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出版者:Springer Verlag

作者:Clark, Tim (EDT)/ Schleyer, Paul Von Rague (EDT)

出品人:

页数:359

译者:

出版时间:

价格:$ 107.35

装帧:HRD

isbn号码:9783540678762

丛书系列:

图书标签:

• 计算化学
• 分子建模
• 量子化学
• 密度泛函理论
• 分子动力学
• cheminformatics
• 药物设计
• 材料科学
• 理论化学
• 计算方法

化学计算前沿：探索分子世界的新视野 本书旨在为化学、物理学、材料科学及计算科学领域的科研人员、高级学生及专业人士提供一个全面而深入的视角，探讨现代计算化学如何以前所未有的精度和效率，揭示物质世界的微观本质。本书聚焦于计算方法论的最新进展、应用领域的重大突破以及未来技术的发展趋势，旨在成为理解和应用尖端计算化学工具的权威参考。 本书内容组织严谨，逻辑清晰，分为五个相互关联的宏大主题板块，每个板块下设多个深度章节，确保读者能够系统地掌握从理论基础到复杂实际应用的知识体系。 --- 第一部分：计算化学的理论基石与方法论革新 (Foundations and Methodological Innovations) 本部分致力于梳理和深入剖析支撑现代计算化学的物理学原理和数学框架，重点关注近年来在基础方法学上取得的关键突破，这些突破极大地拓宽了可模拟体系的规模和精度限制。 第一章：量子化学的高精度求解技术 本章详细回顾了从 Hartree-Fock (HF) 方法到高精度后HF理论（如Møller-Plesset微扰理论MPn、耦合簇方法CCSD/CCSD(T)）的演进。重点分析了处理电子相关性的挑战及其解决方案，特别是针对大型分子体系中计算成本与精度之间的权衡策略。深入探讨了密度泛函理论（DFT）的最新发展，包括如何构建和评估新型交换关联泛函（如基于范围分离的混合泛函、非局域泛函），以克服标准泛函在描述长程相互作用和电子激发态时的局限性。此外，还介绍了耦合簇理论在有限温度和开放壳层体系中的应用拓展。 第二章：从头算方法到半经验方法的桥梁 本章聚焦于介于纯粹的从头算方法和经验性分子力场之间的计算策略。详细阐述了密度矩阵重构方法（如DFOCT）和基于组态相互作用的投影方法（如CASSCF/CASPT2）的最新进展。对于半经验方法，重点讨论了如何通过机器学习技术（ML）或量子化学数据驱动，对传统半经验参数进行重校准和优化，使其在保持计算速度优势的同时，显著提升对特定化学反应的预测能力。 第三章：分子动力学模拟的算法优化 本部分核心在于分析和改进驱动分子体系时间演化的算法效率和物理准确性。详细对比了经典分子动力学（MD）中的积分算法（如Verlet、Velocity Verlet）的优化版本，并深入探讨了提高采样效率的关键技术，如元动力学（Metadynamics）、自由能微扰（FEP）和热力学积分（TI）。对于涉及电子结构变化的体系，重点介绍了从头算分子动力学（AIMD）中的几种高效并行化策略，以及如何利用轨道非局域性的近似来加速MD模拟。 --- 第二部分：多尺度建模与耦合方法 (Multiscale Modeling and Coupled Techniques) 现代化学问题往往涉及跨越多个尺度的复杂现象。本部分探讨如何有效地整合不同尺度的模型，以实现对宏观现象的微观解释。 第四章：连接量子与经典的世界：QM/MM 方法论 本章详细阐述了量子力学/分子力学（QM/MM）混合方法的理论框架和应用实践。深入分析了QM/MM界面电荷转移、相互作用势的构建以及如何精确处理量子区域与经典区域之间的边界条件。重点讨论了QM/MM在酶催化、光合作用中心电荷分离等生物化学体系中的成功应用案例，并展望了可变精度QM/MM方法的潜力。 第五章：粗粒化模型的高级应用与验证 本章侧重于如何将原子尺度的信息转化为适用于介观和宏观尺度的粗粒化（Coarse-Graining, CG）模型。详细介绍了基于统计力学（如多粒度映射）和基于能量最小化（如MARTINI力场开发）的CG方法。本章的关键在于讨论如何通过逆向工程从高精度全原子模拟数据中提取有效的CG参数，并介绍了一系列验证和校准CG模型的工具和标准，确保在速度提升的同时，关键的结构和动力学特征得以保留。 --- 第三部分：计算材料科学与凝聚态物理的应用 (Computational Materials Science and Condensed Matter) 计算化学已成为新材料发现和性质预测的核心驱动力。本部分聚焦于计算方法在固体物理、催化剂设计和功能材料开发中的前沿应用。 第六章：面向能源与环境的固体计算 深入探讨了如何利用周期性边界条件下的量子化学方法（如平面波基组DFT）来模拟晶体结构、电子能带结构和缺陷工程。重点关注在电池电解质/电极界面、光催化剂活性位点以及二维材料（如石墨烯、过渡金属硫化物）的电子特性研究中的最新进展。详细分析了缺陷（空位、间隙原子、掺杂）对材料宏观性能（导电性、机械强度）的影响评估。 第七章：复杂表面的吸附与反应动力学 本章专门探讨化学反应在固体表面或纳米颗粒上的行为。内容涵盖了表面结构弛豫、吸附能的精确计算（考虑范德华力和零点能修正）以及反应过渡态的定位。重点讨论了基于反应扩散模型的动力学模拟，用于预测催化剂的长期稳定性和选择性，特别是在涉及多相反应的工业过程中。 --- 第四部分：化学信息学与人工智能的融合 (Cheminformatics and AI Integration) 本部分是本书的前沿核心，关注如何利用数据科学、机器学习（ML）和深度学习（DL）来加速和优化化学研究流程。 第八章：分子表征与描述符的构建 本章详细介绍了用于量化分子结构和性质的描述符（Descriptors）的设计哲学。除了经典的、基于拓扑指数和几何特征的描述符外，重点剖析了现代的、基于高维向量空间学习的表征方法，如分子图神经网络（GNNs）的输入层设计、基于量子化学数据（如原子电荷、局部电子密度）的特征提取技术。 第九章：机器学习在性质预测中的应用 本章提供了ML模型在预测各种化学性质方面的实用指南。涵盖了从经典回归/分类模型（SVM, Random Forest）到深度学习架构（CNN, RNN, Transformer）在预测分子能量、反应活性、毒性数据（QSAR/QSPR）中的应用。重点讨论了如何处理小数据集的泛化问题（Few-shot learning）以及如何利用可解释性AI（XAI）技术来理解模型预测背后的化学直觉。 第十章：AI驱动的分子生成与逆向设计 本章探讨了计算化学最激动人心的前沿领域之一：从目标性质出发，自动生成具有期望特性的新分子结构。详细介绍了基于变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）以及强化学习（RL）在药物分子骨架和新型功能材料设计中的应用。讨论了如何将化学可行性约束（如化学键的有效价）融入到生成模型中，以确保生成结果的合成可达性。 --- 第五部分：高级模拟技术与未来展望 (Advanced Simulation Techniques and Future Outlook) 本部分着眼于应对极端条件和复杂环境的模拟挑战，并对未来十年计算化学的发展方向进行预判。 第十一章：极端条件与非平衡态模拟 本章处理传统方法难以精确描述的复杂环境。内容涵盖了在高压强（如行星内部物质模拟）、极端温度下的材料行为模拟，以及如何利用非平衡态分子动力学技术来研究超快过程，例如激光诱导的电子激发、高能撞击或快速化学反应中的能量转移路径。 第十二章：高并发计算架构与软件生态 本章讨论了驱动未来计算化学进步的硬件基础。深入分析了高性能计算（HPC）中的并行化策略（MPI, OpenMP），以及图形处理器（GPU）在加速张量运算和求解线性方程组中的关键作用。同时，对量子计算在化学模拟中的潜力进行了审慎的评估，重点讨论了变分量子本征求解器（VQE）在当前噪声中型量子（NISQ）设备上的应用前景与局限性。 总结与展望： 本书的最终目标是不仅提供现有的工具箱，更要激发读者探索未知的动力。计算化学正处于一个快速的融合期，它不再是孤立的学科，而是与数据科学、实验技术深度交织的综合性研究范式。通过对这些前沿主题的深入探讨，本书为构建下一代预测模型和设计革命性新材料奠定了坚实的理论和实践基础。

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