Applied Computational Materials Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer Verlag

作者:Abel, Phillip B. (EDT)/ Noebe, Ronald D. (EDT)/ Bozzolo, Guillermo (EDT)

出品人:

页数:508

译者:

出版时间:2007-10

价格:$ 168.37

装帧:HRD

isbn号码:9780387231174

丛书系列:

图书标签:

• and
• Theory,
• Simulation
• Modeling:
• Materials
• Experiment
• Computational
• Applied
• 材料建模
• 计算材料学
• 应用计算
• 材料科学
• 计算物理
• 分子动力学
• 第一性原理
• 密度泛函理论
• 材料模拟
• 计算方法

《材料科学前沿：计算模拟与数据驱动的探索》 图书简介 本书旨在为材料科学家、工程师以及计算物理学、化学领域的专业人士提供一个全面、深入的视角，聚焦于当前材料科学研究中最前沿、最活跃的计算方法论及其在解决复杂材料体系问题中的实际应用。本书不仅涵盖了从微观到介观尺度的经典模拟技术，更着重阐述了近年来兴起的数据驱动（Data-Driven）和机器学习（Machine Learning, ML）方法如何革新材料发现、设计与性能预测的范式。 第一部分：经典计算模拟方法的深化与拓展 本部分首先回顾了计算材料学的基石——量子力学（QM）方法，重点讨论了密度泛函理论（DFT）在处理长程相互作用、高精度能带计算以及激发态性质预测方面的最新进展与挑战。我们深入探讨了泛函选择的精细化，例如如何有效结合混合泛函或考虑范德华（vdW）修正以精确描述层状材料、分子固体和表面吸附问题。此外，对第一性原理计算计算成本高昂的局限性进行了剖析，并详尽介绍了如何利用多尺度建模框架来克服这些限制。 我们详细阐述了介观尺度的分子动力学（MD）模拟。除了标准的牛顿力学积分算法外，本书着重介绍了增强采样技术（Enhanced Sampling Techniques），例如Metadynamics、Umbrella Sampling，以及更前沿的加速MD方法，如共性势能面（Collective Variables）的智能选择与时间尺度的拓展（如Metadynamics Coupled with Machine Learning Potentials）。在材料结构演化方面，我们深入分析了蒙特卡洛（MC）方法在平衡态采样和相变模拟中的应用，尤其是在非平衡态过程模拟中的局限性与替代方案。 特别地，本书为材料热力学与动力学的计算提供了详尽的指导。这包括相图的构建（CALPHAD方法与从第一性原理计算出发的热力学数据拟合）、晶界迁移、扩散过程的计算分析，以及如何利用分子动力学模拟来精确确定扩散激活能和扩散系数。 第二部分：高性能计算与模拟效率的提升 随着材料模型复杂度的增加，对计算资源的需求呈指数级增长。本部分聚焦于如何通过优化算法和利用先进的计算架构来提升模拟效率。我们讨论了并行计算策略，包括大规模并行MD（MP-MD）中域分解、负载均衡的实现，以及在图形处理器（GPU）加速下的快速势能计算。 此外，本书探讨了基于势函数的模拟（如嵌入原子法 EAM, 键有序势 BOP 等）的构建与优化，强调如何通过高通量实验数据或精确的QM数据对这些经验势函数进行精确率定（Fitting），使其能够在远超QM尺度的模拟中保持足够的物理准确性。我们还分析了粗粒化（Coarse-Graining, CG）方法的设计哲学，从“自下而上”（Bottom-Up）到“自上而下”（Top-Down）的转换策略，以及如何保证粗粒化模型在特定物理量（如弹性模量、扩散系数）上的准确性。 第三部分：数据驱动的材料科学范式革命 本部分是全书的重点，深入探讨了材料基因组倡议（Materials Genome Initiative, MGI）背景下，如何利用大数据和人工智能来加速材料的发现流程。 我们首先详细介绍了高通量计算（High-Throughput Computing, HTC）的设计与实施。这包括自动化工作流程的构建、计算任务的管理调度（如使用FIREWORKS或类似的流程管理器），以及对海量生成数据的结构化存储和查询（如使用Materials Project或AiiDA平台）。 随后，我们转向机器学习在材料科学中的应用。本书不仅仅停留在应用层，更深入探讨了特征工程（Feature Engineering）的关键性。我们分类介绍了描述符（Descriptors）的构建，包括基于结构拓扑（如SOAP, ACSF）和基于化学环境（如MBTR, Matminer描述符）的方法。 在模型构建方面，本书详细比较了经典回归模型（如高斯过程回归 GPR）与深度学习架构（如卷积神经网络 CNN 用于晶体结构识别，或图神经网络 GNN 用于分子/晶格表示）的优劣。对于 GNN，我们详细剖析了如何将晶格或分子结构转化为图结构，以及应用于预测材料的力场参数、机械性能、以及电子结构属性。 第四部分：不确定性量化与可信赖的人工智能 计算材料学，无论是基于物理的模拟还是数据驱动的模型，都存在固有误差和不确定性。本部分强调了不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）的重要性。我们讨论了在MD模拟中如何评估截断误差和势函数不确定性，以及在ML模型中如何利用贝叶斯方法（如贝叶斯神经网络）或集成学习方法来量化预测的置信区间。 最后，本书展望了未来研究方向，包括可解释性人工智能（Explainable AI, XAI）在材料科学中的应用，即如何从复杂的ML模型中提取出可供物理学家理解的内在规律和结构-性能关系，从而指导更具洞察力的实验设计。 本书结构严谨，理论阐述与实际案例紧密结合，旨在帮助读者掌握从原子层面到宏观性能预测的完整计算工具箱，并能够在面对复杂的、多尺度、多物理场耦合的材料科学挑战时，高效地选择、定制并实施最优的计算策略。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的扉页上，我看到了作者们为这本书设定的目标，即“为计算材料建模的实际应用提供一个全面的视角”。这让我不禁联想到我曾经在学术会议上听到的几场关于材料模拟的精彩报告，其中不少都引用了非常先进的计算方法。我一直在寻找一本能够将这些前沿技术整合起来，并提供清晰解释的读物，而《Applied Computational Materials Modeling》似乎正是为此而生。书中的例子，我猜测，一定会非常贴近工业界和研究机构正在面临的实际问题。例如，书中提及的“晶格动力学”和“缺陷工程”等概念，在开发新型功能材料的过程中至关重要，我期待这本书能提供更深入的解析，甚至是一些实际的算法实现思路。我希望这本书能够不仅仅是理论的堆砌，更能够引导读者如何将这些强大的计算工具应用到解决实际的材料设计和性能预测问题中去。作者们似乎有意打破理论与实践之间的壁垒，将复杂的计算物理和化学原理转化为可操作的建模策略。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚开始翻阅这本《Applied Computational Materials Modeling》，还没来得及深入研究，但仅从它呈现的方式来看，就足以让我产生一些初步的印象。首先，这本书的装帧设计就给我一种厚重而严谨的感觉，纸张的触感也相当不错，这让我对接下来的阅读之旅充满期待。从目录上看，它似乎涵盖了材料建模的多个重要方面，从基础理论到具体的应用案例，似乎都有所涉及。我特别关注到其中关于“第一性原理计算”的部分，这正是我当前研究领域非常需要深入了解的。这本书的排版布局清晰，公式的推导和图表的展示都比较直观，这对于我这种需要频繁查阅和理解复杂概念的研究者来说，无疑是一个加分项。虽然我还没有真正投入到书中的内容中，但其整体的呈现方式，尤其是那些为理解理论所准备的图示，就如同一个经过精心设计的导航系统，引导读者一步步进入计算材料建模的广阔世界。我设想，这本书的作者团队一定是具备深厚的学术功底和丰富的实践经验，才能将如此复杂的主题梳理得如此有条理。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的材料科学家，我一直在寻找能够拓宽我视野的学术著作。近些年来，计算材料建模的飞速发展，让我意识到，如果不紧跟这一趋势，很容易在科研领域落伍。《Applied Computational Materials Modeling》这本书，以其“应用”二字，深深吸引了我。我猜想，这本书不会仅仅停留在理论层面，而是会着重于如何将这些计算模型转化为解决实际工程问题的强大工具。我尤其期待书中能够探讨如何利用这些模型来优化材料的性能，例如提高强度、改善导电性或增强抗腐蚀性。我希望书中能够提供一些关于如何选择合适的模拟方法、如何进行模型验证以及如何解释模拟结果的指导。如果这本书能够涵盖一些关于材料设计流程的最新进展，例如利用高通量计算筛选候选材料，或者结合实验数据进行模型参数的精细调整，那将是对我非常有价值的补充。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《Applied Computational Materials Modeling》这本书时，我首先被它厚实的篇幅所震撼，这表明了作者们在内容上的深度和广度。我是一名初涉计算材料建模的学生，对于这门学科既充满好奇又感到一丝畏惧。从书名和目录的内容来看，它似乎并不回避那些复杂的数学模型和算法。我期望这本书能够用一种循序渐进的方式，带领我从最基础的力学模型和电子结构理论开始，逐步深入到更高级的模拟技术，比如分子动力学模拟、蒙特卡洛方法，甚至是机器学习在材料科学中的应用。我尤其对书中可能包含的案例研究很感兴趣，因为我深信，通过实际的例子来学习理论，能够更好地理解抽象的概念。希望这本书能够提供清晰的步骤和代码示例（如果可能的话），让我能够亲手实践，而不是仅仅停留在纸面上的理解。

评分☆☆☆☆☆

我最近开始接触《Applied Computational Materials Modeling》，还没有真正进入到细节的阅读，但仅仅是粗略翻阅，就让我对这本书的整体风格和内容有了初步的感受。这本书似乎呈现了一种非常务实的态度，它不像一些理论性很强的学术专著那样，仅仅停留在概念的梳理。我从书的结构和标题中，能感受到一种将理论知识与实际操作相结合的意图。我推测，这本书会包含大量的计算方法的介绍，并且很可能包含一些实际的案例分析，用以说明这些方法是如何被应用到解决真实的材料科学问题中的。我特别期待书中关于“相场模型”或者“有限元分析”等章节的内容，这些都是在材料加工和性能评估中非常重要的工具。我希望这本书能够为我提供一套清晰的思维框架，帮助我理解如何利用计算工具来模拟材料在不同条件下的行为，以及如何根据模拟结果来指导材料的设计和优化。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆