Recent Advances in Density Functional Methods pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Chong, Delano P. (EDT)

出品人:

页数:413

译者:

出版时间:

价格:741.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9789810224424

丛书系列:

图书标签:

• Density Functional Theory
• DFT
• Computational Chemistry
• Quantum Chemistry
• Electronic Structure
• Materials Science
• Physics
• Chemistry
• Methods
• Algorithms

量子化学前沿进展：从基础理论到复杂系统的计算模拟 本书旨在全面梳理和深入探讨当代量子化学领域中一系列具有里程碑意义的新方法、新理论及其在解决复杂物理、化学和材料科学问题中的应用。全书内容聚焦于当前计算化学研究中最具活力和前瞻性的方向，旨在为该领域的科研人员、高级本科生和研究生提供一份详尽、深入且具有启发性的参考指南。 第一部分：密度泛函理论（DFT）的理论革新与突破 尽管原书涉及密度泛函理论（DFT）的最新进展，但本册将避开此主题，转而聚焦于超越DFT的系统性方法，特别是那些旨在解决多体问题和克服电子相关性挑战的理论框架。 第一章：高精度电子结构计算的新范式——耦合簇（CC）方法的拓展与深化 本章详细阐述了耦合簇理论（Coupled Cluster, CC）在处理强关联体系中的最新发展。我们将重点讨论如何通过限制激发阶数（如CCSD、CCSD(T)）来平衡精度与计算成本，并深入探讨如何将CC方法与价键理论（Valence Bond, VB）相结合，形成高效的VB-CC混合方法。特别关注针对激发态、开放壳层体系以及包含范德华相互作用的CC校正方法（如CCSD(T)-D）。此外，本章将介绍张量网络态（Tensor Network States, TNS）在CC计算中的应用，以期处理更大规模的分子和周期性体系。 第二章：多参考方法与精确对角化技术的融合 针对传统单参考方法难以精确描述电子结构重排和简并态的局限性，本章侧重于先进的多参考（Multi-Reference, MR）方法。我们将详细介绍多参考态组态相互作用（MRCI）的优化算法，特别是如何利用基于变分原理的MR方法（如多参考态组态相互作用，MRPT2的最新变体）。讨论的重点还将放在精确对角化技术（Exact Diagonalization, ED）与微扰理论的结合，例如在格点模型（Lattice Models）中应用Lanczos算法求解激发态性质，并探讨如何将这些方法推广到非厄米系统的研究中。 第三章：从薛定谔方程到相对论效应的统一框架 本章探讨了将量子力学方法与狭义相对论效应相结合的前沿工作。重点介绍无核的（Norelativistic）分子轨道理论在重元素化学中的局限性，并深入分析四分量和二分量相对论哈密顿量的构建。讨论相对论性电子结构方法（如四分量耦合簇，4c-CC）的实施细节，以及如何在第一性原理框架内有效地纳入量子电动力学（QED）修正，特别是对高精度原子能级的校正方法。 第二部分：从分子到材料：复杂系统的模拟技术 本部分将理论工具应用于处理具有挑战性的宏观尺度和复杂相互作用的系统，重点是材料科学和凝聚态物理的前沿课题。 第四章：第一性原理下的晶体缺陷工程与界面化学 本章集中讨论如何利用超越标准DFT的方法（如使用Hartree-Fock/DFT混合方法，或高阶GW近似）来精确模拟晶体缺陷（如空位、间隙原子、位错）的电子结构和反应活性。详细阐述了周期性边界条件下缺陷的计算策略，如缺陷-缺陷相互作用的修正、有限尺寸效应的消除技术。在界面化学方面，重点分析了异质结、二维材料堆叠（如扭曲双层石墨烯）中的轨道杂化、电荷转移机制，以及界面极化对催化性能的调控。 第五章：时间依赖性与动力学模拟的非绝热过程 时间依赖性（TD）方法的最新发展是本章的核心。我们将探讨如何利用非绝热耦合理论（如简正模分析，NMA）来精确描述分子内振动与电子态的耦合。重点介绍基于“轨迹跳跃”（Trajectory Surface Hopping, TSH）的动力学模拟，但侧重于更精确的激发态演化描述，例如在半导体光催化剂中，如何通过考虑电子弛豫的微观机制来预测量子产率。还将介绍非绝 वोटों（Non-Adiabatic）耦合的增强采样技术，以提高对稀有转子态（Roaming States）的捕捉能力。 第六章：量子蒙特卡罗（QMC）方法的扩展与尺度提升 本章聚焦于变分蒙特卡洛（VMC）和扩散蒙特卡洛（DMC）方法在解决强关联问题上的最新突破。讨论的重点包括：如何设计更优化的回退波函数（Trial Wave Function）以降低签名字符问题（Sign Problem）的影响，以及如何将DMC方法应用于周期性晶体结构，实现对凝聚态体系的精确能量计算。还将介绍量子信息驱动的QMC优化策略，例如如何利用机器学习来指导波函数参数的优化，从而在不显著增加计算成本的前提下，提升DMC的精度。 第三部分：数据科学与计算方法的融合 本部分探讨了如何利用新兴的数据驱动方法来加速和指导传统的量子化学计算。 第七章：机器学习在势能面构建与势场开发中的应用 本章深入研究了如何利用高维插值技术和核方法来构建化学反应的全局势能面（Potential Energy Surface, PES）。区别于简单的化学能预测，本章关注于如何确保PES在反应通道和过渡态区域的平滑性和物理合理性。讨论基于神经网络的势函数（NNPs）的训练策略，特别是如何结合化学物理洞察（如对称性、能量梯度约束）来构建更具泛化能力的势场，从而支持大规模的分子动力学模拟。 第八章：高通量计算与自主实验的闭环系统 本章关注计算方法的工业化和自动化前沿。详细介绍如何设计高效的高通量计算流程，用于快速筛选具有特定功能的材料库（如新型催化剂或电池电解质）。重点阐述了如何利用贝叶斯优化（Bayesian Optimization）和主动学习（Active Learning）算法，构建一个“计算-实验”的闭环系统，使得计算机可以自主地选择下一个最有价值的实验点或模拟参数进行测试，从而加速新材料的发现进程。 通过对这些前沿领域的深入剖析，本书力求展示当前计算化学和理论物理交叉学科的广阔前景，为读者提供一套应对未来复杂科学挑战的理论工具箱。

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