分子动力学模拟的理论与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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严六明朱素华 著

图书标签:

• 分子动力学
• 模拟
• 理论
• 实践
• 计算物理
• 材料科学
• 化学物理
• 生物物理
• 建模
• 算法

店铺： 英敏图书专卖店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030373595

商品编码：11566326296

包装：平装

开本：B5

出版时间：2016-11-01

页数：264

字数：312

好的，这是一份关于《分子动力学模拟的理论与实践》之外的图书简介。 --- 《计算化学前沿：从量子到宏观的模拟新视野》 图书简介 在现代科学研究的版图中，计算化学正以前所未有的深度和广度，重塑着我们对物质世界本质的理解。它不再仅仅是传统实验方法的辅助工具，而是成为了驱动新材料发现、药物设计以及理解复杂生物过程的核心引擎。《计算化学前沿：从量子到宏观的模拟新视野》汇集了当前计算化学领域最尖端、最具变革性的理论框架与应用实践，旨在为科研人员、高级学生以及对跨尺度模拟技术感兴趣的专业人士，提供一张详尽而深刻的路线图。 本书摒弃了单一尺度的传统视角，采取了一种宏观与微观交织、理论与应用并重的叙事结构。其核心目标是展示如何有效地连接量子化学的精确性、介观模拟的效率，以及连续介质模型的整体洞察力，从而构建起一个真正意义上多尺度的计算预测体系。 第一部分：量子计算的深度挖掘与前沿算法 本部分专注于分子和原子尺度的精确模拟，这是所有宏观行为的根本来源。我们深入探讨了当代量子化学计算中最为活跃的领域： 1. 电子结构理论的突破： 详细介绍了密度泛函理论（DFT）在描述强关联体系（如过渡金属络合物和磁性材料）时面临的挑战与最新的解决方案，包括高精度混合泛函的发展。同时，本书对耦合簇（Coupled Cluster, CC）方法进行了深入剖析，重点阐述了如何通过引入截断策略和迭代收敛方法，使其在大分子体系中的可行性得到提升。 2. 高精度激发态模拟： 传统DFT在描述激发态、光物理和光化学过程时存在系统性误差。本书专门辟章节介绍时间依赖性密度泛函理论（TD-DFT）及其与激发态耦合的多参考方法（MRCI/CASSCF）的最新进展，并展示了如何利用它们精确预测吸收光谱、荧光寿命和电子转移过程。 3. 势能面构建的范式转变： 随着AI和机器学习的崛起，我们详尽阐述了高维神经网络势（NNP）的构建流程。这包括数据采集策略（如主动学习）、特征工程（如描述符的选择，如 SOAP 或 ACE 势）以及如何在保持极高精度的同时，实现比传统拟合势能面更快的查询速度，从而为更长时间尺度的分子动力学铺平道路。 第二部分：介观尺度的连接器——算法效率与数据驱动 当体系规模超出几百个原子，或需要模拟的现象发生在皮秒到纳秒的尺度时，单纯的从头算（Ab initio）方法已力不从心。本部分重点讨论如何高效地在“精确”与“速度”之间找到最优解。 1. 多尺度建模的耦合策略： 详细介绍了不同尺度模型之间进行信息传递和能量交换的映射技术。这包括原子尺度到粗粒化模型的单向映射（如基于能量最小化的映射）以及更复杂的双向耦合方法（如QM/MM 耦合体系的动态边界处理）。特别地，本书探讨了在反应过程中如何动态地在QM区域和MM区域之间切换，以保证计算效率和化学精度。 2. 粗粒化模型的理论基础与应用： 深入剖析了力场开发的现代趋势。不同于经典分子动力学中固定的、预设的力场参数，本书侧重于基于统计力学的逆向建模（Inverse Modeling）方法，如何从实验数据或高精度模拟数据中自动提取优化的粗粒化（Coarse-Grained, CG）相互作用参数，特别是在聚合物、液晶和软物质体系中的应用案例。 3. 反应路径与稀有事件模拟： 对于涉及能垒跨越的化学反应或结构转变，传统的采样方法效率极低。本书系统介绍了增强采样技术的最新进展，包括Metadynamics、Replica Exchange Molecular Dynamics (REMD) 的改进版本，以及如何结合路径积分动力学（PIMD）来处理零点能和量子效应在反应中的影响。 第三部分：宏观现象的预测——连续介质与场论的结合 在理解材料的宏观性能（如机械形变、扩散、界面现象）时，连续介质模型是不可或缺的工具。本部分着重于如何将微观信息有效地“上卷”到宏观尺度。 1. 连续介质力学与扩散模型： 阐述了如何利用从分子模拟中提取的动力学参数（如扩散系数、黏度、弹性模量），来参数化经典的菲克定律或纳维-斯托克斯方程。重点关注了在非均匀、各向异性体系中，如何应用有限元方法（FEM）来求解这些偏微分方程，以预测宏观形变和流动行为。 2. 界面与表面现象的场论描述： 讨论了Cahn-Hilliard方程和相场方法（Phase Field）在模拟合金凝固、液液相分离以及晶体生长中的应用。书中详细解释了如何通过引入自由能密度函数，将原子尺度的相互作用能转化为描述宏观相变的驱动力。 3. 结合机器学习的材料性能预测： 本部分的高潮在于展示如何构建材料信息学（Materials Informatics）的数据库和预测模型。这涉及将复杂模拟数据（如高维能量景观）转化为可被快速训练的图神经网络（GNN）输入，从而实现对晶体结构稳定性、催化活性等宏观性质的快速、高通量筛选。 结语 《计算化学前沿：从量子到宏观的模拟新视野》不仅是一本工具书，更是一份面向未来的宣言。它鼓励读者打破学科壁垒，将精确的量子计算与高效的介观模拟和宏观场论无缝衔接，最终实现对复杂化学与物理系统的全景式、可预测的理解。本书内容深度涵盖了从薛定谔方程的近似解法到现代微分几何在材料模拟中的应用，是计算科学领域不可多得的综合性参考资料。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《分子动力学模拟的理论与实践》就像一个承诺，承诺将抽象的科学概念与实际的应用联系起来。对于我来说，理论知识的学习往往伴随着“学了又忘，忘了又学”的困境，而“实践”二字恰恰能解决这个问题。我希望这本书能够提供一些清晰易懂的讲解，将复杂的理论概念用生动的语言和图示来呈现，避免过于枯燥的数学推导。我期待在“实践”部分，能够看到具体的案例分析，从零开始，一步一步地教我如何搭建一个分子动力学模拟体系，如何选择合适的力场，如何设置模拟参数，以及如何解释模拟结果。我希望这本书能够帮助我理解，为什么特定的参数组合能够产生特定的模拟结果，以及如何在遇到问题时进行调试。读完这本书，我希望不仅仅是停留在理论的理解上，更能真正地动手操作，并且能够对模拟结果进行有意义的分析，从而为我的科研工作提供有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

看到《分子动力学模拟的理论与实践》这本书，我脑海中立刻浮现出那些在实验室里通过精密仪器才能观察到的微观现象，而这本书似乎提供了一种用键盘和代码就能“看见”它们的方式。我非常好奇，这本书到底会如何将复杂的物理化学原理转化为一系列可执行的计算步骤。我猜测，它会深入讲解分子动力学模拟背后的统计力学基础，以及牛顿运动定律如何在微观尺度上得到应用。对于“实践”的部分，我期待它能提供一些实际操作的指南，例如如何准备输入文件，如何设置模拟参数，以及如何解释输出的数据。我特别想知道，这本书是否会涉及一些进阶的应用，比如自由能计算、动力学路径探索等，这些都是我未来研究中可能需要用到的技术。此外，如果书中能对不同软件的优缺点进行比较，并提供一些选择建议，那将对我非常有帮助。我希望这本书能够帮助我建立起对分子动力学模拟的系统性认识，并且能够独立完成一些基础的研究课题。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚开始接触计算化学的研究生，在导师的推荐下，我看到了《分子动力学模拟的理论与实践》这本书。我知道分子动力学模拟是研究物质结构、性质和动态行为的重要工具，但目前我对它的理解还很有限，仅仅停留在一些基础的概念层面。这本书的标题让我看到了希望，我期待它能填补我知识上的空白，从最基本的理论原理出发，详细解释分子动力学模拟的数学基础和算法实现。我尤其希望书中能提供一些关于如何选择合适的力场和参数的指导，因为这直接关系到模拟的准确性。同时，“实践”二字让我充满了期待，我希望能从中学习到如何利用常用的分子动力学软件进行实际操作，例如如何构建体系、运行模拟以及进行数据分析。我希望这本书能提供一些清晰的案例，让我能够模仿着进行操作，并逐步掌握分子动力学模拟的整个流程。如果书中能包含一些错误排查和优化模拟性能的技巧，那就更加完美了。

评分☆☆☆☆☆

我一直对微观世界的奥秘充满好奇，特别是那些肉眼看不见的分子是如何运动、相互作用并最终形成我们所见的宏观世界的。当我看到《分子动力学模拟的理论与实践》这本书时，我的兴趣立刻被点燃了。我猜想，这本书应该会像一本打开微观世界的钥匙，带领我一步步探索原子和分子的动态行为。我希望能从中学习到如何使用计算机来模拟这些微小的粒子，理解它们在不同条件下的运动轨迹和能量变化。这本书的标题暗示了它既有理论深度，又有实践指导，这对我来说是完美的组合。我期待着它能教会我如何设置模拟的边界条件，如何选择合适的力场，以及如何从海量的数据中提取出有意义的信息。我希望这本书不仅仅是枯燥的理论堆砌，更能给我带来一些直观的感受，比如看到一个分子如何在溶液中扩散，或者两个分子如何结合。这本书或许能帮助我理解很多化学、物理甚至生物学现象背后的根本原因。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计朴实无华，散发着一种严谨学术的气息，让人一看就知道是一本深入探讨某个领域的专业著作。从其标题《分子动力学模拟的理论与实践》来看，我预想它应该会详细介绍分子动力学模拟的核心概念，比如如何构建分子模型、能量最小化、分子动力学算法的原理（如 Verlet 算法、 Leapfrog 算法等），以及如何对模拟结果进行后处理和分析。我特别期待书中能深入阐述不同系综（NVE, NVT, NPT）的意义和选择依据，以及它们在模拟不同物理过程中的应用。当然，更重要的是“实践”部分，我希望能看到作者分享一些典型的应用案例，比如蛋白质折叠、材料相变、溶剂化效应等，并提供清晰的模拟流程和参数设置指导。读完这本书，我希望能够独立地进行一次初步的分子动力学模拟，并对模拟结果有基本的解读能力。当然，对于初学者来说，一些常用的模拟软件（如 GROMACS, LAMMPS, AMBER）的基本使用方法和脚本编写也应该会在书中有所提及，这样才能真正将理论知识转化为实践操作。