Epitaxy of Nanostructures pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Lendentsov, Nikolai N.

出品人:

页数:399

译者:

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价格:$ 236.17

装帧:

isbn号码:9783540678175

丛书系列:

图书标签:

• Epitaxy
• Nanostructures
• Materials Science
• Nanotechnology
• Thin Films
• Crystal Growth
• Semiconductors
• Surface Science
• Heterostructures
• Molecular Beam Epitaxy

好的，这是一本关于先进材料科学与工程的图书简介，重点关注高通量计算模拟在材料设计中的应用，与您提到的特定主题无关： --- 先进材料的计算设计与性能预测：高通量方法的新范式 作者： [此处可留空或填写虚构作者名] 出版社： [此处可留空或填写虚构出版社名] 页数： 约 700 页 定价： [虚构价格] --- 内容概述 本书全面深入地探讨了现代材料科学研究中，计算方法，特别是高通量计算（High-Throughput Computing, HTC）和机器学习（Machine Learning, ML）在加速新材料发现、优化现有材料性能以及理解复杂材料行为方面所扮演的核心角色。 在二十一世纪，传统基于试错法的材料研发范式已无法满足当前对高性能、多功能、可持续材料的迫切需求。本书旨在为材料科学家、化学家、工程师以及从事计算模拟的研究人员，提供一个坚实的理论基础和全面的实践指南，介绍如何利用大规模并行计算资源和先进的数据驱动模型，系统地探索广阔的材料相空间。 全书结构严谨，从基础的量子力学计算方法（如密度泛函理论，DFT）出发，逐步过渡到高效的粗粒化模型和热力学计算，最终聚焦于如何构建和部署自动化的高通量计算流程。 详细章节划分与核心主题 第一部分：计算材料学的基石与效率提升（第 1-3 章） 第 1 章：从原子到宏观：理论方法的性能与局限性 本章详细回顾了描述材料性质的计算方法，重点对比了第一性原理计算（如 VASP, Quantum ESPRESSO）在精确性、计算成本和可扩展性方面的优劣。深入讨论了电子结构理论中的关键挑战，例如如何准确处理强关联体系（Strongly Correlated Systems）和范德华相互作用（van der Waals Interactions）。此外，本章还介绍了如何利用近似方法（如广义梯度近似 GGA/GGA+U）来平衡计算精度和速度，为后续的高通量筛选奠定基础。 第 2 章：加速计算：基于势能面的方法与粗粒化 为了跨越从微观模拟到介观尺度的鸿沟，本章着重介绍了分子动力学（MD）模拟的进展。重点讲解了力场（Force Fields）的构建与验证，包括原子间势函数的开发和参数化。特别关注了机器学习势能面（Machine Learning Potentials, MLPs），如 GAP 和 MACE 势的构建流程，它们如何利用 DFT 数据来生成近乎第一性原理精度的势能函数，但计算效率提升数个数量级。本章也涵盖了如何将这些势场应用于大规模结构弛豫和动力学过程模拟。 第 3 章：热力学与相图的计算构建 理解材料在不同温度和压力下的稳定性是设计新材料的关键。本章系统阐述了热力学计算的策略，包括自由能的计算（如准谐近似, QHA），以及如何通过集成这些数据来绘制相图（Phase Diagrams）。内容涵盖了二元、三元合金体系的稳定性和亚稳态的识别，并介绍了CALPHAD (Calculation of Phase Diagrams) 方法与第一性原理计算数据的耦合技术。 第二部分：高通量工作流的构建与自动化（第 4-6 章） 第 4 章：高通量计算的工作流设计与实施 本章是全书的核心实践部分，详细介绍了如何将单个计算任务转化为可自动执行、可扩展的高通量管道（Pipeline）。内容涉及任务调度系统（如 Slurm, HTCondor）的使用，输入/输出文件的标准化处理，以及如何设计健壮的容错机制以应对大规模集群上的计算中断。重点阐述了如何利用Python 及其科学计算库（如 NumPy, SciPy, Atomate2）来自动化数据生成和初步分析。 第 5 章：材料数据库的构建与管理 高通量计算的价值在于其产生的大量数据。本章聚焦于材料信息学（Materials Informatics）的基础设施建设。讲解了如何设计具有统一结构和元数据的数据库（例如基于 MongoDB 或 SQL 的结构），以及如何有效存储和检索数百万个计算结果。内容包括数据标准化、数据清洗和本体论（Ontology）在材料数据描述中的应用，确保数据的可检索性和互操作性。 第 6 章：特征工程与材料描述符 为了让机器“理解”材料的结构和化学性质，有效的特征工程（Feature Engineering）至关重要。本章深入讨论了如何从原子结构中提取有意义的材料描述符（Descriptors），例如晶体对称函数（Symmetry Functions）、原子环境向量（Atomic Environment Vectors, AEVs），以及基于图论的表示方法。本章强调了如何选择那些既能捕捉物理化学信息，又适用于机器学习模型的描述符。 第三部分：数据驱动的性能预测与新材料发现（第 7-9 章） 第 7 章：监督学习在材料性能预测中的应用 本章将计算数据与机器学习模型相结合。详细介绍了用于回归（预测具体数值性质，如带隙、弹性模量）和分类（预测稳定/不稳定、金属/绝缘体）的监督学习算法，包括线性回归、支持向量机（SVM）和集成学习（如随机森林、梯度提升树）。重点分析了模型训练中的交叉验证策略、过拟合问题，以及如何量化预测的不确定性。 第 8 章：深度学习模型在材料结构分析中的前沿应用 随着计算能力的提升，深度学习（Deep Learning）在处理复杂、非结构化数据（如电子密度图、晶体结构三维信息）中展现出巨大潜力。本章探讨了卷积神经网络（CNN）在图像识别和特征提取中的应用，以及图神经网络（GNN）如何直接作用于晶体结构拓扑，实现更精细的性质预测。 第 9 章：主动学习与逆向设计策略 最高效的材料发现路径是主动学习（Active Learning, AL）。本章介绍如何将预测模型与实验或高精度计算结合，通过不确定性采样（Uncertainty Sampling）或期望信息增益（Expected Information Gain）来指导下一个最优的计算或实验点。最终目标是实现逆向设计（Inverse Design）——即给定所需的目标性能，算法自动反推出具有该性能的原子结构和化学成分。 目标读者与价值 本书面向： 研究生与博士后研究人员： 掌握前沿的计算工具和数据科学方法。 工业研发工程师： 学习如何利用自动化流程加速材料筛选过程。 计算物理学家与化学家： 拓宽视野，将理论知识应用于大规模数据处理。 本书不仅提供了丰富的理论框架，更强调了实践操作和最新方法论的集成，是理解和应用现代计算材料学范式的必备参考书。 ---

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这套书的装帧设计相当考究，封面采用了沉静的深蓝色调，配以烫银的标题，光线照射下泛着低调的光泽，给人一种专业且厚重的学术氛围。翻开第一页，纸张的触感细腻而富有弹性，印刷字体清晰锐利，即使是微小的图表和公式也一览无余，丝毫不会感到疲惫。我尤其喜欢书中引用的高质量图片，它们清晰地展示了纳米结构的复杂性和精妙之处，每一次翻阅都能从中发现新的细节和美感。在内容呈现上，它并非简单堆砌术语，而是通过逻辑清晰的章节划分，引导读者逐步深入理解外延生长技术的原理与应用。我猜测其中会涉及大量的实验数据和案例分析，这对于需要将理论知识与实际操作相结合的研究者来说，无疑是一笔宝贵的财富。即便不深入探讨具体的技术细节，仅仅是浏览目录和章节标题，也足以让人感受到作者在材料科学和纳米技术领域的深厚功底。我相信，这本书会是任何渴望在这一领域有所建树的学子或研究人员案头必备的参考资料，它不仅是一本书，更像是一扇通往前沿科学世界的大门。

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我最近入手了一本关于外延生长的书籍，还没来得及深入阅读，但仅仅是初步浏览，就被其宏大的叙事和精炼的语言所吸引。我设想，这本书的作者一定是一位在纳米材料领域浸淫多年的资深专家，他对整个外延生长技术的发展脉络有着深刻的洞察，并且能够以一种引人入胜的方式将复杂的科学概念传递给读者。我猜测书中会详细阐述各种外延生长方法的优缺点，比如分子束外延（MBE）和金属有机化学气相沉积（MOCVD）等，并会深入分析它们在不同材料体系中的适用性。同时，我也期待它能提供关于如何控制纳米结构生长过程中的关键参数，以及如何评估和表征所生长材料的性质的指导。这本书的出现，填补了我对某些纳米技术应用领域认知的空白，让我对未来新材料的开发充满期待。虽然我还没有真正踏入其内容的核心，但预感这本书将是一次令人兴奋的智力探索之旅，它会激发我思考更多关于物质本质和创造潜能的问题，让我对微观世界的奥秘有更深的理解。

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说实话，拿到这本关于纳米外延生长的书时，我并没有立刻被其内容所吸引，因为我对这个领域的了解还比较有限。然而，在随后的几次阅读中，我逐渐发现它在编排上的独到之处。它似乎并非一开始就抛出艰深的理论，而是从一个更宏观的视角切入，也许会先介绍一下纳米材料的普遍意义，以及外延生长技术是如何成为实现这些材料的关键手段。我猜测，书中可能包含了一些历史回顾，讲述了这项技术是如何一步步发展至今，以及那些里程碑式的发现。这种循序渐进的方式，对于像我这样初学者来说，是非常友好的。而且，我隐约觉得，书中或许还会包含一些关于未来发展趋势的展望，预测这项技术在人工智能、新能源等新兴领域的潜在应用，这无疑会增加其前瞻性和启发性。总的来说，这本书给我的第一印象是，它不仅是技术手册，更是一部关于科学探索和未来创新的故事书。

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我最近入手了一本名为《Epitaxy of Nanostructures》的书，虽然还没来得及细读，但它的内容让我充满了好奇。我推测这本书会深入探讨外延生长技术在制备各类纳米结构方面的奥秘，比如量子点、纳米线、二维材料等等。我猜想，作者会详细介绍不同外延生长方法的物理化学原理，以及如何通过精确控制生长条件来调控纳米结构的尺寸、形状、晶体取向和组成。此外，我非常期待书中能有关于如何利用外延生长技术来构建复杂的多层、多组分纳米结构，以及如何实现不同材料之间的异质外延，从而赋予纳米材料独特的性能。这本书的出现，无疑会为我在进行纳米材料设计和制备的研究中提供宝贵的参考。它就像一座知识的宝库，等待着我去挖掘其中蕴含的丰富信息，帮助我更好地理解和掌握纳米材料的生长规律，并为未来的科学研究和技术创新打下坚实的基础。

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对于一本关于纳米外延的书籍，我最看重的是它能否提供清晰易懂的解释，以及是否具有前瞻性。我希望这本书能详细讲解外延生长过程中的基础理论，比如晶格匹配、表面能、生长动力学等，并且能用生动的例子来阐述这些抽象的概念。我也猜想，书中会包含很多关于不同外延生长技术（如MBE、CVD、ALD等）的详细介绍，分析它们的优势、劣势以及适用的材料体系。更重要的是，我期待这本书能引领我思考纳米外延技术的未来发展方向，例如在新型功能材料、先进电子器件、生物医药等领域的应用前景。这本书就像一个指引我方向的灯塔，让我能够在这个快速发展的领域中保持清醒的认识，并为未来的研究和创新提供灵感和动力。我深信，这本书一定会成为我学习和研究道路上的一位良师益友。

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