分子动力学模拟的理论与实践 严六明,朱素华 科学出版社有限责任公司 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
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• 实践
• 严六明
• 朱素华
• 科学出版社
• 计算物理
• 材料科学
• 模拟方法

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出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030373595

商品编码：27666257375

包装：平装

出版时间：2018-04-01

图书基本信息
图书名称	分子动力学模拟的理论与实践	作者	严六明,朱素华
定价	85.00元	出版社	科学出版社有限责任公司
ISBN	9787030373595	出版日期	2018-04-01
字数		页码	256
版次	32	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.400Kg

内容简介

分子动力学模拟是近年来飞速发展的一种分子模拟方法，它以经典力学、量子力学、统计力学为基础，通过计算机数值求解分子体系运动方程的方法，模拟研究分子体系的性质。目前，分子模拟已经成为继实验和理论研究方法之后，研究分子体系性质的第三种研究方法，被广泛用于化学、化工、生物、医药、材料科学、物理等领域。全书容分为三个部分：㈠介绍分子的物理模型，分子间相互作用，以及常用的分子力场。㈡介绍分子动力学模拟的基本原理与方法，包括分子体系运动方程的数值解方法、分子动力学模拟方法的理论基础等。㈢介绍常用的分子动力学模拟算法和技巧，模拟结果的分析与讨论。考虑到与分子动力学模拟有关的文献中理论框架、术语、符号等的不统一给读者带来的不便，本书将以分子的物理模型、分子动力学模拟的理论基础、模拟结果的分析与讨论这样的框架介绍分子动力学模拟。同时，本书将努力建立一套统一的术语和符号，以期给读者*的方便。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

现代计算物理学导论：从理论基石到前沿应用 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代计算物理学领域的概览，重点聚焦于理论基础的构建、数值方法的精妙设计以及在解决复杂科学问题中的实际应用。本书内容涵盖了从经典力学到量子力学在计算层面的转化，特别强调了如何利用高性能计算资源来模拟自然界中从微观到宏观尺度的各种现象。 第一部分：计算物理学的理论基石 本部分首先回顾了支撑计算物理学的基本数学和物理原理。我们从误差分析和数值稳定性理论入手，详细阐述了在数值计算中如何量化和控制误差，这是所有科学计算的生命线。 1. 数值分析基础与误差理论： 深入探讨了泰勒展开、数值微分与积分的各种方法（如梯形法则、辛普森法则、高斯求积），并对比了它们的收敛速度和适用范围。特别关注了条件数和舍入误差在迭代过程中的累积效应。 2. 线性代数与稀疏矩阵方法： 详细解析了求解大型线性方程组的直接法（如 LU 分解、Cholesky 分解）和迭代法（如 Jacobi、Gauss-Seidel、共轭梯度法）。对于稀疏矩阵，阐述了矩阵存储格式（如 CSR、COO）的选择对内存效率和计算速度的决定性影响。 3. 常微分方程（ODE）与偏微分方程（PDE）的数值解法： 系统介绍了欧拉法、龙格-库塔（Runge-Kutta）方法的不同阶数及其在初值问题中的应用。在处理边界值问题时，重点讲解了有限差分法（FDM）在处理扩散方程、波动方程等经典 PDE 时的构造和稳定性分析，如 CFL 条件的物理意义。 第二部分：模拟复杂系统的核心方法论 本部分将视角转向实际的物理系统建模，介绍了几种在凝聚态物理、流体力学和材料科学中占据核心地位的模拟技术。 4. 蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）： 本章详述了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的原理，尤其是 Metropolis 算法和详细平衡条件。通过详细的案例分析，展示了如何利用该方法在高温或高维系统中精确采样玻尔兹曼分布，计算统计物理量，如相变点和平均能量。引入了高级采样技术，如集群算法（Swendsen-Wang, Wolff）在处理长程关联系统中的优势。 5. 经典力学系统的演化模拟： 详细剖析了牛顿运动方程的数值积分，重点对比了显式和隐式积分方案。强调了辛积分算法（Symplectic Integrators）在长时间尺度模拟中对能量和相空间体积保持的优越性，并解释了为何它们在保守系统中是首选。 6. 密度泛函理论（DFT）计算导论： 从电子结构理论的视角出发，系统介绍了 Kohn-Sham 方程的建立。重点讲解了如何使用平面波基组或局域基组来展开波函数，以及各种交换关联泛函（LDA, GGA, meta-GGA）的局限性与改进。本书通过实例展示了如何利用 DFT 计算材料的能带结构、晶格常数和电子密度分布。 第三部分：高性能计算与前沿应用 计算的复杂性要求我们必须充分利用现代并行计算架构。本部分关注如何将算法转化为高效的并行代码，并展示计算物理学在解决当代科学难题中的能力。 7. 并行计算与加速技术： 系统介绍了大规模并行计算的编程模型，包括消息传递接口（MPI）的通信范式（如点对点通信、集合通信）及其在域分解方法中的应用。此外，本书还深入讲解了 GPU 计算（如 CUDA/OpenCL）的编程模型，阐述了如何通过优化内存访问模式和线程束协作来最大化 GPU 的吞吐量。 8. 流体动力学模拟： 重点介绍了求解 Navier-Stokes 方程的格子玻尔兹曼方法（Lattice Boltzmann Method, LBM）与传统网格方法的对比。LBM 作为一种介观方法，因其易于并行化和处理复杂边界条件的能力，在多孔介质流动、复杂界面现象模拟中展现出巨大潜力。 9. 复杂系统建模与数据科学的交叉： 探讨了计算物理学与其他交叉学科的融合趋势。讨论了如何使用机器学习技术（如神经网络）来替代耗时的势能面计算，或用于加速迭代求解过程。此外，还探讨了在材料基因组计划（Materials Genome Initiative）背景下，计算模拟如何指导新材料的发现。 总结 本书结构严谨，从基础数学原理到尖端应用案例，层层递进，旨在培养读者独立构建、调试和分析复杂物理模型的能力。书中配有大量有助于理解算法实现的伪代码和实际算例分析，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。本书适合作为高等院校物理学、化学、材料科学、工程学高年级本科生及研究生的教材或参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视野非常开阔，它似乎并不满足于仅仅局限在某个特定的物理体系内。我惊喜地发现，书中穿插了大量跨学科的案例分析，从高分子材料的构象变化到生物大分子（如蛋白质折叠）的动力学模拟，其应用范围之广令人赞叹。这种广度使得本书的潜在读者群被极大地拓宽了，不再是纯粹的理论物理学家专属。作者在介绍特定现象时，会非常审慎地平衡物理本质与计算近似之间的关系，并会清晰地指出在不同应用场景下，哪种近似是可接受的，哪种又是需要避免的“陷阱”。这种对模型适用边界的精确定位，体现了作者长期实践中积累的丰富经验，为读者提供了在复杂科学问题中做出明智决策的关键指引，让这本书的实用价值和指导意义得到了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

我近期翻阅了一批关于计算物理的书籍，但说实话，鲜有能像这本一样，在兼顾理论深度与软件实现细节上做得如此周全的。它似乎没有满足于仅仅停留在公式推导的层面，而是非常务实地探讨了算法效率、数值稳定性和大规模并行计算的挑战。书中对特定计算方法（比如蒙特卡洛积分和分子动力学演化算法）的伪代码描述详尽到几乎可以直接上手编程的程度，这对于科研工作者和高年级本科生来说，简直是一份珍贵的“实战手册”。此外，作者还巧妙地穿插了关于如何选择合适的势函数以及如何处理边界条件的讨论，这些“工程上的智慧”往往是教科书容易忽略，但在实际模拟中却至关重要的环节。整本书读下来，感觉不是在读一本单纯的教材，更像是在进行一场由资深专家引导的、从理论设计到代码实现的完整项目复盘，收获巨大，尤其是在提升实际操作能力方面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版设计，坦率地说，是国内学术著作中少有的精品。纸张的质量和印刷的清晰度都非常高，尤其是那些复杂的图示和数据曲线，色彩还原准确，线条锐利，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更值得称赞的是，它在结构布局上体现了一种非常现代的学术编排思路。章节之间的逻辑跳转非常自然流畅，每一部分内容都有明确的“知识点总结”和“扩展阅读建议”，这极大地帮助读者构建起知识地图。我注意到，它在引用最新的研究进展方面也做得非常及时，而不是仅仅局限于经典文献，这使得全书的知识体系保持了动态的活力。对于那些需要撰写综述或准备会议报告的研究人员来说，这本书提供的参考框架和最新背景信息，无疑能节省大量的检索时间，其作为一本“工具书”的价值是毋庸置疑的。

评分☆☆☆☆☆

这本新近出版的理论物理学著作，无论从其立意之宏大还是内容之精深来看，都足以在相关领域占据一席之地。作者显然投入了极大的心血，试图构建一个既贴合基础科学原理，又紧密联系实际工程应用的知识体系。尤其令人印象深刻的是其对数学模型的构建与阐释部分，那些复杂的偏微分方程和统计力学基础被梳理得层次分明，即便是对初学者而言，也能感受到那种抽丝剥茧般的清晰逻辑。书中对几个经典范例的深入剖析，例如晶格振动和流体扩散的解析解逼近，展现了作者扎实的理论功底和高超的教学能力。我特别欣赏它在概念引入时所采用的类比和比喻，它们有效地架起了抽象理论与可感世界之间的桥梁，使得那些原本可能令人望而生畏的物理图像变得生动起来，这对于拓宽读者的思维边界，激发对该领域更深层次探索的兴趣，无疑具有非凡的价值和推动作用。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我最初接触这类主题时，常感到一种知识的“断裂感”，即理论推导和实际应用之间存在一道难以逾越的鸿沟。然而，这本著作却成功地弥合了这一差距。它的叙事风格非常注重历史脉络的梳理，从早期的玻尔兹曼方程到后来的各种修正理论，作者没有简单地罗列事实，而是清晰地阐述了每一种理论是如何为了解决前一个理论的局限性而产生的，这种“问题导向”的叙述方式极大地增强了学习的代入感和理解的深度。它不仅仅是在传授知识，更是在传授一种科学研究的思维方式——如何批判性地看待现有模型，并如何根据实验观察来迭代改进理论框架。这种对科学精神的强调，远比单纯的公式堆砌来得更为宝贵，它激励读者不仅仅要做一个计算的执行者，更要做一个思考的构建者。