分子動力學模擬的理論與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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嚴六明硃素華 著

圖書標籤:

• 分子動力學
• 模擬
• 理論
• 實踐
• 計算物理
• 材料科學
• 化學物理
• 生物物理
• 建模
• 算法

店鋪： 英敏圖書專賣店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030373595

商品編碼：11566326296

包裝：平裝

開本：B5

齣版時間：2016-11-01

頁數：264

字數：312

好的，這是一份關於《分子動力學模擬的理論與實踐》之外的圖書簡介。 --- 《計算化學前沿：從量子到宏觀的模擬新視野》 圖書簡介 在現代科學研究的版圖中，計算化學正以前所未有的深度和廣度，重塑著我們對物質世界本質的理解。它不再僅僅是傳統實驗方法的輔助工具，而是成為瞭驅動新材料發現、藥物設計以及理解復雜生物過程的核心引擎。《計算化學前沿：從量子到宏觀的模擬新視野》匯集瞭當前計算化學領域最尖端、最具變革性的理論框架與應用實踐，旨在為科研人員、高級學生以及對跨尺度模擬技術感興趣的專業人士，提供一張詳盡而深刻的路綫圖。 本書摒棄瞭單一尺度的傳統視角，采取瞭一種宏觀與微觀交織、理論與應用並重的敘事結構。其核心目標是展示如何有效地連接量子化學的精確性、介觀模擬的效率，以及連續介質模型的整體洞察力，從而構建起一個真正意義上多尺度的計算預測體係。 第一部分：量子計算的深度挖掘與前沿算法 本部分專注於分子和原子尺度的精確模擬，這是所有宏觀行為的根本來源。我們深入探討瞭當代量子化學計算中最為活躍的領域： 1. 電子結構理論的突破： 詳細介紹瞭密度泛函理論（DFT）在描述強關聯體係（如過渡金屬絡閤物和磁性材料）時麵臨的挑戰與最新的解決方案，包括高精度混閤泛函的發展。同時，本書對耦閤簇（Coupled Cluster, CC）方法進行瞭深入剖析，重點闡述瞭如何通過引入截斷策略和迭代收斂方法，使其在大分子體係中的可行性得到提升。 2. 高精度激發態模擬： 傳統DFT在描述激發態、光物理和光化學過程時存在係統性誤差。本書專門闢章節介紹時間依賴性密度泛函理論（TD-DFT）及其與激發態耦閤的多參考方法（MRCI/CASSCF）的最新進展，並展示瞭如何利用它們精確預測吸收光譜、熒光壽命和電子轉移過程。 3. 勢能麵構建的範式轉變： 隨著AI和機器學習的崛起，我們詳盡闡述瞭高維神經網絡勢（NNP）的構建流程。這包括數據采集策略（如主動學習）、特徵工程（如描述符的選擇，如 SOAP 或 ACE 勢）以及如何在保持極高精度的同時，實現比傳統擬閤勢能麵更快的查詢速度，從而為更長時間尺度的分子動力學鋪平道路。 第二部分：介觀尺度的連接器——算法效率與數據驅動 當體係規模超齣幾百個原子，或需要模擬的現象發生在皮秒到納秒的尺度時，單純的從頭算（Ab initio）方法已力不從心。本部分重點討論如何高效地在“精確”與“速度”之間找到最優解。 1. 多尺度建模的耦閤策略： 詳細介紹瞭不同尺度模型之間進行信息傳遞和能量交換的映射技術。這包括原子尺度到粗粒化模型的單嚮映射（如基於能量最小化的映射）以及更復雜的雙嚮耦閤方法（如QM/MM 耦閤體係的動態邊界處理）。特彆地，本書探討瞭在反應過程中如何動態地在QM區域和MM區域之間切換，以保證計算效率和化學精度。 2. 粗粒化模型的理論基礎與應用： 深入剖析瞭力場開發的現代趨勢。不同於經典分子動力學中固定的、預設的力場參數，本書側重於基於統計力學的逆嚮建模（Inverse Modeling）方法，如何從實驗數據或高精度模擬數據中自動提取優化的粗粒化（Coarse-Grained, CG）相互作用參數，特彆是在聚閤物、液晶和軟物質體係中的應用案例。 3. 反應路徑與稀有事件模擬： 對於涉及能壘跨越的化學反應或結構轉變，傳統的采樣方法效率極低。本書係統介紹瞭增強采樣技術的最新進展，包括Metadynamics、Replica Exchange Molecular Dynamics (REMD) 的改進版本，以及如何結閤路徑積分動力學（PIMD）來處理零點能和量子效應在反應中的影響。 第三部分：宏觀現象的預測——連續介質與場論的結閤 在理解材料的宏觀性能（如機械形變、擴散、界麵現象）時，連續介質模型是不可或缺的工具。本部分著重於如何將微觀信息有效地“上捲”到宏觀尺度。 1. 連續介質力學與擴散模型： 闡述瞭如何利用從分子模擬中提取的動力學參數（如擴散係數、黏度、彈性模量），來參數化經典的菲剋定律或納維-斯托剋斯方程。重點關注瞭在非均勻、各嚮異性體係中，如何應用有限元方法（FEM）來求解這些偏微分方程，以預測宏觀形變和流動行為。 2. 界麵與錶麵現象的場論描述： 討論瞭Cahn-Hilliard方程和相場方法（Phase Field）在模擬閤金凝固、液液相分離以及晶體生長中的應用。書中詳細解釋瞭如何通過引入自由能密度函數，將原子尺度的相互作用能轉化為描述宏觀相變的驅動力。 3. 結閤機器學習的材料性能預測： 本部分的高潮在於展示如何構建材料信息學（Materials Informatics）的數據庫和預測模型。這涉及將復雜模擬數據（如高維能量景觀）轉化為可被快速訓練的圖神經網絡（GNN）輸入，從而實現對晶體結構穩定性、催化活性等宏觀性質的快速、高通量篩選。 結語 《計算化學前沿：從量子到宏觀的模擬新視野》不僅是一本工具書，更是一份麵嚮未來的宣言。它鼓勵讀者打破學科壁壘，將精確的量子計算與高效的介觀模擬和宏觀場論無縫銜接，最終實現對復雜化學與物理係統的全景式、可預測的理解。本書內容深度涵蓋瞭從薛定諤方程的近似解法到現代微分幾何在材料模擬中的應用，是計算科學領域不可多得的綜閤性參考資料。 ---

評分☆☆☆☆☆

看到《分子動力學模擬的理論與實踐》這本書，我腦海中立刻浮現齣那些在實驗室裏通過精密儀器纔能觀察到的微觀現象，而這本書似乎提供瞭一種用鍵盤和代碼就能“看見”它們的方式。我非常好奇，這本書到底會如何將復雜的物理化學原理轉化為一係列可執行的計算步驟。我猜測，它會深入講解分子動力學模擬背後的統計力學基礎，以及牛頓運動定律如何在微觀尺度上得到應用。對於“實踐”的部分，我期待它能提供一些實際操作的指南，例如如何準備輸入文件，如何設置模擬參數，以及如何解釋輸齣的數據。我特彆想知道，這本書是否會涉及一些進階的應用，比如自由能計算、動力學路徑探索等，這些都是我未來研究中可能需要用到的技術。此外，如果書中能對不同軟件的優缺點進行比較，並提供一些選擇建議，那將對我非常有幫助。我希望這本書能夠幫助我建立起對分子動力學模擬的係統性認識，並且能夠獨立完成一些基礎的研究課題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《分子動力學模擬的理論與實踐》就像一個承諾，承諾將抽象的科學概念與實際的應用聯係起來。對於我來說，理論知識的學習往往伴隨著“學瞭又忘，忘瞭又學”的睏境，而“實踐”二字恰恰能解決這個問題。我希望這本書能夠提供一些清晰易懂的講解，將復雜的理論概念用生動的語言和圖示來呈現，避免過於枯燥的數學推導。我期待在“實踐”部分，能夠看到具體的案例分析，從零開始，一步一步地教我如何搭建一個分子動力學模擬體係，如何選擇閤適的力場，如何設置模擬參數，以及如何解釋模擬結果。我希望這本書能夠幫助我理解，為什麼特定的參數組閤能夠産生特定的模擬結果，以及如何在遇到問題時進行調試。讀完這本書，我希望不僅僅是停留在理論的理解上，更能真正地動手操作，並且能夠對模擬結果進行有意義的分析，從而為我的科研工作提供有力的支持。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛開始接觸計算化學的研究生，在導師的推薦下，我看到瞭《分子動力學模擬的理論與實踐》這本書。我知道分子動力學模擬是研究物質結構、性質和動態行為的重要工具，但目前我對它的理解還很有限，僅僅停留在一些基礎的概念層麵。這本書的標題讓我看到瞭希望，我期待它能填補我知識上的空白，從最基本的理論原理齣發，詳細解釋分子動力學模擬的數學基礎和算法實現。我尤其希望書中能提供一些關於如何選擇閤適的力場和參數的指導，因為這直接關係到模擬的準確性。同時，“實踐”二字讓我充滿瞭期待，我希望能從中學習到如何利用常用的分子動力學軟件進行實際操作，例如如何構建體係、運行模擬以及進行數據分析。我希望這本書能提供一些清晰的案例，讓我能夠模仿著進行操作，並逐步掌握分子動力學模擬的整個流程。如果書中能包含一些錯誤排查和優化模擬性能的技巧，那就更加完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

我一直對微觀世界的奧秘充滿好奇，特彆是那些肉眼看不見的分子是如何運動、相互作用並最終形成我們所見的宏觀世界的。當我看到《分子動力學模擬的理論與實踐》這本書時，我的興趣立刻被點燃瞭。我猜想，這本書應該會像一本打開微觀世界的鑰匙，帶領我一步步探索原子和分子的動態行為。我希望能從中學習到如何使用計算機來模擬這些微小的粒子，理解它們在不同條件下的運動軌跡和能量變化。這本書的標題暗示瞭它既有理論深度，又有實踐指導，這對我來說是完美的組閤。我期待著它能教會我如何設置模擬的邊界條件，如何選擇閤適的力場，以及如何從海量的數據中提取齣有意義的信息。我希望這本書不僅僅是枯燥的理論堆砌，更能給我帶來一些直觀的感受，比如看到一個分子如何在溶液中擴散，或者兩個分子如何結閤。這本書或許能幫助我理解很多化學、物理甚至生物學現象背後的根本原因。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計樸實無華，散發著一種嚴謹學術的氣息，讓人一看就知道是一本深入探討某個領域的專業著作。從其標題《分子動力學模擬的理論與實踐》來看，我預想它應該會詳細介紹分子動力學模擬的核心概念，比如如何構建分子模型、能量最小化、分子動力學算法的原理（如 Verlet 算法、 Leapfrog 算法等），以及如何對模擬結果進行後處理和分析。我特彆期待書中能深入闡述不同係綜（NVE, NVT, NPT）的意義和選擇依據，以及它們在模擬不同物理過程中的應用。當然，更重要的是“實踐”部分，我希望能看到作者分享一些典型的應用案例，比如蛋白質摺疊、材料相變、溶劑化效應等，並提供清晰的模擬流程和參數設置指導。讀完這本書，我希望能夠獨立地進行一次初步的分子動力學模擬，並對模擬結果有基本的解讀能力。當然，對於初學者來說，一些常用的模擬軟件（如 GROMACS, LAMMPS, AMBER）的基本使用方法和腳本編寫也應該會在書中有所提及，這樣纔能真正將理論知識轉化為實踐操作。