Modern Electronic Structure Theory pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Yarkony, David (EDT)

出品人:

页数:30

译者:

出版时间:

价格:172

装帧:

isbn号码:9789810219598

丛书系列:

图书标签:

• 量子化学
• 电子结构理论
• 计算化学
• 分子物理
• 密度泛函理论
• Hartree-Fock
• 后 Hartree-Fock
• 从头算
• 量子蒙特卡洛
• 相关方法

好的，这是一本关于量子化学和材料科学领域中，不涉及《Modern Electronic Structure Theory》这本书内容的图书简介，侧重于其他关键领域，并力求详实和专业： --- 《计算材料模拟与设计：从第一性原理到多尺度方法》 图书简介 在现代科学研究与工程应用中，对物质结构、性质及其演化规律的精确理解与预测，已成为推动技术进步的核心驱动力。本书《计算材料模拟与设计：从第一性原理到多尺度方法》旨在提供一个全面、深入且具有高度实践指导意义的框架，探讨如何利用先进的计算工具和理论模型来解析和设计新型功能材料。全书内容聚焦于量子力学计算方法在凝聚态物理、化学和材料科学中的应用拓展，并强调如何将这些微观层面的洞察力，有效地桥接到宏观尺度的性能预测与材料工程实践中。 本书结构设计兼顾理论的严谨性与应用的广度，内容从最基础的量子化学原理出发，逐步深入到复杂材料体系的建模与模拟，最终落脚于前沿材料的设计策略。 第一部分：量子力学基础与第一性原理的扩展应用 (Foundations and Extensions of First-Principles Methods) 本部分内容将系统回顾和深化对描述电子结构的量子力学基础的理解，但重点将放在超越标准密度泛函理论（DFT）限制的进阶方法及其在特定复杂系统中的应用。 1. 密度泛函理论的挑战与修正： 我们将详细讨论标准DFT方法，特别是局部密度近似（LDA）和广义梯度近似（GGA）在处理强关联电子体系（如过渡金属氧化物、稀土材料）时遇到的局限性。重点分析如何引入Hubbard参数（$U$）或基于混合泛函（如HSE06）的修正策略，以更准确地描述电子离域性和激发态性质。深入探讨如何构建可靠的有效哈密顿量，用于后续的蒙特卡洛或动力学模拟。 2. 激发态谱学与光电响应： 本书将详尽阐述基于时间依赖性密度泛函理论（TD-DFT）的方法，特别是在计算电子吸收、发射光谱以及电荷转移过程中的应用。我们不侧重于计算基态结构，而是聚焦于如何通过精确计算激子束缚能、极化率和电导率，来指导设计高效的有机光伏器件和钙钛矿太阳能电池。内容包括如何处理自相互作用误差（Self-Interaction Error, SIE）对激发态计算的影响，并介绍如GW近似和贝特-萨尔佩特（Bethe-Salpeter Equation, BSE）等更高级别的理论在计算准确光电性能中的作用。 3. 电子输运性质的计算框架： 理解材料的电学和热学输运，是功能材料设计不可或缺的一环。本章将详细介绍如何结合DFT计算得到的电子能带结构，采用玻尔兹曼输运方程（Boltzmann Transport Equation, BTE）方法来计算电导率、Seebeck系数和热导率。讨论如何引入散射机制（如声子散射、缺陷散射）的微观信息，以实现对输运行为的精确调控。 第二部分：分子动力学与介观尺度模拟 (Molecular Dynamics and Mesoscale Modeling) 微观电子结构计算通常只涉及几十到几百个原子，而材料的许多重要性质（如扩散、相变、机械响应）则依赖于更长的时空尺度。本部分将构建从量子力学到经典模拟的桥梁。 4. 从量子到经典的势能面构建： 本书将重点介绍如何利用第一性原理分子动力学（AIMD）来研究涉及化学键断裂与形成过程的动力学行为，特别是高温或高压下的材料相变。更重要的是，我们将深入探讨如何通过势能面拟合（Force Field Fitting），基于大量的DFT数据点，构建出高精度的机器学习势能（Machine Learning Potentials, MLPs），例如基于高斯过程回归或神经网络的势能模型。这种方法能够将量子力学的精度扩展到纳秒乃至微秒尺度的模拟中。 5. 介观尺度的场论与相场模型： 针对涉及多相界面、晶界或宏观形貌演化的过程，本书将介绍如何采用相场法（Phase Field Modeling）。我们将阐述如何从热力学和界面能的第一性原理计算结果出发，构建描述材料微观结构演化的动力学方程，例如用于模拟合金的析出现象或薄膜的表面重构。这部分内容侧重于如何通过连续介质描述，有效地纳入了量子尺度的热力学驱动力。 第三部分：材料设计与高通量计算策略 (Materials Design and High-Throughput Strategies) 现代材料研究已转向数据驱动和自动化平台。本部分将聚焦于如何利用计算工具实现加速材料发现。 6. 晶体结构预测与数据库构建： 详细介绍用于预测未知化学成分稳定晶体结构的方法，如随机搜索、基于遗传算法或进化算法的结构优化策略。重点分析Materials Project, OQMD等开放数据库的构建原理、数据挖掘技术以及如何利用这些数据进行逆向设计。讨论如何评估计算结果的可靠性和一致性，以确保数据库的科学价值。 7. 机器学习在材料性质预测中的应用： 本书将区分“基于物理模型”的模拟和“数据驱动”的预测。深入探讨如何利用成熟的材料描述符（Descriptors，如Mace, Ewald等），结合深度学习或集成学习模型，对大量候选材料的特定性能（如带隙、硬度、催化活性）进行快速、低成本的筛选。重点分析特征工程在材料科学中的重要性。 8. 催化剂与表面科学的计算建模： 聚焦于异相催化领域，详细解析吸附理论（Adsorption Theory）和线性标度关系（Linear Scaling Relationships, LSRs）在分析催化反应机理中的应用。阐述如何通过计算反应能垒和过渡态结构，筛选最优的催化剂表面结构、位点和掺杂元素，以指导实验合成。 总结 本书为高年级本科生、研究生以及从事计算材料研究的科研人员提供了一部跨越多个尺度的、注重实践与前沿方法的参考指南。它强调将量子力学的精确性与多尺度模拟的效率相结合，以期系统化地解决现代材料科学中的关键挑战。全书结构紧凑，理论阐释深入，并辅以大量的计算案例分析和方法论探讨。 ---

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