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《有机农药及中间体质谱手册》是一部有机农药及中间体与代谢物的质谱工具书。全书共收集整理了1412种有机农药及中间体与代谢物，包括有机氯杀虫剂、有机磷杀虫剂、氨基甲酸酯类杀虫剂、沙蚕毒素类杀虫剂、卫生及建筑害虫防治剂、拟除虫菊酯类杀虫剂、其他杀虫剂、杀螨剂、增效剂、杀鼠剂、杀菌剂、除草剂、植物生长调节剂及农药中间体十四部分，几乎每个品种均列出了中文通用名称、英文通用名称、中文化学名称、英文化学名称、中文别名、英文别名、分子式、分子量、CAS登录号、分子结构式和电子轰击质谱图(EIMS)。为便于检索，书后附有中文名称索引、英文名称索引、分子式索引和CAS登录号索引。
好的，以下是一本关于先进材料科学与工程的图书简介，内容力求详实、专业，且不涉及您提到的《有机农药及中间体质谱手册》中的任何主题。 --- 图书名称：先进材料的计算模拟与结构表征：从第一性原理到机器学习的融合应用 内容概述 本书系统深入地探讨了当代材料科学与工程领域最前沿的研究方法——计算模拟与先进实验表征技术的深度融合。在全球对高性能、多功能、可持续材料需求的驱动下，理解材料的微观结构、电子性质、动态行为及其宏观性能之间的内在联系，已成为突破传统材料创新的关键。本书旨在为材料科学家、化学家、物理学家以及相关领域的工程师提供一套全面的理论框架、实用的计算工具指导以及前沿的案例分析。 全书内容涵盖了从基础的量子力学原理出发，如何构建精确的原子尺度模型，到如何利用大数据和人工智能技术加速新材料的发现与优化过程。我们着重强调理论预测与实验验证之间的闭环反馈机制，旨在帮助读者建立起一套完整的“设计-模拟-合成-表征”的现代材料研发流程。 第一部分：材料计算模拟的基石与进阶 本部分聚焦于计算材料科学的核心理论与方法，为后续的复杂系统模拟打下坚实的基础。 第一章：量子力学基础与密度泛函理论（DFT） 本章详细回顾了求解多电子体系薛定谔方程的理论基础，重点阐述了当前计算材料学中最主流的密度泛函理论（DFT）。内容包括：交换关联泛函的发展历程（LDA, GGA, meta-GGA, 混合泛函），计算收敛性的要求，以及赝势（Pseudopotential）技术的选择与应用（如PAW、Ultrasoft等）。此外，我们还将探讨如何处理涉及强关联电子体系（如过渡金属氧化物）时的挑战，并介绍Hubbard U修正（DFT+U）和混合显式相关处理（Hybrid functionals）的应用策略。 第二章：第一性原理计算的结构弛豫与性质预测 本章侧重于将DFT方法应用于实际材料体系。我们将指导读者如何构建和优化晶体结构、表面、界面和缺陷模型。内容覆盖：计算晶体学参数的精确确定、弹性常数与晶格动力学的计算、电子能带结构、态密度（DOS）的解读，以及如何计算光学吸收光谱和电荷转移特性。对于无序体系，将介绍平均场近似方法，如基于Symmetry-adapted Cluster Expansion (SACE) 和虚拟晶体近似（VCA）在合金和固溶体研究中的应用。 第三章：介观尺度模拟：分子动力学（MD）与蒙特卡洛（MC） 当研究过程依赖于温度、压力等热力学参数以及材料的动态行为时，经典或半经验的分子动力学模拟变得至关重要。本章详细介绍了各种力场（Force Fields）的构建与选择，包括嵌入式原子势（EAM）、嵌入式场（MEAM）以及针对聚合物和生物分子的经典力场（如CHARMM, AMBER）。我们将演示如何利用MD模拟研究扩散、相变、材料塑性变形的原子机制，以及如何利用自由能微扰（FEP）和热力学积分方法精确计算溶解自由能和相平衡。 第二部分：先进材料体系的模拟与表征 本部分将理论方法应用于当前研究热点材料，并结合先进实验技术进行深入剖析。 第四章：能源材料的计算设计：电池与催化剂 本章聚焦于新能源技术中的关键材料。在锂离子电池领域，我们将模拟电极材料（如富锂锰基氧化物、固态电解质）的离子扩散路径、电压平台以及界面反应动力学。对于电催化剂，重点在于活性位点的识别、反应能垒的计算（例如氧还原反应ORR、析氢反应HER），以及如何利用电化学窗口下的DFT计算来指导催化剂的筛选。 第五章：二维材料与界面物理 二维材料（如石墨烯、过渡金属硫化物TMDCs）因其独特的量子限域效应，是现代电子学和光电子学的前沿。本章将探讨如何利用周期性边界条件精确描述单层和堆叠体系的电子结构，重点分析范德华相互作用（vdW-DFT）对堆叠层间距和带隙的影响。同时，本书也将介绍界面缺陷（如晶界、堆垛层错）对材料电荷传输特性的调控机制。 第六章：计算断层扫描与结构表征的计算辅助 现代材料科学离不开高精度的结构表征。本章着重于计算方法如何辅助和验证实验数据。我们将详细介绍如何模拟X射线吸收谱（XAS，包括XANES和EXAFS），通过与实验谱图的对比来确定局部原子环境和氧化态。此外，还将阐述透射电子显微镜（TEM）像的模拟技术（如STEM-HAADF像的模拟），以及如何利用计算模型解释高分辨率形貌数据中观测到的晶格畸变和缺陷结构。 第三部分：数据驱动的材料发现与优化 本部分展望了计算材料科学的未来方向，即如何利用大数据和人工智能加速材料研发。 第七章：高通量计算与材料信息学 随着计算能力的提升，高通量虚拟筛选（High-Throughput Virtual Screening, HTVS）已成为发现新材料的有效途径。本章介绍如何建立和维护材料数据库（如AFLOW, Materials Project），如何设计高效的计算流程以快速评估数千种候选材料的性质。我们将探讨特征工程（Feature Engineering）在材料信息学中的作用，即如何从复杂的电子结构数据中提取出具有预测性的“材料指纹”。 第八章：机器学习在材料性能预测中的应用 本章深入探讨如何利用机器学习（ML）模型替代昂贵的量子化学计算。内容涵盖：从DFT输出数据集中提取训练集、选择合适的ML模型（如高斯过程回归GPR、神经网络NN、图神经网络GNN）来预测材料的特定性质（如硬度、带隙、催化活性）。我们将重点讨论模型的可解释性（Explainable AI, XAI）在材料科学中的重要性，确保模型不仅能预测，还能揭示潜在的物理规律。 读者对象 本书适用于研究生及以上水平的材料科学、化学、物理学、化学工程、电子工程等领域的科研人员、博士后以及对先进计算方法感兴趣的资深本科生。读者应具备基础的量子化学和固体物理学知识。 本书特色 1. 理论与实践并重： 不仅讲解DFT、MD等理论的数学基础，更提供了实际软件（如VASP, Quantum ESPRESSO, LAMMPS）的工作流程指导和参数设置的最佳实践。 2. 跨学科融合： 成功整合了量子化学、统计力学、数据科学和先进实验表征技术，提供一个全面的现代材料研究工具箱。 3. 前沿案例驱动： 所有案例均选取当前国际研究的焦点，如钙钛矿稳定性、高熵合金的构效关系、新型固态电解质界面反应等，确保内容的时效性与应用价值。
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