应用物理化学实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:157

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出版时间:2009-7

价格:18.00元

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isbn号码:9787122052490

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• 物理化学
• 应用物理化学
• 实验
• 化学实验
• 大学教材
• 理工科
• 高等教育
• 教学参考
• 实验教学
• 化学

现代材料科学中的计算模拟与计算化学方法 图书简介 本书深入探讨了现代材料科学研究中计算模拟与计算化学方法的核心理论、算法及其在实际应用中的工程实践。作为一本面向高年级本科生、研究生及科研人员的专业参考书，它旨在构建一个坚实的理论基础，同时聚焦于如何利用先进的计算工具解决复杂的材料设计与性能预测问题。全书内容结构严谨，逻辑清晰，覆盖了从基础量子力学原理到复杂材料体系的宏观尺度模拟的完整技术链条。 第一部分：计算化学与物理的基础理论框架 本书的开篇部分奠定了整个计算化学和计算物理领域所需的数学和物理基础。首先，详细阐述了薛定谔方程在描述多电子系统中的重要性，并引入了求解这些方程的各种近似方法。 1.1 量子化学基础 本章重点解析了波恩-奥本海默近似（Born-Oppenheimer Approximation）的物理意义及其适用性边界。随后，深入剖析了 Hartree-Fock (HF) 方法，包括其自洽场（SCF）迭代过程、基组的选择（如高斯型轨道 GTOs）及其对计算精度和效率的权衡。紧接着，本书系统地介绍了后 HF 方法，包括耦合簇理论（Coupled Cluster, CC）的理论体系，特别是 CCSD(T) 作为“金标准”的地位。密度泛函理论（Density Functional Theory, DFT）作为计算材料科学的主流工具，被给予了详尽的讨论。详细对比了各种交换-关联泛函（如 LDA, GGA, meta-GGA, 杂化泛函）的优缺点，特别关注了它们在描述范德华相互作用（vdW corrections）方面的改进。 1.2 统计力学与分子动力学 本部分从统计力学视角出发，回顾了正则系综、巨正则系综等概念，为理解分子动力学模拟提供了理论支撑。核心内容聚焦于牛顿运动方程的数值积分算法，特别是 Verlet 算法及其改进型（如速度 Verlet）。书中详细讨论了分子力场（Force Fields）的构建，包括范畴力（Bonded terms，如键伸缩、角弯曲、二面角旋转）和非范畴力（Non-bonded terms，如静电相互作用和范德华相互作用，如 Lennard-Jones 势）。特别强调了对经典力场（如 AMBER, CHARMM, OPLS）的参数化过程和适用范围的限制。此外，还引入了高级采样技术，如伞形采样（Umbrella Sampling）、自由能微扰（FEP）和热力学积分（TI），以计算在复杂势能面上难以采样的自由能差异。 第二部分：计算材料模拟的尺度与方法 本部分将理论知识应用于实际的材料体系模拟，按照时间尺度和空间尺度的递进关系，系统介绍了不同尺度的计算方法。 2.1 第一性原理计算在固体物理中的应用 重点阐述了 DFT 方法在晶体结构预测、电子结构分析和材料性质计算中的应用。详细介绍了周期性边界条件（Periodic Boundary Conditions, PBC）的建立，以及平面波基组和实空间基组在描述周期性系统中的各自优势。在电子结构分析方面，深入解析了布里渊区（Brillouin Zone）的采样、态密度（DOS）和投影态密度（PDOS）的计算及其物理意义。本书还探讨了计算带隙（Band Gap）的挑战，并介绍了 HSE06 等修正泛函在准确预测半导体和绝缘体电子结构中的关键作用。 2.2 介观尺度模拟：蒙特卡洛方法 本章聚焦于蒙特卡洛（Monte Carlo, MC）模拟，特别是在相平衡和构象空间探索中的应用。详细讲解了 Metropolis 准则，以及如何利用 MC 方法模拟相变过程，如晶格气体模型、有序-无序转变等。书中通过实例展示了 MC 模拟在确定材料热力学稳定相和计算化学势方面的能力。 2.3 从原子到连续介质的尺度衔接 为了实现跨尺度的模拟，本书引入了将原子尺度的信息传递给宏观尺度的技术。详细介绍了粗粒化（Coarse-Graining, CG）模型的构建策略，包括基于能量守恒、密度匹配或信息论方法的 CG 势构建。重点讨论了如何使用分子动力学（MD）模拟的结果来标定和验证粗粒化模型参数，从而模拟高分子体系、软物质和生物大分子组装等介观现象。 第三部分：高级应用与前沿课题 本部分聚焦于计算化学与材料科学结合的前沿研究热点和新兴技术。 3.1 反应路径与动力学模拟 精确地定位化学反应的过渡态是理解材料合成与催化过程的关键。本章详细介绍了反应路径搜索算法，包括梯度寻找、拉普拉斯法、以及更高效的同步弛豫（Synchronous Transit）和升力提升（Climbing Image Nudged Elastic Band, CI-NEB）方法。对 NEB 结果的分析和能量垒的确定被深入探讨。此外，书中还介绍了从反应速率理论（如过渡态理论 TST）导出宏观反应速率常数的计算流程。 3.2 机器学习在材料计算中的集成 随着数据科学的兴起，机器学习（ML）已成为加速材料发现的重要工具。本章介绍了如何构建和训练基于特征工程的势能面模型，如原子邻近势（Atom-centered Symmetry Functions, SOAP）和高斯近似势（Gaussian Approximation Potentials, GAP）。重点分析了如何利用这些 ML 模型替代昂贵的 DFT 计算，实现对数百万原子体系的高效分子动力学模拟，并在高通量计算平台中进行筛选和优化。 3.3 缺陷工程与材料性能预测 材料的宏观性能往往由微观缺陷决定。本章专门讨论了如何利用 DFT 和 MD 方法模拟点缺陷（空位、间隙原子）、线缺陷（位错）和界面缺陷（晶界）的形成能、迁移能和热力学稳定性。结合实验数据，阐述了如何通过计算确定缺陷的激活能，指导材料的退火和固化工艺，从而实现对特定功能的材料（如高熵合金、电池电解质）的精确设计。 总结 全书配有大量精心绘制的原理图和真实的计算案例分析，旨在帮助读者掌握从建立模型、选择方法、执行模拟到结果分析与物理解释的完整研究流程。通过对本教材的学习，读者将能熟练运用主流的计算软件包（如 VASP, LAMMPS, Gaussian 等）解决材料科学领域中涉及电子结构、热力学平衡和动力学过程的复杂问题。本书力求成为连接理论化学、计算物理与应用材料工程的桥梁。

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这本书的排版和插图设计呈现出一种极简主义的美学风格，但这绝不是为了炫技，而是为了最大化信息的传递效率。页边距的处理非常舒适，留出了足够的空间供使用者手写笔记和标记重点，这对于我们这些习惯于在书本上做大量批注的实验人员来说，非常贴心。特别是图表的绘制，全部采用清晰的黑白线条和必要的色块区分，没有过多花哨的色彩干扰，使得曲线的趋势和数据的分布一目了然。例如，处理热重分析（TGA）曲线时，书中提供了一种独到的多点斜率法来确定分解温度，这种方法的图示说明非常简洁有力，即便没有复杂的彩色热力学图谱辅助，读者也能迅速掌握其核心逻辑。总的来说，这本实验指导书在视觉上给人一种冷静、专业的感受，它的重点永远放在科学内容本身，没有任何多余的装饰，充分体现了“内容为王”的设计哲学，让学习过程保持高度的专注和高效。

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这本《应用物理化学实验》的作者显然对实验操作的严谨性有着近乎偏执的追求。初翻目录，我就被其中对实验安全规范的详尽描述所震撼，简直像是一本操作手册的升级版。特别是对于一些高危试剂的处理流程，作者不仅列出了标准步骤，还配上了详细的原理分析，让人清楚地知道“为什么”要这样做，而不是机械地执行。我记得有一次，我在做一个涉及强酸的沉淀实验时，差点因为疏忽导致温度失控，幸好之前翻阅了这本书中关于热力学平衡与反应速率控制的章节，让我及时意识到了体系的潜在风险。书中的图示部分也做得极为出色，那些仪器装置图的细节刻画入微，即便是初次接触复杂光谱仪的学生，也能通过书中的立体图示迅速定位关键部件。整体来说，这本书对实验的“预警”和“规范”的强调，远超一般教材的范畴，更像是一位经验丰富的老教授在手把手地带着你进入一个充满挑战但又井然有序的实验世界。它教会我的不仅仅是如何得到一个准确的数据，更是如何带着敬畏之心去对待科学探究的每一个环节。

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我发现这本书在材料制备与表征这一块的内容具有非常强的应用前瞻性。与其他侧重于传统分析化学的实验教材不同，它大胆地将当前的研究热点融入了基础实验教学中。比如，关于纳米颗粒的合成与表征，书中不仅详细描述了溶剂热法和共沉淀法的基本操作，更重要的是，它提供了如何利用动态光散射（DLS）和透射电镜（TEM）数据来精确计算粒径分布和形貌的分析流程。这一点对于想未来从事新材料、能源或者生物医学领域研究的学生来说，简直是量身定做。我曾尝试按照书中的流程合成了一种掺杂氧化物薄膜，通过跟随书中的电化学阻抗谱（EIS）分析步骤，成功地识别出了界面极化和体电阻的贡献，这在以往的教科书中是很难找到的实战经验。这本书的价值就在于，它架起了理论知识与前沿研究之间的桥梁，让实验不再是简单的验证，而是一种探索。

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这本书的叙事风格非常古典，带着一种沉稳的历史厚重感。阅读起来，我感觉自己不是在翻阅一本冰冷的实验手册，而是在跟随一位历史学家回顾应用化学从萌芽到成熟的艰辛历程。对于基础理论的引入，作者采用了非常考究的论证方式，很少直接抛出结论，而是通过一系列层层递进的数学推导和物理图像的构建，引导读者自然而然地得出实验原理。举个例子，在介绍分子光谱学原理时，作者花了大量的篇幅来回顾玻恩-奥本海默近似的推导过程及其适用性边界，这使得我们对紫外-可见吸收谱的解释不再停留在电子跃迁的表面，而是能深入到能级结构和振动-转动耦合的细节中去。这种对基础理论的“不厌其烦”的挖掘，使得实验结果的解释拥有了极其坚实的理论后盾。虽然某些章节的阅读门槛略高，需要一定的微积分和线性代数基础，但一旦攻克，你会发现对后续所有复杂实验的理解都会豁然开朗，所有的“为什么”都得到了圆满的解答。

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与市面上那些充斥着“标准流程”和“预期结果”的实验指导书相比，这本书最大的亮点在于它极具启发性的“误差分析与优化策略”部分。作者似乎很清楚，在真实世界的实验室里，完美的结果是极其罕见的。因此，书中的很多实验设计都巧妙地引入了“系统误差源”的探讨。比如，在进行电化学测量时，作者没有简单地给出欧姆定律的应用，而是深入分析了电极钝化、液络部电位波动等实际因素对测量精度的影响，并且提供了多组对比实验的数据来佐证其观点。这种“反向教学”的思路非常高明，它迫使读者跳出“对”与“错”的二元对立，转而去思考“如何更精确”的科学哲学。我个人尤其喜欢其中关于数据拟合与模型选择的章节，它用生动的例子展示了简单线性模型在某些复杂物理化学现象面前的局限性，这对我后来的毕业设计中处理非线性动力学数据提供了极大的帮助。这本书更像是一本“如何成为一个思考型实验者”的指南，而不是简单的“菜谱”。

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