计算化学：从理论化学到分子模拟 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈敏伯 著

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• 计算化学
• 理论化学
• 分子模拟
• 量子化学
• 分子力学
• 计算方法
• 化学物理
• 密度泛函理论
• 分子动力学
• 材料科学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030233523

版次：31

商品编码：12360740

包装：平装

丛书名： 中国科学院研究生教学丛书

开本：16开

出版时间：2018-05-01

页数：416

正文语种：中文

内容简介

　　计算化学是近年来飞速发展的一门学科，它主要以分子模拟为工具实现各种核心化学问题的计算，架起了理论化学和实验化学之间的桥梁。《BR》　　本书在一个比较严格的理论框架中介绍了计算化学，全书分两部分：基本原理篇和应用篇，共11章。基本原理篇（第1～6章）包括：体系的经典力学描述，势能面，分子动力学方法，MonteCarlo模拟，相关函数和近平衡态的量子统计理论；应用篇（第7～11章）包括：热化学，输运性质，分子光谱的模拟，固体材料和统计数学在药物、材料设计上的应用。本书尽量介绍具有物理意义的方法，不得已才采用单纯的数学模型。为了方便阅读，本书备有附录用来介绍重要的数学工具。

计算化学：从理论基础到前沿应用 本书旨在为读者提供一个全面而深入的计算化学领域概览，覆盖从基础理论到先进模拟技术的广泛内容。我们着重于构建坚实的理论框架，同时强调这些理论在解决实际化学问题中的应用能力。全书结构严谨，内容翔实，力求成为该领域研究人员、教师和高年级本科生/研究生的重要参考资料。 第一部分：理论基石与量子力学基础 本部分首先建立起理解计算化学的必要数学和物理学基础。我们从薛定谔方程的引入开始，详细阐述了时间无关和时间依赖的薛定谔方程在描述分子体系行为中的核心地位。 1.1 量子化学基础回顾： 我们将回顾量子力学中的基本概念，包括波函数、算符、本征值和本征函数。重点讨论电子和核的运动分离（玻恩-奥本海默近似），这是所有分子模拟的出发点。我们将深入分析变分原理及其在寻找体系基态能量中的应用，为后续的从头算方法奠定基础。 1.2 从头算（Ab Initio）方法： 详细介绍最基础的从头算方法。首先是哈特里-福克（Hartree-Fock, HF）方法，作为理解电子相关效应的起点。我们将透彻分析中心平均场近似的局限性，并引入升高的精确度层级——后哈特里-福克方法。这包括： 组态相互作用（Configuration Interaction, CI）： 从限制性 CI (RCI) 到全 CI (FCI) 的发展，讨论计算成本的指数级增长问题。 微扰理论（Møller-Plesset, MPn）： 详细阐述 MP2、MP3、MP4 等阶数的计算过程和适用范围，分析其收敛性特征。 1.3 电子相关效应与密度泛函理论（DFT）： 电子相关是现代计算化学的核心挑战。本章将系统介绍处理电子相关效应的关键理论——密度泛函理论 (DFT)。我们将从 Hohenberg-Kohn 定理出发，推导 Kohn-Sham (KS) 方程。 核心内容包括： 泛函的选择与分类： 详细剖析不同层次的交换-关联泛函，包括局域密度近似 (LDA)、广义梯度近似 (GGA)（如 BLYP, PBE）、以及元GGA 和混合泛函（如 B3LYP）。讨论它们在描述键能、结构优化和过渡态搜索中的表现差异。 自相互作用误差（Self-Interaction Error, SIE）： 分析 SIE 对 DFT 结果的影响，并介绍如何通过引入 Hartree-Fock 交换项（如 HSE06）来缓解这一问题。 第二部分：基组理论与计算实践 理论方法必须依托于合适的数学工具才能应用于实际分子。本部分侧重于基组的选择、能量的计算以及计算结果的可靠性评估。 2.1 基础集函数与基组的选择： 讲解如何用原子轨道组合来描述分子轨道（LCAO 近似）。详细分析斯莱特型轨道（STO）和高斯型轨道（GTO）的特性和计算优势。 基组的扩展与优化： 介绍分裂价层基组（如 6-31G 系列）、极化函数（p 和 d 函数）和弥散函数在描述反应性、分子间作用力中的作用。讨论如何根据体系特点选择合适的基组（例如，对长程相互作用使用更大的弥散函数）。 2.2 几何优化与振动分析： 讨论如何利用梯度信息（能量的一阶导数）来寻找势能面上的驻点。 优化算法： 介绍牛顿法、拟牛顿法（如 BFGS）在分子结构优化中的应用，以及如何处理鞍点和过渡态的搜索。 频率分析： 解释计算得到的二阶力常数矩阵（Hessian 矩阵）如何用于确认稳定结构（所有频率为实数）或过渡态（一个虚频）。振动频率计算在光谱预测中的重要性。 2.3 性能评估与收敛性判断： 强调计算结果的可靠性依赖于对方法的批判性评估。 基组超限性（Basis Set Superposition Error, BSSE）： 详细讨论在分子间作用力（如氢键、范德华力）计算中如何利用升华法（Counterpoise Correction）来校正基组不完备性。 计算成本分析： 比较不同方法的计算复杂度（N 电子数目的函数），指导读者在精度要求与计算资源限制之间做出权衡。 第三部分：分子模拟与动力学 超越单点计算和静态结构优化，本部分聚焦于描述分子体系随时间演化的模拟技术，特别是分子动力学（MD）。 3.1 分子力场与经典模拟： 在处理大分子体系和长时间尺度模拟时，经典力场是不可或缺的工具。 力场构建原理： 详细解释力场中各项势能的数学形式，包括键合项（伸缩、弯曲、扭转）和非键合项（静电相互作用和范德华作用力，如 Lennard-Jones 势）。 主流力场介绍： 介绍AMBER, CHARMM, OPLS 等经典力场在蛋白质和生物大分子模拟中的具体应用和参数化策略。 3.2 分子动力学模拟： 介绍如何利用牛顿运动方程（通过力场导出的力）对原子进行时间积分。 积分算法： 深入探讨 Verlet 算法及其变体（如速度 Verlet）在保持系统长期稳定性和能量守恒方面的优势。 热力学系综的实现： 如何通过控温（如 Nosé-Hoover 恒温器）和控压（如 Berendsen 或 Parrinello-Rahman 恒压器）算法将模拟系统约束在 NVT 或 NPT 系综下。 3.3 增强采样技术与自由能计算： 对于跨越高能垒的动力学过程（如构象变化、药物分子与靶标的结合），标准 MD 往往效率低下。本章介绍先进的增强采样方法。 元动力学（Metadynamics）： 介绍如何通过引入时变偏势来填充自由能面，加速对重要反应坐标的探索。 温和推开（Umbrella Sampling）和热力学积分方法： 讨论计算精确结合自由能或反应自由能的理论框架（如 Thermodynamic Integration, TI 和 Free Energy Perturbation, FEP）。 第四部分：应用前沿与多尺度建模 本部分将计算化学的理论和方法应用于前沿研究领域，并展望多尺度建模的未来趋势。 4.1 模拟在材料科学中的应用： 固体计算： 介绍周期性边界条件（PBC）在晶体结构预测、缺陷工程和电子材料性质计算中的应用。讨论如何结合 DFT 模拟来预测半导体能带结构和催化剂表面活性位点。 4.2 电子结构计算在光谱学中的延伸： 激发态计算： 介绍描述分子吸收和发射光谱的方法，包括时间依赖性密度泛函理论（TD-DFT）和 EOM-CC 方法，用于预测紫外-可见吸收光谱和荧光性质。 NMR 和 EPR 参数计算： 解释如何利用化学位移的计算来辅助结构解析。 4.3 多尺度和混合方法： 认识到单一尺度的计算方法存在局限性，本部分探讨如何整合不同尺度的信息： QM/MM（量子力学/分子力学）方法： 详细阐述如何将高精度的量子化学计算应用于反应中心，而将溶剂或较大分子环境使用高效的经典力场描述，广泛应用于酶催化和生物分子相互作用研究。 全书辅以丰富的实例和思考题，旨在培养读者独立分析和解决复杂化学问题的能力，使他们不仅理解“如何计算”，更深刻理解“为何这样计算”。

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当我拿到这本《计算化学：从理论化学到分子模拟》的时候，我首先被它的厚度震撼了，这说明里面肯定包含了很多扎实的知识。我一直觉得，化学不应该仅仅是试管里翻滚的彩色液体，或者黑板上画满的抽象结构式。真正的化学，我认为应该能解释世界万物的运行规律，而计算化学，听起来就是一种能够揭示这些规律的强大工具。我希望这本书能够带领我深入理解，那些看似神秘的分子动力学模拟是如何实现的？它又是如何捕捉到分子间转瞬即逝的相互作用，并将其转化为可分析的数据。我对那些能够预测蛋白质折叠、材料性能，甚至模拟催化剂反应机理的计算技术尤为着迷。如果这本书能够详细介绍这些技术背后的数学原理和算法，并且提供一些实际的应用案例，那将是我学习计算化学最大的收获。我希望它能教会我如何选择合适的模拟方法来解决特定的化学问题，比如，对于一个复杂的有机合成反应，我应该如何运用计算化学来预测产物分布和反应路径？或者在材料科学领域，如何通过分子模拟来设计具有特定功能的新型材料？我渴望了解这些能够将理论知识转化为实际应用的技术细节。

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这本书，名字听起来就很有分量，我一直对化学的微观世界和那些抽象的理论概念很感兴趣，但又觉得纯理论的东西有时候过于晦涩难懂。所以，当看到《计算化学：从理论化学到分子模拟》这个书名的时候，我脑海里立刻浮现出它可能会是连接理论与实践的一座桥梁。我一直想象着，是不是这本书能让我理解那些复杂的化学方程式背后到底是如何被计算出来的，或者说，那些肉眼看不见的原子和分子，是如何通过计算机模拟来展现它们的运动轨迹和相互作用的。我尤其好奇，它会不会深入讲解一些核心的计算方法，比如量子力学在化学问题中的应用，或者蒙特卡洛方法在模拟复杂体系时的妙用。想象一下，能够通过计算机“看到”化学反应的过程，甚至预测新分子的性质，这本身就是一件多么令人兴奋的事情。我期待这本书能够提供一个清晰的学习路径，从最基础的理论概念讲起，逐步引导读者理解各种计算化学方法的工作原理，并且最终能掌握如何运用这些方法来解决实际的化学问题。比如，对于一些难以合成或表征的分子，通过计算化学能否提供一些重要的线索？或者在药物研发领域，计算化学是否扮演着关键的筛选和优化角色？这些都是我非常好奇的方面，希望这本书能够一一解答我的疑问，带我进入计算化学这个迷人的领域。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够“看到”分子运动的模拟技术非常着迷，而《计算化学：从理论化学到分子模拟》这个书名，正是抓住了我最感兴趣的点。我猜想，这本书应该会详细介绍分子动力学模拟的原理，包括牛顿运动方程的求解、原子间势能函数的选择，以及如何处理时间步长和边界条件等关键问题。我希望它能让我理解，通过这些模拟，我们是如何在原子尺度上“观察”到分子是如何振动、转动、扩散，以及它们之间是如何相互作用和发生化学变化的。我尤其好奇，如何利用分子模拟来研究一些宏观现象的微观根源，比如一个材料的力学性能是如何由其内部原子排列决定的，或者一个溶液的性质是如何受到溶质和溶剂分子相互作用的影响。如果这本书能提供一些关于如何进行高效模拟的技巧，以及如何对模拟结果进行科学的分析和解释，那将是对我非常有价值的。我希望能学到如何通过分子模拟来设计新的材料，或者优化现有的化学工艺，从而在实际生产和研究中发挥作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，《计算化学：从理论化学到分子模拟》，一下子就吸引了我，因为我一直觉得，化学的很多奥秘都隐藏在看不见的微观层面。我希望这本书能够深入浅出地介绍计算化学的各个方面，从最基础的理论框架，比如量子力学中的薛定谔方程，到更具体的计算方法，例如哈特里-福克方法、密度泛函理论，以及各种半经验方法。我特别好奇，这本书会如何解释这些方法背后的数学和物理原理，并且如何将这些抽象的概念转化为可执行的计算步骤。我希望它能让我理解，如何利用这些计算方法来研究分子的电子结构、能量、光谱性质，甚至是反应活性。对我而言，最吸引人的部分是分子模拟，我希望它能详细讲解分子动力学模拟和蒙特卡洛模拟等技术，以及它们在研究宏观化学现象中的应用。比如，如何通过分子模拟来理解化学反应的机理，预测新材料的性能，或者设计药物分子。如果这本书能提供一些实际的计算案例和软件使用指导，那将是锦上添花，让我能够真正将理论知识应用于实践。

评分☆☆☆☆☆

对于《计算化学：从理论化学到分子模拟》这本书，我的期待是它能成为我理解分子世界的一扇窗户。我一直对理论化学的抽象概念感到好奇，但又觉得它们离实际应用有点遥远。我非常希望这本书能够填补这一鸿沟，让我看到理论是如何一步步转化为强大的计算工具，并最终应用于解决实际的化学问题。我想了解，那些听起来很复杂的理论，例如密度泛函理论（DFT）或者耦合簇方法（Coupled Cluster），在实际计算中是如何运作的。更重要的是，我希望这本书能教会我如何运用这些理论来模拟和预测分子的性质，比如它们的能量、几何结构、光谱特征，甚至是反应活性。我对通过计算化学来理解化学反应机理特别感兴趣，比如，一个复杂的有机反应是如何发生的，中间体是什么，反应的活化能有多高，这些信息能否通过计算得到？如果这本书能够提供一些关于如何构建分子模型、如何选择计算参数，以及如何解析计算结果的指导，那将对我非常有帮助。我希望它不仅仅是一本理论的介绍，更能是一本实践的指南，让我能够真正开始运用计算化学来探索化学的奥秘。