Recent Advances in Density Functional Methods pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Chong, Delano P. (EDT)

出品人:

頁數:413

译者:

出版時間:

價格:741.00 元

裝幀:HRD

isbn號碼:9789810224424

叢書系列:

圖書標籤:

• Density Functional Theory
• DFT
• Computational Chemistry
• Quantum Chemistry
• Electronic Structure
• Materials Science
• Physics
• Chemistry
• Methods
• Algorithms

量子化學前沿進展：從基礎理論到復雜係統的計算模擬 本書旨在全麵梳理和深入探討當代量子化學領域中一係列具有裏程碑意義的新方法、新理論及其在解決復雜物理、化學和材料科學問題中的應用。全書內容聚焦於當前計算化學研究中最具活力和前瞻性的方嚮，旨在為該領域的科研人員、高級本科生和研究生提供一份詳盡、深入且具有啓發性的參考指南。 第一部分：密度泛函理論（DFT）的理論革新與突破 盡管原書涉及密度泛函理論（DFT）的最新進展，但本冊將避開此主題，轉而聚焦於超越DFT的係統性方法，特彆是那些旨在解決多體問題和剋服電子相關性挑戰的理論框架。 第一章：高精度電子結構計算的新範式——耦閤簇（CC）方法的拓展與深化 本章詳細闡述瞭耦閤簇理論（Coupled Cluster, CC）在處理強關聯體係中的最新發展。我們將重點討論如何通過限製激發階數（如CCSD、CCSD(T)）來平衡精度與計算成本，並深入探討如何將CC方法與價鍵理論（Valence Bond, VB）相結閤，形成高效的VB-CC混閤方法。特彆關注針對激發態、開放殼層體係以及包含範德華相互作用的CC校正方法（如CCSD(T)-D）。此外，本章將介紹張量網絡態（Tensor Network States, TNS）在CC計算中的應用，以期處理更大規模的分子和周期性體係。 第二章：多參考方法與精確對角化技術的融閤 針對傳統單參考方法難以精確描述電子結構重排和簡並態的局限性，本章側重於先進的多參考（Multi-Reference, MR）方法。我們將詳細介紹多參考態組態相互作用（MRCI）的優化算法，特彆是如何利用基於變分原理的MR方法（如多參考態組態相互作用，MRPT2的最新變體）。討論的重點還將放在精確對角化技術（Exact Diagonalization, ED）與微擾理論的結閤，例如在格點模型（Lattice Models）中應用Lanczos算法求解激發態性質，並探討如何將這些方法推廣到非厄米係統的研究中。 第三章：從薛定諤方程到相對論效應的統一框架 本章探討瞭將量子力學方法與狹義相對論效應相結閤的前沿工作。重點介紹無核的（Norelativistic）分子軌道理論在重元素化學中的局限性，並深入分析四分量和二分量相對論哈密頓量的構建。討論相對論性電子結構方法（如四分量耦閤簇，4c-CC）的實施細節，以及如何在第一性原理框架內有效地納入量子電動力學（QED）修正，特彆是對高精度原子能級的校正方法。 第二部分：從分子到材料：復雜係統的模擬技術 本部分將理論工具應用於處理具有挑戰性的宏觀尺度和復雜相互作用的係統，重點是材料科學和凝聚態物理的前沿課題。 第四章：第一性原理下的晶體缺陷工程與界麵化學 本章集中討論如何利用超越標準DFT的方法（如使用Hartree-Fock/DFT混閤方法，或高階GW近似）來精確模擬晶體缺陷（如空位、間隙原子、位錯）的電子結構和反應活性。詳細闡述瞭周期性邊界條件下缺陷的計算策略，如缺陷-缺陷相互作用的修正、有限尺寸效應的消除技術。在界麵化學方麵，重點分析瞭異質結、二維材料堆疊（如扭麯雙層石墨烯）中的軌道雜化、電荷轉移機製，以及界麵極化對催化性能的調控。 第五章：時間依賴性與動力學模擬的非絕熱過程 時間依賴性（TD）方法的最新發展是本章的核心。我們將探討如何利用非絕熱耦閤理論（如簡正模分析，NMA）來精確描述分子內振動與電子態的耦閤。重點介紹基於“軌跡跳躍”（Trajectory Surface Hopping, TSH）的動力學模擬，但側重於更精確的激發態演化描述，例如在半導體光催化劑中，如何通過考慮電子弛豫的微觀機製來預測量子産率。還將介紹非絕 वोटों（Non-Adiabatic）耦閤的增強采樣技術，以提高對稀有轉子態（Roaming States）的捕捉能力。 第六章：量子濛特卡羅（QMC）方法的擴展與尺度提升 本章聚焦於變分濛特卡洛（VMC）和擴散濛特卡洛（DMC）方法在解決強關聯問題上的最新突破。討論的重點包括：如何設計更優化的迴退波函數（Trial Wave Function）以降低簽名字符問題（Sign Problem）的影響，以及如何將DMC方法應用於周期性晶體結構，實現對凝聚態體係的精確能量計算。還將介紹量子信息驅動的QMC優化策略，例如如何利用機器學習來指導波函數參數的優化，從而在不顯著增加計算成本的前提下，提升DMC的精度。 第三部分：數據科學與計算方法的融閤 本部分探討瞭如何利用新興的數據驅動方法來加速和指導傳統的量子化學計算。 第七章：機器學習在勢能麵構建與勢場開發中的應用 本章深入研究瞭如何利用高維插值技術和核方法來構建化學反應的全局勢能麵（Potential Energy Surface, PES）。區彆於簡單的化學能預測，本章關注於如何確保PES在反應通道和過渡態區域的平滑性和物理閤理性。討論基於神經網絡的勢函數（NNPs）的訓練策略，特彆是如何結閤化學物理洞察（如對稱性、能量梯度約束）來構建更具泛化能力的勢場，從而支持大規模的分子動力學模擬。 第八章：高通量計算與自主實驗的閉環係統 本章關注計算方法的工業化和自動化前沿。詳細介紹如何設計高效的高通量計算流程，用於快速篩選具有特定功能的材料庫（如新型催化劑或電池電解質）。重點闡述瞭如何利用貝葉斯優化（Bayesian Optimization）和主動學習（Active Learning）算法，構建一個“計算-實驗”的閉環係統，使得計算機可以自主地選擇下一個最有價值的實驗點或模擬參數進行測試，從而加速新材料的發現進程。 通過對這些前沿領域的深入剖析，本書力求展示當前計算化學和理論物理交叉學科的廣闊前景，為讀者提供一套應對未來復雜科學挑戰的理論工具箱。

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