Numerical Simulation in Molecular Dynamics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Griebel, Michael

出品人:

页数:470

译者:

出版时间:

价格:$ 67.74

装帧:HRD

isbn号码:9783540680949

丛书系列:Texts in Computational Science and Engineering

图书标签:

• 计算
• 数值
• 物理
• Molecular Dynamics
• Numerical Simulation
• Physics
• Computational Science
• Molecular Modeling
• Simulation Methods
• Science and Engineering
• STEM Education

《分子动力学模拟在材料科学中的应用》 本书旨在深入探讨分子动力学（MD）模拟技术在现代材料科学研究中的广泛应用。通过详实的理论阐述和丰富的实例分析，本书为材料科学家、化学家、物理学家以及相关领域的学生提供了一个全面的学习平台，帮助他们掌握利用MD模拟解决复杂材料问题的能力。 核心内容概览： 本书的结构设计旨在循序渐进地引导读者理解并运用MD模拟。 第一部分：分子动力学模拟基础 绪论： 介绍材料科学面临的挑战以及MD模拟作为一种强大的计算工具所扮演的角色。强调MD模拟能够提供原子尺度的微观信息，填补实验观测的空白。 经典力学与统计力学基础： 回顾牛顿运动定律、能量守恒、动量守恒等经典力学概念，并阐述它们在MD模拟中的应用。深入讲解统计力学中的系综概念（微正则系综、正则系综、巨正则系综）及其与MD模拟采样的关系，为理解模拟结果的统计意义奠定基础。 力场理论与构建： 详细介绍构建精确力场的重要性。涵盖各种类型的力场，包括牛顿力场（键长、键角、二面角、范德华力、静电力）、多体相互作用力场（如Tersoff势、AIREBO势），以及如何根据材料特性选择和优化力场参数。特别讨论了如何处理强极性相互作用、共价键断裂与形成等复杂化学过程，以及量子化学计算（如DFT）在力场开发中的辅助作用。 模拟算法与集成： 深入解析 Verlet 算法及其变种（如 Leap-Frog, Velocity Verlet），这些算法是MD模拟的核心，用于数值求解粒子的运动方程。讨论了时间步长的选择原则及其对模拟精度和稳定性的影响。介绍如何处理边界条件，如周期性边界条件（PBC）及其在模拟块状材料中的优势，以及如何处理长程相互作用（如Ewald求和方法）。 模拟初始条件与采样： 讲解如何设置合理的初始结构和速度。详细阐述了模拟过程中的采样问题，包括平衡态的判断标准、如何实现充分的采样以获得可靠的热力学和动力学性质。介绍各种采样增强技术，如系综平均、温度重整化（thermostatting）和压力重整化（barostatting）方法（如Langevin、Nosé-Hoover、Andersen等），以及如何确保模拟体系处于目标的热力学状态。 第二部分：分子动力学模拟在材料科学中的应用 热力学性质计算： 演示如何利用MD模拟计算材料的各种热力学性质，例如熔点、相变温度、热容、晶格常数、体积弹性模量等。通过对特定材料体系（如金属、陶瓷、聚合物）的案例分析，展示如何通过模拟数据提取和验证这些关键参数。 动力学性质与输运现象： 深入探讨MD模拟在研究材料动力学性质方面的能力。详细讲解如何计算扩散系数、粘度、声子谱（通过计算振动频率）以及热导率。例如，通过模拟液体或固体的原子运动轨迹，分析离子的扩散过程；通过模拟不同温度下的材料响应，研究其粘弹性行为；通过分析能量在原子间的传递，揭示材料的热输运机制。 力学性能模拟： 详细阐述MD模拟在预测材料的力学性能方面的优势，包括弹性模量、屈服强度、断裂韧性等。介绍如何设计拉伸、压缩、剪切等加载过程，并分析应力-应变曲线的形成。特别关注如何模拟材料的塑性变形、位错运动、裂纹萌生与扩展等微观机制，以及晶界、界面的影响。 表面与界面现象： 聚焦MD模拟在研究材料表面吸附、润湿性、催化活性以及界面特性中的应用。例如，模拟气体分子在材料表面的吸附行为，研究表面活性剂对液体表面张力的影响，分析异质结界面的电子结构和机械耦合。 相变与结构演化： 阐释MD模拟如何捕捉材料在不同温度、压力或外场作用下的相变过程和结构演化。通过模拟退火、淬火过程，揭示相的形成和生长机制；研究材料在应力或温度变化下的形变和重构。 第三部分：高级主题与前沿展望 多尺度建模的结合： 讨论如何将MD模拟与其他尺度（如量子力学、介观模拟、有限元分析）相结合，构建多尺度模型，以解决更复杂、更长尺度的材料问题。例如，利用DFT计算局部性质，并将其转化为MD力场参数；将MD模拟结果作为宏观模型（如FEM）的输入。 特殊模拟技术： 介绍一些特殊的MD模拟技术，如粗粒化分子动力学（CG-MD）用于模拟更长的链分子或更大的聚集体；事件驱动分子动力学（EDMD）用于研究稀疏体系或特定事件；以及并行计算在大型MD模拟中的关键作用。 数据分析与可视化： 强调对MD模拟产生的大量数据的有效分析和可视化方法的重要性。介绍常用的分析工具和技术，以及如何通过可视化直观地理解原子运动和材料行为。 前沿研究方向： 展望MD模拟在纳米材料、生物材料、能源材料（如电池、催化剂）以及先进制造等领域的未来发展趋势和潜在应用。 本书内容翔实，结构清晰，理论与实践相结合，旨在帮助读者充分掌握分子动力学模拟这一强大的工具，从而在各自的材料科学研究中取得突破。

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《Numerical Simulation in Molecular Dynamics》这个书名本身就充满了科学探索的魅力，它指向的是一种能够让我们“看到”微观世界运动的方式。我猜测书中会非常详细地介绍如何构建原子和分子模型，包括如何从实验数据或量子化学计算结果中提取出原子坐标和质量，以及如何根据不同的化学环境选择合适的力场（force field）。力场是分子动力学模拟的核心，它决定了原子间的相互作用力的计算方式，因此我非常期待书中能对各种常用力场的原理和适用范围进行深入的剖析，例如AMBER、CHARMM、GROMOS等。此外，我也想知道书中会如何阐述模拟的时间步长（time step）的选择原则，以及为什么我们需要将模拟时间离散化成如此小的步骤。理解这些基本概念是进行可靠模拟的前提。我希望这本书能够涵盖从基础概念到进阶应用的整个过程，让即使是初学者也能逐步掌握这项强大的计算工具，并能够自信地开展自己的模拟研究。

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我对《Numerical Simulation in Molecular Dynamics》充满了向往，因为我深信通过模拟可以获得对物质世界的深刻洞察。我预计书中会非常详细地介绍如何进行系统的平衡化（equilibration），以及为什么这是获得可靠模拟结果的关键步骤。我会期待书中对如何选择合适的时间步长（time step）进行深入的探讨，以及它如何影响模拟的精度和稳定性。此外，我也对书中如何处理模拟中的“退火”（annealing）过程，以及它如何帮助探索分子的能量景观，找到更低能构象非常感兴趣。这本书的价值不仅在于它能够教授我们如何运行模拟，更在于它能够帮助我们理解模拟背后的物理原理，从而能够更有效地设计和分析模拟实验。对于任何希望在计算化学、材料科学或生物物理学领域做出贡献的学者而言，这本书都将是不可或缺的参考。

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《Numerical Simulation in Molecular Dynamics》这个标题所蕴含的潜力让我充满了好奇。我设想这本书将不仅仅是理论的堆砌，更是一份深入浅出的实践指南。它会引导我们如何选择合适的模拟软件（例如GROMACS、LAMMPS、NAMD），以及如何利用这些软件来执行模拟计算。从准备输入文件、设置模拟参数，到提交计算任务，再到最终的数据后处理，每一个环节都需要精确的操作和深刻的理解。我特别希望书中能够提供一些关于如何评估模拟结果可靠性的建议，例如如何进行收敛性检查，以及如何避免常见的模拟陷阱。此外，我也对如何将模拟结果与实验数据进行对比和验证非常感兴趣，因为这才是检验模拟有效性的最终标准。这本书的出现，对于希望提升自身计算能力、解决实际科学问题的科研人员和学生来说，无疑是雪中送炭。

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《Numerical Simulation in Molecular Dynamics》这个名字让我联想到的是一种将理论模型转化为动态可视化的过程，这对于理解复杂的化学和物理过程至关重要。我预设书中会非常细致地讲解如何定义和实现各种分子间的相互作用势，包括范德华力、静电力以及键合相互作用。这些势函数是模拟的基石，其准确性直接决定了模拟结果的可靠性。我尤其期待书中能够讨论长程静电相互作用的处理方法，例如PME（Particle Mesh Ewald）方法，这对于模拟包含带电粒子的体系尤为重要。此外，我也对书中如何描述自由能计算方法（例如溶剂化自由能、结合自由能）非常感兴趣，因为这些计算能够直接关联到药物设计和材料开发等实际应用。这本书的存在，将为我们提供一个强大的工具箱，去解决那些仅凭理论分析难以企及的科学难题。

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这本书，《Numerical Simulation in Molecular Dynamics》，听起来就像是通往理解物质运动规律的一把钥匙。我猜想书中会从最基础的概念入手，比如什么是原子、分子，以及它们是如何相互作用的。然后，它会逐步深入到如何构建三维模型，如何定义原子间的力，以及如何用数值方法模拟这些力在时间上的演化。我非常期待书中能够详细解释“力场”这个概念，它是如何被设计出来的，以及不同的力场模型在模拟不同类型的分子体系时各有何优劣。例如，在模拟蛋白质时，我们需要考虑氨基酸残基之间的相互作用；在模拟聚合物时，我们需要考虑链的柔性以及链间的排斥力。我希望这本书能够涵盖广泛的应用场景，并提供清晰的指导，让读者能够根据自己的研究需求，选择最合适的模拟方法和参数。

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这本书的名字听起来就让人充满期待，《Numerical Simulation in Molecular Dynamics》。作为一名对计算科学和化学物理交叉领域充满好奇的读者，我早已对分子动力学模拟的强大力量有所耳闻。它能够将抽象的化学理论转化为可视化的分子运动，让我们得以窥探原子和分子在微观世界里的嬉戏打闹。这本书的标题暗示着它将带领我们深入这个迷人的领域，掌握进行这类复杂模拟的核心技术和理论基础。我尤其感兴趣的是，书中会如何解释那些复杂的算法和数学模型，例如蒙特卡洛方法、梯度下降法，以及如何在实际操作中将它们应用于各种模拟场景，比如蛋白质折叠、材料性质预测，甚至是药物分子的设计。我希望这本书不仅仅停留在理论的层面，更能提供清晰的实践指导，让我能够亲手搭建和运行自己的分子动力学模拟，从数据中发现隐藏的规律。毕竟，只有通过亲身实践，才能真正理解这些模拟技术的精髓，并将其应用于解决实际的科学问题。想象一下，能够模拟出水分子在不同温度下的动态变化，或者观察一个药物分子如何与靶点蛋白质相互作用，这种感觉该是多么令人振奋。这本书的出版，无疑为我们这些渴望探索微观世界奥秘的读者提供了一扇新的窗口。

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我对《Numerical Simulation in Molecular Dynamics》的期待，源于对微观世界运行机制的终极探索。这本书的标题暗示着它将带领我们深入了解如何利用计算的力量来模拟分子间的相互作用，从而揭示物质的动态行为。我猜测书中会详细介绍各种能量最小化技术，以及它们在模拟开始前的重要性。随后，我会期待书中对不同时间积分方案（如Verlet算法及其变种）的详细解释，包括它们在精度和稳定性上的权衡。例如，为什么我们会选择某个特定的时间步长，以及它如何影响模拟的可靠性。此外，我也希望这本书能涉及如何对模拟得到的大量数据进行有效的分析，例如计算均方根偏差（RMSD）来评估构象变化，或者计算径向分布函数（RDF）来理解分子间的空间排布。这本书的价值在于其能够将复杂的理论转化为可执行的操作，从而赋能读者去主动发现科学的奥秘。

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《Numerical Simulation in Molecular Dynamics》这个书名本身就充满了科学探索的吸引力，它承诺将抽象的理论转化为具体的计算实践。我猜想这本书会非常详尽地介绍如何设置模拟体系，包括如何构建初始构象，如何对原子进行分组，以及如何应用周期性边界条件来模拟大体系。我特别好奇书中会如何解释如何使用温控和压控算法来精确控制模拟的温度和压力，例如Nosé-Hoover温控器和Parrinello-Rahman压控器，以及它们在不同模拟场景下的适用性。此外，我也想知道书中是否会涉及如何对模拟结果进行数据分析，例如计算均方根偏差（RMSD）来评估构象变化，或者计算径向分布函数（RDF）来分析分子间的空间排布。这本书的出现，对于任何希望深入理解并掌握分子动力学模拟技术的读者来说，都将是一份珍贵的财富，能够帮助我们在微观世界中进行更精准的探索。

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我对《Numerical Simulation in Molecular Dynamics》的关注，很大程度上源于我对理解物质本质的深切渴望。我们日常所见的宏观世界的稳定，背后隐藏着无数微小粒子的复杂相互作用。分子动力学模拟正是揭示这种微观奥秘的利器。我预设这本书会详细讲解构建分子模型、定义相互作用势函数、选择模拟算法（如Verlet算法）以及进行长时间模拟的各个步骤。更重要的是，我期待书中能够探讨如何处理模拟过程中出现的各种挑战，例如如何确保模拟的统计收敛性，如何对模拟结果进行有效的分析和可视化，以及如何选择合适的参数来代表真实的物理条件。我特别好奇的是，书中是否会涉及一些高级的技术，比如使用GPU加速计算，或者如何将分子动力学模拟与量子化学计算相结合，以提高计算的精度。对于一个希望将分子动力学模拟应用于特定研究领域（例如新型材料的开发或者生物分子的功能研究）的读者来说，这本书的实用性和深度至关重要。我希望它能提供一个坚实的理论框架，并辅以丰富的案例研究，让我能够触类旁通，将学到的知识迁移到自己的研究项目中。

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我一直对通过计算机模拟来理解自然界的规律感到着迷，而《Numerical Simulation in Molecular Dynamics》正是这样一个能够将抽象的物理化学原理转化为生动模拟的学科。我猜测这本书会详细介绍如何设置模拟的边界条件，例如周期性边界条件（periodic boundary conditions），以及它对模拟结果的影响。在模拟过程中，温度和压力的控制也是至关重要的，我期待书中能够阐述如何使用诸如Nosé-Hoover或Langevin温控器等算法来精确控制模拟系统的温度和压力，从而使其更接近真实的实验条件。更进一步，我希望书中能够讨论如何处理模拟中遇到的各种问题，比如长程相互作用的计算，以及如何优化计算效率以进行更长时间或更大规模的模拟。对于任何一个希望在计算化学、材料科学或者生物物理等领域深入研究的学者来说，掌握分子动力学模拟无疑是一项宝贵的技能，而这本书正是通往这项技能的绝佳指引。

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非常好的书，虽然我不喜欢这本书的代码组织方式太杂乱了写的一点也不美。但是这本书确实讲的很好，特别是例子安排上深入浅出，code给出了深入到代码级别的code，可以直接拿来使用特别是如何编写出既适合2D又适合3D的code,这本书给出了非常好的示范。

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