具体描述
《计算化学实验》是根据教育部关于“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革”精神而设计的针对大学本科生的一门全新课程。试图推广通过计算机程序求解分子波动方程，从而进行理论预测和科学研究新手段的应用。全书由实验、理论和计算工具3个部分及1个附录——“自洽场过程的数学方法”组成。实验部分含10个独立的计算设计，从基本的分子构型优化与过渡态计算技术出发（前2个实验），本着使用不同的量子化学方法，涉及不同专业的研究思路设计而成，希望成为利用计算化学手段进行化学信息的理论预测和科学研究的示范。从初学者角度，各实验除对相关计算技术详细介绍外（以Gaussian的使用为主），对涉及的计算原理也进行了定性的描述。理论部分则是系统地对量子化学计算的理论方法进行定量描述，以满足阅读者进一步求知的愿望。计算工具部分主要是对计算机程序使用的介绍，除Gaussian程序外，还介绍了GAMESS、Spartan等重要程序以及一些辅助程序如GaussView和Chem3D等用图形界面建构分子坐标输入的功能等。附录是对HF（Hartree Fock方法，计算化学理论框架的基础）求解的数学过程介绍，还强调了其中的原子轨道线性组合（LCAO）近似中由原子轨道展开系数构成的密度矩阵的重要的物理意义——分子中电荷分布及其变化情况的揭示，正是分子性质及其变化的本质原因。
作者简介
《计算化学实验》作者胡红智、马思渝，北京师范大学出版社2008年7月1日出版。
本书可作为化学专业以及相关的生命科学、环境科学、材料学、药学、农学和林学等的本科生和研究生教材，也可供相关专业的科研人员参考。
目录信息
实验一 GAUSSIAN程序使用：分子结构计算的输入
实验二 GAUSSIAN程序使用：过渡态计算
实验三 2-亚氨基丁烷的稳定构象及其异构化反应的理论研究
实验四 3-亚氨基戊烷稳定构象及其异构化反应的理论研究
实验五 N-3-丁烯基硝酮分子内环加成反应产物转移性的理论研究
实验六 乙烯酮亚氨衍生物扭曲失共轭本质的理论研究
实验七 氯代环丙烷振动光谱和简振模分析的理论研究
实验八 卟吩内氢迁移反应机理的理论研究
实验九 磷原子团簇P5稳定结构的理论计算
实验十 激发态结构及光化学反应的理论研究
参考文献
第二部分 理论部分
第一章 量子化学从头算（AB INITIO）方法
第二章 半经验分子轨道法
第三章 包含电子相关的分子轨道理论
第四章 密度泛函理论（DFT）
参考文献
第三部分 计算工具部分
第一章 G03W使用简介
第二章 GAMESS使用简介
第三章 SPARTAN使用简介
参考文献
附录 自洽场过程的数学方法
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书，姑且称它为**《高等材料力学原理》**吧，给我带来了不小的“智力冲击”，但绝对是那种令人振奋的挑战。它完全没有停留在传统的应力应变分析层面，而是直奔更深层次的非线性、时变问题。我特别喜欢作者引入的“梯度理论”和“损伤力学”的章节，那简直是为现代工程失效分析量身定做的工具箱。书中的数学推导极其严谨，涉及大量的张量分析和变分法，阅读时必须时刻保持高度集中，甚至需要经常停下来，对照习题自行演算一遍才能确保理解无误。它的优点在于它的深度和广度，它不仅讲解了材料在极端载荷下的本构关系，还深入探讨了疲劳裂纹扩展的微观机制，以及如何通过数值模拟（比如有限元方法的高级应用）来预测结构的长期可靠性。对于那些打算从事前沿结构设计或失效分析的工程师或研究生来说，这本书的价值无可替代。它不是一本轻松的读物，更像是一套严苛的武功秘籍，需要持之以恒地练习才能真正掌握其精髓。
我最近拜读的这本书，名为**《现代控制理论：鲁棒性与最优控制》**，简直是控制工程领域的一座里程碑。它没有采用传统教材那种由浅入深的线性系统介绍方式，而是直接切入了现代控制的核心——如何设计出在不确定性环境下依然能稳定工作的控制器。书中对H无穷控制理论（$mathcal{H}_{infty}$ Control）的阐述达到了教科书级别的清晰度，从性能指标的定义到求解LMI（线性矩阵不等式）的步骤，每一步都逻辑严密，辅以恰到好处的矩阵代数回顾。此外，它对最优控制的讲解，特别是通过庞特里亚金极大值原理来推导状态和协态方程的部分，处理得极为精妙，将理论的抽象美感展现得淋漓尽致。这本书的风格非常“硬核”，它对数学工具的要求较高，但回报也是巨大的——一旦掌握，读者就能理解那些看似“魔法”般的自适应和智能控制系统的底层逻辑。它真正培养的是一种对系统不确定性的量化处理能力，而不是简单的套用公式，对于从事航空航天或精密仪器控制的研究人员来说，是不可多得的内功心法。
我要评价的这本是**《环境化学与生态毒理学导论》**。这本书的视角非常独特，它不仅仅停留在化学物质的分子结构和反应机理层面，而是将焦点放在了这些化学品在复杂生态系统中的迁移、归趋和最终的生物效应上。作者的文笔非常具有感染力，通过一系列真实的污染事件案例，比如持久性有机污染物的全球输运、微塑料在食物链中的富集，来引出相关的化学动力学模型。书中对“生物富集系数（BCF）”和“生物放大因子（BAF）”的推导和实际测量方法的讲解非常细致，并且清晰地阐述了不同环境介质（水、土壤、沉积物）对污染物命运的影响差异。最让我称赞的是它对新型污染物（如内分泌干扰物、新兴药物代谢物）的关注，提供了前沿的检测技术和风险评估框架。这本书的优点在于它的综合性，它成功地将化学分析、环境工程和生物学毒理学整合在一起，为读者构建了一个完整的环境风险认知体系，读起来既有知识的深度，又有现实的紧迫感。
哇，我最近翻阅了一本关于**《晶体结构分析与应用》**的书，简直是打开了新世界的大门！这本书的作者显然是位深谙X射线衍射精髓的行家。开篇就将布拉格定律讲得透彻明了，不再是那种枯燥的公式堆砌，而是配上了大量的实物模型和动画模拟的解释，让我这个理论基础有点薄弱的人也能迅速抓住核心。最让我印象深刻的是关于“相位问题”的探讨，书中没有回避这个难题，而是系统地梳理了直接法、撒点法等各种解决策略，每种方法都辅以具体的案例分析，展示了从原始衍射图谱到最终三维电子云密度图的完整推导过程。特别是对于复杂结构如蛋白质晶体结构解析的实例，那种层层剥茧、抽丝剥茧的感觉，非常过瘾。书中还特意开辟了一章专门介绍衍射数据采集过程中的常见误差来源及修正方法，这一点非常实用，对于那些想亲手操作单晶衍射仪的学生来说，简直是必备的“避坑指南”。整本书的排版和插图质量极高，专业术语的解释精准到位，读完后感觉自己对物质的微观世界有了更直观、更可靠的认识，不再是空中楼阁般的想象。
我最近读的这本**《生物信息学中的机器学习前沿》**，简直是为数据爆炸时代量身定做的！它巧妙地将生物数据（基因组、蛋白质组、代谢组）的复杂性与现代机器学习的强大算法完美结合起来。这本书的叙事风格非常新颖，它不是简单地罗列算法，而是紧密围绕生物学问题来展开：比如如何用深度学习来预测非编码区的调控元件，或者如何利用迁移学习来解决稀疏的临床数据分类问题。作者在介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）时，特意增加了针对序列数据（DNA/RNA）和时间序列数据（表观遗传学变化）的定制化处理技巧，这比通用教材中的讲解要深入得多。让我印象深刻的是书中关于“模型可解释性”（XAI）的讨论，在生命科学领域，我们不仅要预测结果，更要知道“为什么”会这样，这本书提供了几种有效的工具和案例来反推模型的决策过程，这对于科研的可信度至关重要。总而言之，这本书的实践性和前瞻性都非常出色，它提供的是一个将数据转化为生物学洞见的桥梁。
这本书的很多例子没办法成功运行，建议给出完整的输入文件
平实简约，入门教材。
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