具体描述
《化学计量学方法及MATLAB实现》内容简介：化学计量学是一个新的化学分支学科，它应用数学、统计学、计算机科学和化学等学科的理论和方法，研究化学量测理论和方法，设计和选择最优的化学量测方法，并通过对化学数据的解析，最大限度地获取关于物质系统的化学信息。
《化学计量学方法及MATLAB实现》从化学量测的基本问题出发，阐述化学计量学基本理论和方法，介绍常用的化学计量学方法及MATLAB实现，内容涉及化学量测数据的统计描述、分析采样理论、化学实验的设计与优化、分析信号的检测与处理、化学信号的分辨、化学校正技术、化学模式识别等。
《化学计量学方法及MATLAB实现》可作为化学及相关学科的研究生和高年级大学生的教学用书和参考书，也可作为化学及化工等相关领域的科技工作者和教师的参考书。
现代材料科学中的计算模拟与数据分析：基于Python与有限元方法的应用 图书简介 本书深入探讨了在当代材料科学研究中至关重要的计算模拟和数据分析技术，重点聚焦于如何利用Python编程语言和成熟的有限元方法（FEM）框架来解决复杂的物理、化学和工程问题。本书旨在为材料学、物理学、化学工程以及相关交叉学科的研究生、高级本科生和专业研究人员提供一套全面且实用的工具集和理论基础，使他们能够独立构建、运行和解析高保真度的计算模型。 第一部分：计算科学基础与Python环境搭建 本部分首先回顾了计算科学在材料研究中的核心地位，强调了从原子尺度到宏观尺度的多尺度建模需求。接着，详细介绍了配置高性能计算环境的步骤，包括安装Anaconda、配置虚拟环境，以及熟悉科学计算的核心Python库。 科学计算生态系统概述： 阐述NumPy在高效数值运算中的作用，Matplotlib和Seaborn在数据可视化中的关键性，以及Pandas在处理实验数据和模拟结果时的便捷性。 Python基础回顾与性能优化： 针对科学计算需求，复习关键的Python语法结构，并引入JIT编译技术（如Numba）以提升计算密集型循环的执行效率。 并行化基础： 介绍使用`multiprocessing`和`concurrent.futures`库进行CPU并行计算的基本策略，为后续大规模模拟打下基础。 第二部分：实验数据处理与统计建模 材料科学的进步高度依赖于对实验数据的精确解释。本部分侧重于如何使用Python工具链对复杂的实验数据进行预处理、分析和建模。 数据清洗与预处理： 探讨处理传感器噪声、缺失数据、异常值检测的技术。重点介绍Savitzky-Golay滤波和小波变换在信号处理中的应用，尤其适用于光谱学（如拉曼、XPS）和力学测试（如蠕变、疲劳）数据。 统计推断与回归分析： 深入讲解线性回归、非线性最小二乘拟合（如Sigmoidal曲线、Arrhenius关系）的实现。引入统计学概念，如残差分析、R方值评估和假设检验，确保模型解释的科学严谨性。 高维数据探索与降维： 介绍主成分分析（PCA）和t-SNE在解析高通量实验筛选数据中的应用，帮助研究者识别影响材料性能的关键内在变量。 第三部分：有限元方法（FEM）理论与实施 本部分构成了本书的核心，系统地介绍了有限元方法的理论基础，并展示了如何使用主流的Python FEM库进行实际建模。 FEM理论基础回顾： 从变分原理（如最小势能原理、伽辽金法）出发，推导一维、二维和三维问题的控制方程的弱形式。详细讨论形函数（插值函数）的选择及其对解的精度和收敛性的影响。 网格生成与质量控制： 讲解三角网格（2D）和四面体/六面体网格（3D）的生成技术，包括边界条件映射和网格细化策略，强调网格质量对计算结果的决定性作用。 使用FEniCS/SfePy进行建模： 重点介绍如何利用这些强大的开源框架来求解偏微分方程（PDEs）。通过具体的材料力学算例（如弹性变形、热传导）和电磁学算例（如电势分布），展示从定义域、材料属性、边界条件到求解器的完整流程。 第四部分：多物理场耦合与材料本构模型 现代材料行为往往涉及多个物理场（如热-力耦合、电-化学耦合）的相互作用。本部分旨在教会读者如何构建和求解这些耦合系统。 热-力耦合分析： 详细推导并实现瞬态热传导方程与线弹性平衡方程的耦合求解策略，用于模拟焊接过程中的残余应力分布或材料的加速老化。 扩散与反应过程建模： 探讨相变动力学和化学反应在材料微观结构演化中的作用。利用Cahn-Hilliard方程或相场模型，模拟晶粒长大或相分离过程，并将其与宏观力学性能关联起来。 高级本构模型实现： 介绍如何通过用户自定义材料子程序（UMAT/VUMAT概念的Python实现等效物），集成黏塑性、损伤演化或非线性超弹性等复杂本构关系到FEM框架中。 第五部分：分子动力学（MD）与密度泛函理论（DFT）数据接口 为了实现真正的多尺度模拟，需要将微观模拟的结果桥接到连续介质模型。本部分关注于如何处理和利用高保真度的原子尺度数据。 MD数据后处理： 介绍如何利用MD模拟输出的原子轨迹数据（如使用MDAnalysis库）计算径向分布函数（RDF）、扩散系数、以及基于Green-Kubo关系的输运性质。 从DFT到力场： 讲解如何利用DFT计算得出的能量和力学响应数据，通过势能曲面拟合或嵌入式方法，开发适用于MD模拟的经验势函数或机器学习势能（Machine Learning Potentials, MLPs）。 数据驱动的材料设计流程： 总结如何将DFT/MD的结果作为输入，校准FEM中的材料参数，构建一个自洽的多尺度模拟链条，用于预测新型合金或复合材料的性能。 结论与展望 本书最后总结了计算材料科学的最新发展趋势，包括机器学习在加速材料筛选中的潜力、高性能计算（HPC）资源的有效利用，以及未来在非晶材料、软物质模拟方面的挑战与机遇。本书提供的不仅仅是代码和理论，更是一种将复杂工程问题转化为可解数学模型的系统性思维框架。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有