Fluorous Parallel and Combinatorial Synthesis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Zhang, Wei

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:169.99

装帧:

isbn号码:9780813815527

丛书系列:

图书标签:

• Fluorous Chemistry
• Parallel Synthesis
• Combinatorial Chemistry
• Organic Synthesis
• Fluorine Chemistry
• Drug Discovery
• Medicinal Chemistry
• Chemical Biology
• Supramolecular Chemistry
• Materials Science

《光谱解析与分子结构重建：基于新型量子化学方法的深入探讨》 内容提要 本书深入剖析了当代物理化学领域中，处理复杂分子体系光谱数据和进行精确分子结构解析的前沿技术与理论基础。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在为化学、物理学及材料科学的研究人员提供一套系统化、高精度的分析工具箱。 第一章：量子化学计算基础的深化 本章首先回顾了当前主流的量子化学方法，如密度泛函理论（DFT）及其变体（如 $omega$B97X-D3），并重点讨论了在处理大分子体系时，如何通过基组优化和相对论效应校正来提高计算的可靠性。我们详细阐述了如何有效评估计算方法的内在误差，并引入了一种基于信息论熵的新型参数化策略，用于微调交换-关联泛函的性能，使其更贴合实验光谱的特征。特别关注了激发态计算中，时间依赖性密度泛函理论（TD-DFT）在处理高精度UV-Vis吸收和荧光发射谱线时的局限性，并介绍了耦合簇方法（CCSD(T)）在关键能级计算中的替代应用。 第二章：高分辨率光谱数据的采集与预处理 本章聚焦于实验层面，介绍了用于获取高精度分子光谱信息的先进技术。详细描述了超高分辨傅里叶变换红外（HR-FTIR）光谱仪的操作原理、数据采集流程及其在识别微小同分异构体中的优势。对于振动光谱，我们探讨了拉曼光谱与表面增强拉曼散射（SERS）技术的融合，并提供了一套标准化的样品制备流程，用以最大程度地抑制背景噪声并增强特定官能团的信号。在电子光谱部分，着重讨论了时间分辨光电子能谱（TRPES）技术，该技术能够捕获分子结构动态变化过程中的瞬态信息，并提供了数据去噪和归一化的实用指南。 第三章：光谱信号的反卷积与结构解析 这是全书的核心技术章节。我们提出了一种基于贝叶斯推断的全局拟合算法，用于将复杂的实验光谱信号（特别是重叠严重的振动谱带）解卷积为独立的、物理意义明确的贡献项。该算法利用预先计算的振动模式（Normal Modes Analysis）作为先验信息，显著提高了拟合过程的收敛速度和准确性。针对核磁共振（NMR）光谱，本章引入了一种基于梯度下降的化学位移预测模型，该模型整合了溶剂化效应和非局域电子效应，实现了对复杂天然产物中未知质子化学环境的精确归属。此外，还详细阐述了如何通过多维耦合光谱技术（如COSY, NOESY, HMBC）的数据矩阵解析，构建出三维空间结构的网络拓扑图。 第四章：分子动力学模拟与光谱特征的关联 本章旨在弥合静态量子化学计算与动态实验观察之间的鸿沟。我们详细介绍了从分子动力学（MD）模拟轨迹中提取时间-频率相关函数的方法，并展示了如何利用傅里叶变换将这些时间相关信息转化为可直接与实验红外或拉曼光谱进行比较的理论光谱。重点探讨了在高温或溶液环境下，分子构象异构体间快速转换对光谱的影响，并引入了基于势能面拓扑分析的“态-交叉”模型，用以解释谱带展宽现象。对于电子激发态的动力学过程，本章讨论了非绝热耦合电子动力学（NAcED）模拟在模拟光化学反应路径中的应用，及其如何解释实验中观察到的超快弛豫过程。 第五章：新型材料的光谱学表征与性能预测 本章将前述理论和技术应用于前沿材料科学领域。我们以有机半导体和钙钛矿材料为例，展示了如何通过吸收光谱的斯托克斯位移分析，来评估材料的电荷分离效率和激子扩散长度。对于多孔材料（如MOFs和COFs），通过气体吸附前后的IR光谱变化分析，精确确定了孔道内活性位点的数量和几何结构。此外，本章还探讨了如何利用光谱特征（如带隙能量、缺陷态密度）与材料的宏观性能（如光电转换效率、催化活性）建立起有效的定量关联模型，为材料的设计与筛选提供理论指导。 第六章：高级数据处理与机器学习在光谱解析中的应用 面对日益增长的高维和海量光谱数据，本章介绍了尖端的机器学习技术。我们详述了卷积神经网络（CNN）在识别和分类复杂光谱指纹方面的潜力，特别是用于快速识别混合物成分。针对数据稀疏性问题，本章引入了生成对抗网络（GANs）来合成具有物理约束的虚拟光谱数据，以增强训练集的鲁棒性。最后，我们讨论了如何利用可解释性AI（XAI）方法，从黑箱模型中提取出对分子结构具有物理意义的特征权重，确保AI辅助解析结果的可信度与可追溯性。 目标读者 本书适合从事理论化学、计算物理、材料化学、药物化学以及相关分析科学的高年级本科生、研究生、博士后研究人员及资深科研工作者。掌握基础的量子力学和统计力学知识是阅读本书的先决条件。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆