《计算化学》是近年来飞速发展的一门学科,它主要以分子模拟为工具实现各种核心化学问题的计算,架起了理论化学和实验化学之间的桥梁。《计算化学:从理论化学到分子模拟》在一个比较严格的理论框架中介绍了计算化学。全书分两部分:基本原理篇和应用篇,共11章。基本原理篇(第1-6章)包括:体系的经典力学描述,势能面,分子动力学方法,MonteCarlo模拟,相关函数和近平衡态的量子统计理论;应用篇(第7-11章)包括:热化学,输运性质,分子光谱的模拟,固体材料和统计数学在药物、材料设计上的应用。《计算化学:从理论化学到分子模拟》尽量介绍具有物理意义的方法,不得已才采用单纯的数学模型。为了方便阅读,《计算化学:从理论化学到分子模拟》备有附录用来介绍重要的数学工具。《计算化学:从理论化学到分子模拟》可作为化学、物理、材料科学、药学、生命科学等有关专业领域高校教师、科研人员的参考书和研究生教材。
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阅读完这本《计算化学》,我最大的感受是:它更像是一部关于“计算方法学”的编年史,而不是一本教人如何进行“计算化学研究”的操作手册。内容结构上,它对不同计算方法的描述,例如Hartree-Fock方法、后HF方法(MPn, CCSD(T))的优缺点对比,写得非常详尽,甚至细致到了电子结构理论的哲学辩论层面。但是,当实际应用的问题出现时,比如如何处理溶剂效应、如何进行激发态计算、或者如何有效地在有限的计算资源下进行预筛选,书中的指导性内容就显得力不从心了。我期待的是能看到一个清晰的决策树:面对一个特定的化学问题(比如反应活化能计算),哪些方法是首选,它们的计算成本和精度范围如何。这本书更像是把所有工具都摆在了桌面上,却没怎么教你如何挑选最适合手头任务的那一把。这种对实践流程的缺失,使得这本书在指导日常科研工作时,显得有些“高高在上”了。
评分这本《计算化学》的书,初次翻阅时,我的期待值其实挺高的,毕竟这个领域本身就充满了理论的深度和实际应用的潜力。但读完之后,我感觉作者似乎陷入了一种过于追求理论完备性的怪圈。全书花了大量的篇幅去阐述量子力学的基础,从薛定谔方程的推导到各种近似方法的细致讲解,这对于一个想快速掌握计算化学核心应用的研究生来说,负担未免太重了。更让我感到困惑的是,对于那些已经被广泛使用、极具实用价值的计算软件包(比如Gaussian、ORCA等)的操作指南和案例分析,书中却着墨不多,或者说描述得过于笼统。我更希望看到的是,如何将那些深奥的数学公式转化为实际的模拟步骤,而不是停留在公式的完美展现上。举个例子,在谈到分子动力学模拟时,书里详细讨论了力场构建的理论基础,但对于如何处理长时间尺度的问题、如何有效地采样构象空间,这些实际操作中的难点和解决方案却轻描淡写,这使得这本书更像是一本高阶的物理化学教科书,而非一本面向实际应用的“计算化学”工具书。我希望这本书能更平衡地处理理论深度与实践广度,让读者在理解“为什么”的同时,也能清晰地知道“怎么做”。
评分从语言风格来看,这本书的叙述极其冷静、客观,几乎没有夹带任何个人色彩或引导性倾向,这很符合严谨的学术著作的要求。然而,这种极致的客观性也带来了一个副作用:它使得概念的介绍缺乏必要的“情感连接”。对于初学者来说,很难建立起对某些计算结果的直观感受和批判性思维。例如,在讨论计算误差的来源时,书里只是罗列了基组不完备性、电子相关缺失等因素,但没有给出实际例子说明在什么情况下,哪种误差会占据主导地位,或者如何通过一个简单的计算测试来初步判断误差的性质。它把知识点堆砌得很扎实,但缺乏将这些知识点串联起来、形成“化学直觉”的引导性文字。我需要的不只是公式的证明,更需要那种“过来人”的经验之谈,告诉我在实际计算中哪些陷阱最常见,这本书在这方面留下了很大的空白。
评分拿到这本书的时候,我就被它那极其严谨的学术风格所吸引。作者的逻辑链条是那种非常教科书式的、层层递进的,每一个概念的引入都建立在坚实的前置知识之上。对于那些对理论物理有扎实背景的读者来说,这无疑是一份宝藏。它深入剖析了密度泛函理论(DFT)的各种泛函的发展历程,从LDA到GGA再到后来的混合泛函,那种对理论局限性和改进方向的探讨,展现了作者深厚的学术功底。然而,作为一个并非专业理论化学出身的实验工作者,我在阅读过程中确实遇到了不少障碍。很多章节需要我不断地查阅额外的数学和物理参考资料才能跟上作者的思路。特别是涉及到数值积分和线性代数在高斯基组计算中的应用部分,文字描述相对抽象,缺乏直观的图示或简化模型来辅助理解。如果能加入更多的“思想实验”或者将理论与具体的计算结果进行对比分析,或许能让非理论背景的读者更好地把握这些工具的适用范围和局限性。这本书的价值毋庸置疑,但它的“门槛”设置得略高,使得一些急需计算工具支持的交叉学科研究人员望而却步。
评分这本书的排版和图表质量令人称赞,清晰、专业,体现了出版的高水准。但在内容呈现上,它似乎过于偏向于电子结构理论的核心部分,对分子动力学和蒙特卡洛模拟的关注度明显不足。例如,在处理凝聚态体系或复杂生物大分子系统时,基于势能面的量子化学方法往往不是最优选。而这本书对那些基于经典力学和统计物理的模拟技术,比如解析力场参数化、GROMACS等常用软件的接口逻辑,讨论得非常简略。对于一个希望在材料科学或生物物理领域应用计算方法的读者来说,这本教材提供的工具箱显得不够全面。它在量子化学的小世界里非常深入,但在广阔的计算化学领域,尤其是在处理大规模、长时间尺度问题上,显得有些“偏科”了。我希望作者能在后续的版本中,投入更多篇幅来系统性地介绍这些面向大系统的、成熟的模拟方法。
评分理论写得不错,其实就是抄的,可读性还行。缺乏编程实例,全是理论
评分理论写得不错,其实就是抄的,可读性还行。缺乏编程实例,全是理论
评分眼界开阔,物理原理介绍比较多,是基础入门书,偏贵。
评分理论写得不错,其实就是抄的,可读性还行。缺乏编程实例,全是理论
评分很难想象我曾经看过这书,不过是半本。
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