General Organic and Biological Chemistry pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Raymond, Kenneth N.

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:2005-8

价格:$ 204.25

装帧:HRD

isbn号码:9780471447078

丛书系列:

图书标签:

• 有机化学
• 生物化学
• 普通化学
• 化学
• 大学教材
• 科学
• 教育
• 化学基础
• 分子结构
• 化学反应

好的，这是一本聚焦于计算化学与材料科学前沿进展的深度专著的简介，内容详实且侧重于其独特的视角和贡献： --- 《高维计算模拟：从分子动力学到机器学习驱动的材料设计》 书籍概览 本专著深入探讨了现代计算化学与材料科学交叉领域的前沿技术与应用，旨在为从事理论计算、新材料研发及高通量筛选的研究人员提供一套系统、前沿且极具实践指导意义的框架。全书横跨了从第一性原理计算的精确性验证，到介观尺度模拟的效率优化，再到当前大热的机器学习（ML）在材料特性预测中的颠覆性应用。 本书的核心价值在于其对“多尺度、多物理场耦合”模拟方法的整合性论述。它不仅详述了软件工具的使用，更重要的是，深入剖析了不同计算范式背后的物理基础、算法复杂度、以及如何根据特定的科学问题选择最合适的计算策略，从而避免“为计算而计算”的误区。 第一部分：计算化学的基石与量子精度的校准 (Quantum Foundations and Precision Calibration) 本部分聚焦于描述原子和电子行为的严格理论基础，并探讨如何将其计算负荷推向实用化的边界。 第一章：密度泛函理论（DFT）的深度解析与功能选择 本章详细回顾了 Kohn-Sham 理论的起源及其在凝聚态物理和化学中的不可替代性。重点不在于基础概念的重复，而在于对现代交换关联（XC）泛函的批判性评估。讨论了 GGAs（如 PBE、RPBE）的局限性，并系统性地介绍了 Meta-GGAs（如 SCAN）在描述弱相互作用、过渡金属氧化物和缺陷工程中的性能提升。特别关注了自相互作用误差（SIC）的量化方法及其在半导体能带计算中的校正策略。 第二章：超越 Kohn-Sham：高精度波函数方法与激发态模拟 对于需要描述化学键断裂、电子转移或光物理过程的复杂体系，本章介绍了耦合簇理论（Coupled Cluster, CC）在小分子体系中的精确应用（如 CCSD(T)）。随后，重点转向了对大体系更具可行性的多参考态方法（MCSCF, CASPT2），阐述了如何精确定义活性空间以平衡计算成本和精度。在激发态方面，本书详细解析了时间依赖性密度泛函理论（TD-DFT）的局限性，并引入了更可靠的 $Delta$SCF 和贝特曼-萨伯格（Bethe-Salpeter Equation, BSE）方法来准确预测吸收和发射光谱。 第三章：计算精度与不确定性量化（UQ） 现代计算科学要求结果具有可信度。本章专门讨论了如何量化计算误差。除了传统的基组收敛性分析，我们引入了随机量子化学（Stochastic Quantum Chemistry）的初步概念，并详细介绍了如何通过后处理修正（Post-HF Corrections）和贝叶斯后验分析来评估 DFT 预测的置信区间，这对于高通量筛选中的“决策支持”至关重要。 第二部分：跨越尺度的模拟技术与性能工程 (Multiscale Modeling and Performance Engineering) 原子尺度的精确性往往无法覆盖宏观材料的性能。本部分探讨了如何通过先进的介观和粗粒化技术弥合尺度鸿沟。 第四章：分子动力学（MD）的进阶应用与势场构建 本章跳过了基础的牛顿运动方程，直接深入到如何构建适用于特定材料体系的高质量势函数。详细介绍了第二代和第三代人工神经网络势（ANNP），特别是如何利用Moment Tensor Potentials (MTPs) 或 Spectral Neighbor Analysis Potential (SNAP) 等基于局部环境描述符的方法，训练出能够媲美 DFT 精度但在 MD 速度下运行的势场。重点案例分析了高熵合金中的原子迁移和电池固态电解质的离子扩散。 第五章：蒙特卡洛与粗粒化方法（CGMD） 对于涉及大量溶剂分子或复杂聚合物的体系，全原子 MD 变得不可行。本章重点介绍了粗粒化（Coarse-Graining）策略，包括逆蒙特卡洛（i-MC）和密度匹配方法。更进一步，阐述了增强采样技术（如 Metadynamics、Umbrella Sampling）的应用，如何有效克服势能面上的高能垒，从而在有限时间内模拟到宏观尺度（如晶界弛豫、蛋白质折叠）的关键动力学事件。 第六章：计算资源优化与并行化策略 高效的模拟依赖于对并行计算架构的深刻理解。本章不是泛泛而谈，而是针对现代 CPU/GPU 异构计算环境，详细分析了基于密度矩阵重构的并行算法（如 LOBSTER 框架）的内存瓶颈，以及如何优化大规模 MD 模拟中的长程相互作用力计算（如 PME 算法的 GPU 加速实现）。 第三部分：机器学习驱动的材料发现范式 (The ML Paradigm in Materials Informatics) 本部分是本书的前沿核心，聚焦于如何将数据科学的强大工具融入到材料研发流程中，实现从“试错”到“预测驱动”的转变。 第七章：材料描述符（Descriptors）的革命性进展 机器学习模型的性能高度依赖于输入特征的质量。本章系统地比较了传统的结构特征（如晶体结构对称函数，SOAP 矩阵）与新兴的基于图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的描述符。重点解析了如何利用 Message Passing Neural Networks (MPNNs) 自动学习原子间关系和化学环境，从而实现对复杂晶体结构和非晶态材料的特征提取。 第八章：从预测到生成：逆向设计与主动学习 本书强调，机器学习的价值不仅在于预测已知材料的性质，更在于发现未知的结构。本章深入探讨了逆向设计（Inverse Design）的算法，包括使用变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）来生成满足特定性能指标（如特定带隙或高稳定性）的晶格结构。此外，主动学习（Active Learning）策略被详细阐述，展示了如何构建智能反馈回路，使计算资源集中投入到信息增益最大的未探索区域。 第九章：物理信息约束下的机器学习（PINNs 与 Hybrid Models） 纯数据驱动的模型在缺乏实验数据的情况下容易产生物理上不可信的结果。本章介绍了如何将已知的物理定律（如能量守恒、晶格动力学方程）作为硬约束嵌入到神经网络的损失函数中，形成物理信息神经网络（PINNs）。探讨了如何将高精度但低效率的 DFT 结果作为“标签”，结合粗粒化 MD 的数据，训练出既快速又具有物理一致性的混合模型，用于模拟复杂相变和界面现象。 结论与展望 本书总结了当前计算材料科学在多尺度建模、高精度量化以及数据驱动发现方面的最佳实践。它不仅是对现有技术的梳理，更是对未来十年计算研究方向的深刻预判，强调了跨学科合作——计算物理学家、化学家与数据科学家之间无缝衔接的必要性。本书是面向高阶研究生、博士后研究员及资深工业研发人员的权威参考指南。

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