理论与计算化学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

国家自然科学基金委员会，中国科学院编 著

图书标签:

• 理论化学
• 计算化学
• 量子化学
• 分子模拟
• 化学物理
• 计算方法
• 分子结构
• 化学键
• 从头算
• 密度泛函理论

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030489197

商品编码：10593397094

出版时间：2016-07-01

作  者:国家自然科学基金委员会,中国科学院 编 著作 定  价:168 出 版 社:科学出版社 出版日期:2016年07月01日 页  数:735 装  帧:平装 ISBN:9787030489197 ●总序
●前言
●摘要
●Abstract
●总论理论与计算化学发展战略纵览
●理论与计算化学在基础科学中的地位
●第二节学科内涵、发展历程与规律
●第三节学科发展现状与发展态势
●第四节发展战略思路
●第五节发展方向：关键科学问题和学科重要研究前沿
●第六节资助机制与政策建议
●第七节小结
●篇电子结构理论与计算方法
●电子结构理论与计算方法概述
●第二章波函数电子相关方法的进展及展望
●引言
●第二节多组态自洽场方法和组态相互作用方法
●第三节耦合簇方法
●第四节显式相关方法
●第五节未来的发展方向
●部分目录

内容简介

“中国学科发展战略”丛书以中国科学院学部开展的“中国科学院学部学科发展战略研究项目”的研究成果为基础，由以院士为主体、众多专家参与的学科发展战略研究组经过深入调查和广泛研讨共同完成，旨在系统分析有关学科的发展态势和规律，提炼关键学科理论和技术问题，提出学科创新发展的新思想和新方法，并为学科的均衡发展提供政策和措施建议。《中国学科发展战略·理论与计算化学》系统梳理了理论与计算化学的学科发展历程，总结了学科发展规律和内在逻辑，前瞻了学科中长期发展趋势，同时面向我国现代化建设的长远战略需求，提炼出学科前沿的重大科学问题和符合中国发展需求的新问题和重大战略方向。

好的，这是一本关于计算语言学和自然语言处理的书籍简介，完全不涉及化学或物理学的“理论与计算化学”： --- 书名： 《语义鸿沟：现代自然语言处理中的认知建模与知识表征》 作者： [此处可留空或填入虚构作者名] 装帧/页数： 精装，约 680 页 定价： ￥188.00 ISBN： 978-7-5063-XXXX-X --- 内容简介 认知、语境与机器理解的深度探索 在信息爆炸的数字时代，人类语言的复杂性与歧义性对机器理解构成了永恒的挑战。《语义鸿沟：现代自然语言处理中的认知建模与知识表征》并非一本聚焦于基础算法实现的入门指南，而是一部深入剖析当前大型语言模型（LLMs）底层机制、认知局限性以及未来发展方向的深度学术专著。本书旨在弥合符号主义、联结主义和认知科学之间日益扩大的理论鸿沟，为研究者提供一套审视和构建真正具备“理解力”的智能系统的理论框架。 本书的核心论点在于，单纯依靠海量数据拟合的统计模型，即便在表面任务上表现出色，也难以捕捉人类语言背后深层的意图、常识推理和文化内涵。真正的突破在于如何有效地将人类的认知架构——例如工作记忆、情景依赖性和因果推理能力——融入到计算模型之中。 全书结构严谨，逻辑清晰，分为四个主要部分： 第一部分：语言理解的认知基础与模型局限 (Foundations) 本部分首先回顾了从早期句法解析到现代神经表示学习的演变历程，但重点不在于技术回顾，而是从认知心理学和语言哲学角度审视这些模型的“理解”程度。 第 1 章：意向性与表征的难题： 探讨了符号接地问题（Symbol Grounding Problem）在现代Transformer架构中的体现。分析了词嵌入（Word Embeddings）如何捕获语义相似性，但又如何系统性地遗漏了基于情景和本体论的知识。 第 2 章：上下文的动态性与工作记忆的模拟： 深入比较了人类工作记忆的容量限制与注意力机制（Attention Mechanism）在处理长依赖性时的计算代价与信息过载问题。引入了基于约束满足（Constraint Satisfaction）的动态语境更新模型。 第 3 章：常识推理的知识鸿沟： 剖析了常识知识库（如 ConceptNet, Cyc）与大型预训练模型（PLMs）在知识获取和应用上的差异。重点分析了模型在处理反事实、时间序列和隐含假设时的脆弱性。 第二部分：知识表征的范式转换 (Knowledge Representation Paradigms) 此部分是本书最具创新性的章节，侧重于超越传统的向量空间模型，探索更具结构化和可解释性的知识表示方法。 第 4 章：图形化语义网络与推理链的构建： 探讨了如何将大型语言模型的输出“投射”到结构化的知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）上，以实现可追溯、可验证的推理路径。讨论了知识图谱嵌入（KGE）与神经模型的融合策略。 第 5 章：概率逻辑与符号操作的回归： 重新审视了概率逻辑编程（Probabilistic Logic Programming, PLP）在处理不确定性推理方面的优势。提出了将神经模型的输出作为概率逻辑系统的输入证据（Evidence），从而增强其逻辑严谨性的混合框架。 第 6 章：本体论驱动的语义建模： 阐述了如何利用精心构建的领域本体论（Ontologies）来约束和指导模型的学习过程，尤其是在垂直领域（如法律、医学文本）中，确保生成内容的本体一致性。 第三部分：语境依赖与多模态融合 (Contextual Integration) 现代应用要求模型不仅能处理文本，还能理解与之相关的视觉、听觉和社会情境。本部分专注于提升模型的“情境智能”。 第 7 章：情景语用学与话语行为分析： 超越传统的句子级分析，深入研究语用学（Pragmatics）如何影响意义的最终确定。引入了基于图神经网络（GNNs）的对话状态追踪模型，用于维护长期对话中的角色、目标和情感状态。 第 8 章：跨模态表征的统一与冲突： 探讨了文本、图像和音频数据在统一嵌入空间中的对齐挑战。分析了模态间信息冗余和互补性的有效权重分配策略，以应对多模态输入中的信息冲突。 第 9 章：具身智能与环境交互： 从具身认知（Embodied Cognition）的角度出发，讨论了语言模型如何通过与虚拟或物理环境的交互来深化其对动作、空间和时间概念的理解，从而克服纯文本训练的局限性。 第四部分：可解释性、对齐与未来挑战 (Interpretability and Alignment) 本书的最后部分聚焦于确保先进模型的安全、可信赖和可控性。 第 10 章：模型内在可解释性的拓扑分析： 介绍了一种将高维激活空间映射到低维、可解释的语义轴上的拓扑数据分析（TDA）方法，用以揭示模型内部的“概念形成”路径，而非仅仅依赖输入-输出的因果关系追踪。 第 11 章：价值排序与人类反馈（RLHF）的理论反思： 批判性地审视了基于人类反馈的强化学习（RLHF）的有效性和潜在偏差。讨论了如何从基于偏好的排序转向基于原则和伦理规范的对齐机制设计。 第 12 章：迈向通用语言智能的路线图： 总结了本书提出的认知建模框架，并展望了在符号处理与大规模联结学习之间找到高效平衡点的未来研究方向，强调了对符号推理模块的必要性重建。 读者对象： 本书适合于高级研究生、从事人工智能、计算语言学、认知科学以及人机交互领域的研究人员和资深工程师。它要求读者对深度学习基础（如RNN、Transformer架构）有扎实的理解，并希望在理论层面突破当前LLMs的应用瓶颈，构建下一代具备更深层理解能力的智能系统。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺有意思的，用了一种深邃的蓝色作为底色，上面印着一些抽象的分子结构图案，看起来很有科技感。我当初选择它，纯粹是被这个“理论与计算”的字眼吸引了。我对物理化学一直充满好奇，总觉得那些公式和理论背后隐藏着宇宙运行的奥秘，但又常常感到它们太过抽象，难以捉摸。于是，我希望能通过这本书，找到一个将理论与实际计算联系起来的桥梁，理解那些精妙的理论是如何被应用到解决实际问题的。我尤其希望它能帮助我理解一些基础的量子化学概念，比如分子轨道理论，以及如何通过计算来预测分子的性质，比如反应活性、光谱特征等等。市面上关于这方面的书籍不少，但很多要么过于数学化，要么过于笼统，很少能做到既有深度又不失易懂。这本书的题目恰好点出了我的需求，让我在第一时间就对它产生了强烈的兴趣，期待它能给我带来全新的视角和更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

我一直对生物化学和药物化学领域中的分子识别过程非常着迷，并希望能够深入了解计算化学在这些领域中的应用。很多时候，理解药物分子与靶点蛋白之间的相互作用机制，对于新药的开发至关重要。我希望能在这本书中找到关于如何利用计算化学方法来模拟蛋白质-配体相互作用，预测结合亲和力，以及探索构象变化和柔性的内容。我尤其对分子对接、分子动力学模拟以及自由能计算等技术感兴趣，想知道这些技术是如何被用来辅助药物设计的。这本书的题目让我觉得它很可能能满足我对这些方面的求知欲，并为我提供一个将理论知识转化为实际应用的方法论。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，第一感觉就是它沉甸甸的，厚实的感觉预示着内容的丰富。我翻开目录，看到里面涵盖了从量子力学基础到密度泛函理论，再到分子动力学模拟的广泛内容，感觉这个作者一定是位经验丰富的研究者。我个人对计算化学领域一直很感兴趣，但之前接触的主要是比较浅显的介绍性材料。我一直想深入了解各种计算方法的原理，比如Hartree-Fock方法和Couple Cluster方法之间有什么根本区别，各自的优缺点是什么。而且，对于像QM/MM这样的混合计算方法，我也是充满好奇，想知道它在模拟复杂体系，比如生物分子体系时是如何发挥作用的。这本书的题目让我觉得它很可能能够满足我的这些求知欲，希望能借此机会，系统地梳理和学习这些前沿的计算化学理论和方法，为我未来的科研工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我之所以会入手这本《理论与计算化学》，很大程度上是因为我对化学反应动力学有着浓厚的兴趣，并且希望能够通过计算手段来更直观地理解反应机理。我一直对过渡态理论、反应路径计算以及能量地形的绘制过程感到好奇，想知道理论上是如何描述一个化学反应从反应物到产物的路径的，以及如何通过计算来确定反应的活化能和速率常数。这本书的题目直接点出了“理论”和“计算”的结合，这正是我想要的。我希望它能够详细介绍如何利用各种计算软件，例如Gaussian、VASP或者LAMMPS等，来进行这些动力学相关的计算，并且能够指导我如何分析计算结果，从中提取出有意义的化学信息。我对学习如何运用这些工具来辅助我进行更深入的反应机理研究抱有很高的期待。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对材料科学领域颇为关注的读者，尤其对利用计算化学的方法来设计和预测新材料的性能很感兴趣。很多时候，新材料的开发过程耗时耗力，如果能够通过理论计算来筛选和优化潜在的材料，将大大提高效率。我希望这本书能够提供一些关于如何使用计算化学方法来研究材料结构、电子性质、热力学稳定性和动力学行为的指导。例如，如何通过第一性原理计算来预测晶体结构的能量，如何利用密度泛函理论来计算材料的带隙和光学性质，以及如何进行分子动力学模拟来研究材料在不同条件下的相变和扩散行为。这本书的题目正好契合了我在材料科学领域的学习需求，我期待它能为我打开一扇利用计算化学探索新材料世界的大门。