这在当前数据爆炸的时代是至关重要的课题。这本书让我意识到，未来的生命科学突破，很大程度上依赖于我们能否驾驭好这些强大的计算工具，它为我打开了一扇通往更广阔科研世界的大门。

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我必须承认，这本书的厚度和内容的密度是相当可观的，它要求读者投入大量的时间和精力去消化吸收。这不是一本可以周末轻松翻阅的读物，它更像是一份需要反复研读、时常回顾的案头工具书。然而，这种高强度的投入最终得到了丰厚的回报。它提供了一种思考问题的新框架：不再将计算视为实验室的附属品，而是将其内嵌为生命科学研究本身的核心驱动力。书中对于未来发展趋势的预测也相当精准和富有洞察力，尤其是在提到量子计算与现有网格架构的融合潜力时，虽然只是简要提及，但已足够引发我的深思。这本书最大的成功之处在于，它成功地架设了一座坚固的桥梁，连接了高度抽象的计算机科学理论与活生生的生物学难题。对于任何希望站在未来科研前沿，掌握大规模计算工具的生命科学家或生物信息工程师来说，这本书的价值是无可替代的，它不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的重塑。

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这本书的视野之开阔，远超出了我最初对“生命科学”应用范围的狭隘理解。我原本以为它会集中火力在基因测序数据处理上，但读完后发现，它对药物研发的分子动力学模拟、对临床试验数据的整合分析，乃至对生态学数据的时空关联分析，都有相当深入的探讨。这种广博性使得这本书不仅仅是某个特定领域研究人员的参考书，而更像是一本指导未来跨学科研究人员的“方法论圣经”。特别是书中对“数据治理”在分布式环境下的新挑战的分析，让我对如何组织和共享大型科研成果有了全新的认识。在许多前沿领域，数据的互操作性和标准化是最大的障碍之一，而这本书提供了一套计算层面的解决方案，探讨了如何通过统一的网格服务接口来克服这些壁垒。这让我开始重新审视我们实验室当前的数据管理流程，意识到我们在利用现有计算资源方面可能存在的巨大潜力尚未被挖掘。

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