理論與計算化學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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國傢自然科學基金委員會，中國科學院編 著

圖書標籤:

• 理論化學
• 計算化學
• 量子化學
• 分子模擬
• 化學物理
• 計算方法
• 分子結構
• 化學鍵
• 從頭算
• 密度泛函理論

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030489197

商品編碼：10593397094

齣版時間：2016-07-01

作  者:國傢自然科學基金委員會,中國科學院 編 著作 定  價:168 齣 版 社:科學齣版社 齣版日期:2016年07月01日 頁  數:735 裝  幀:平裝 ISBN:9787030489197 ●總序
●前言
●摘要
●Abstract
●總論理論與計算化學發展戰略縱覽
●理論與計算化學在基礎科學中的地位
●第二節學科內涵、發展曆程與規律
●第三節學科發展現狀與發展態勢
●第四節發展戰略思路
●第五節發展方嚮：關鍵科學問題和學科重要研究前沿
●第六節資助機製與政策建議
●第七節小結
●篇電子結構理論與計算方法
●電子結構理論與計算方法概述
●第二章波函數電子相關方法的進展及展望
●引言
●第二節多組態自洽場方法和組態相互作用方法
●第三節耦閤簇方法
●第四節顯式相關方法
●第五節未來的發展方嚮
●部分目錄

內容簡介

“中國學科發展戰略”叢書以中國科學院學部開展的“中國科學院學部學科發展戰略研究項目”的研究成果為基礎，由以院士為主體、眾多專傢參與的學科發展戰略研究組經過深入調查和廣泛研討共同完成，旨在係統分析有關學科的發展態勢和規律，提煉關鍵學科理論和技術問題，提齣學科創新發展的新思想和新方法，並為學科的均衡發展提供政策和措施建議。《中國學科發展戰略·理論與計算化學》係統梳理瞭理論與計算化學的學科發展曆程，總結瞭學科發展規律和內在邏輯，前瞻瞭學科中長期發展趨勢，同時麵嚮我國現代化建設的長遠戰略需求，提煉齣學科前沿的重大科學問題和符閤中國發展需求的新問題和重大戰略方嚮。

好的，這是一本關於計算語言學和自然語言處理的書籍簡介，完全不涉及化學或物理學的“理論與計算化學”： --- 書名： 《語義鴻溝：現代自然語言處理中的認知建模與知識錶徵》 作者： [此處可留空或填入虛構作者名] 裝幀/頁數： 精裝，約 680 頁 定價： ￥188.00 ISBN： 978-7-5063-XXXX-X --- 內容簡介 認知、語境與機器理解的深度探索 在信息爆炸的數字時代，人類語言的復雜性與歧義性對機器理解構成瞭永恒的挑戰。《語義鴻溝：現代自然語言處理中的認知建模與知識錶徵》並非一本聚焦於基礎算法實現的入門指南，而是一部深入剖析當前大型語言模型（LLMs）底層機製、認知局限性以及未來發展方嚮的深度學術專著。本書旨在彌閤符號主義、聯結主義和認知科學之間日益擴大的理論鴻溝，為研究者提供一套審視和構建真正具備“理解力”的智能係統的理論框架。 本書的核心論點在於，單純依靠海量數據擬閤的統計模型，即便在錶麵任務上錶現齣色，也難以捕捉人類語言背後深層的意圖、常識推理和文化內涵。真正的突破在於如何有效地將人類的認知架構——例如工作記憶、情景依賴性和因果推理能力——融入到計算模型之中。 全書結構嚴謹，邏輯清晰，分為四個主要部分： 第一部分：語言理解的認知基礎與模型局限 (Foundations) 本部分首先迴顧瞭從早期句法解析到現代神經錶示學習的演變曆程，但重點不在於技術迴顧，而是從認知心理學和語言哲學角度審視這些模型的“理解”程度。 第 1 章：意嚮性與錶徵的難題： 探討瞭符號接地問題（Symbol Grounding Problem）在現代Transformer架構中的體現。分析瞭詞嵌入（Word Embeddings）如何捕獲語義相似性，但又如何係統性地遺漏瞭基於情景和本體論的知識。 第 2 章：上下文的動態性與工作記憶的模擬： 深入比較瞭人類工作記憶的容量限製與注意力機製（Attention Mechanism）在處理長依賴性時的計算代價與信息過載問題。引入瞭基於約束滿足（Constraint Satisfaction）的動態語境更新模型。 第 3 章：常識推理的知識鴻溝： 剖析瞭常識知識庫（如 ConceptNet, Cyc）與大型預訓練模型（PLMs）在知識獲取和應用上的差異。重點分析瞭模型在處理反事實、時間序列和隱含假設時的脆弱性。 第二部分：知識錶徵的範式轉換 (Knowledge Representation Paradigms) 此部分是本書最具創新性的章節，側重於超越傳統的嚮量空間模型，探索更具結構化和可解釋性的知識錶示方法。 第 4 章：圖形化語義網絡與推理鏈的構建： 探討瞭如何將大型語言模型的輸齣“投射”到結構化的知識圖譜（Knowledge Graphs, KGs）上，以實現可追溯、可驗證的推理路徑。討論瞭知識圖譜嵌入（KGE）與神經模型的融閤策略。 第 5 章：概率邏輯與符號操作的迴歸： 重新審視瞭概率邏輯編程（Probabilistic Logic Programming, PLP）在處理不確定性推理方麵的優勢。提齣瞭將神經模型的輸齣作為概率邏輯係統的輸入證據（Evidence），從而增強其邏輯嚴謹性的混閤框架。 第 6 章：本體論驅動的語義建模： 闡述瞭如何利用精心構建的領域本體論（Ontologies）來約束和指導模型的學習過程，尤其是在垂直領域（如法律、醫學文本）中，確保生成內容的本體一緻性。 第三部分：語境依賴與多模態融閤 (Contextual Integration) 現代應用要求模型不僅能處理文本，還能理解與之相關的視覺、聽覺和社會情境。本部分專注於提升模型的“情境智能”。 第 7 章：情景語用學與話語行為分析： 超越傳統的句子級分析，深入研究語用學（Pragmatics）如何影響意義的最終確定。引入瞭基於圖神經網絡（GNNs）的對話狀態追蹤模型，用於維護長期對話中的角色、目標和情感狀態。 第 8 章：跨模態錶徵的統一與衝突： 探討瞭文本、圖像和音頻數據在統一嵌入空間中的對齊挑戰。分析瞭模態間信息冗餘和互補性的有效權重分配策略，以應對多模態輸入中的信息衝突。 第 9 章：具身智能與環境交互： 從具身認知（Embodied Cognition）的角度齣發，討論瞭語言模型如何通過與虛擬或物理環境的交互來深化其對動作、空間和時間概念的理解，從而剋服純文本訓練的局限性。 第四部分：可解釋性、對齊與未來挑戰 (Interpretability and Alignment) 本書的最後部分聚焦於確保先進模型的安全、可信賴和可控性。 第 10 章：模型內在可解釋性的拓撲分析： 介紹瞭一種將高維激活空間映射到低維、可解釋的語義軸上的拓撲數據分析（TDA）方法，用以揭示模型內部的“概念形成”路徑，而非僅僅依賴輸入-輸齣的因果關係追蹤。 第 11 章：價值排序與人類反饋（RLHF）的理論反思： 批判性地審視瞭基於人類反饋的強化學習（RLHF）的有效性和潛在偏差。討論瞭如何從基於偏好的排序轉嚮基於原則和倫理規範的對齊機製設計。 第 12 章：邁嚮通用語言智能的路綫圖： 總結瞭本書提齣的認知建模框架，並展望瞭在符號處理與大規模聯結學習之間找到高效平衡點的未來研究方嚮，強調瞭對符號推理模塊的必要性重建。 讀者對象： 本書適閤於高級研究生、從事人工智能、計算語言學、認知科學以及人機交互領域的研究人員和資深工程師。它要求讀者對深度學習基礎（如RNN、Transformer架構）有紮實的理解，並希望在理論層麵突破當前LLMs的應用瓶頸，構建下一代具備更深層理解能力的智能係統。 ---

評分☆☆☆☆☆

我之所以會入手這本《理論與計算化學》，很大程度上是因為我對化學反應動力學有著濃厚的興趣，並且希望能夠通過計算手段來更直觀地理解反應機理。我一直對過渡態理論、反應路徑計算以及能量地形的繪製過程感到好奇，想知道理論上是如何描述一個化學反應從反應物到産物的路徑的，以及如何通過計算來確定反應的活化能和速率常數。這本書的題目直接點齣瞭“理論”和“計算”的結閤，這正是我想要的。我希望它能夠詳細介紹如何利用各種計算軟件，例如Gaussian、VASP或者LAMMPS等，來進行這些動力學相關的計算，並且能夠指導我如何分析計算結果，從中提取齣有意義的化學信息。我對學習如何運用這些工具來輔助我進行更深入的反應機理研究抱有很高的期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計挺有意思的，用瞭一種深邃的藍色作為底色，上麵印著一些抽象的分子結構圖案，看起來很有科技感。我當初選擇它，純粹是被這個“理論與計算”的字眼吸引瞭。我對物理化學一直充滿好奇，總覺得那些公式和理論背後隱藏著宇宙運行的奧秘，但又常常感到它們太過抽象，難以捉摸。於是，我希望能通過這本書，找到一個將理論與實際計算聯係起來的橋梁，理解那些精妙的理論是如何被應用到解決實際問題的。我尤其希望它能幫助我理解一些基礎的量子化學概念，比如分子軌道理論，以及如何通過計算來預測分子的性質，比如反應活性、光譜特徵等等。市麵上關於這方麵的書籍不少，但很多要麼過於數學化，要麼過於籠統，很少能做到既有深度又不失易懂。這本書的題目恰好點齣瞭我的需求，讓我在第一時間就對它産生瞭強烈的興趣，期待它能給我帶來全新的視角和更深入的理解。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書，第一感覺就是它沉甸甸的，厚實的感覺預示著內容的豐富。我翻開目錄，看到裏麵涵蓋瞭從量子力學基礎到密度泛函理論，再到分子動力學模擬的廣泛內容，感覺這個作者一定是位經驗豐富的研究者。我個人對計算化學領域一直很感興趣，但之前接觸的主要是比較淺顯的介紹性材料。我一直想深入瞭解各種計算方法的原理，比如Hartree-Fock方法和Couple Cluster方法之間有什麼根本區彆，各自的優缺點是什麼。而且，對於像QM/MM這樣的混閤計算方法，我也是充滿好奇，想知道它在模擬復雜體係，比如生物分子體係時是如何發揮作用的。這本書的題目讓我覺得它很可能能夠滿足我的這些求知欲，希望能藉此機會，係統地梳理和學習這些前沿的計算化學理論和方法，為我未來的科研工作打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我一直對生物化學和藥物化學領域中的分子識彆過程非常著迷，並希望能夠深入瞭解計算化學在這些領域中的應用。很多時候，理解藥物分子與靶點蛋白之間的相互作用機製，對於新藥的開發至關重要。我希望能在這本書中找到關於如何利用計算化學方法來模擬蛋白質-配體相互作用，預測結閤親和力，以及探索構象變化和柔性的內容。我尤其對分子對接、分子動力學模擬以及自由能計算等技術感興趣，想知道這些技術是如何被用來輔助藥物設計的。這本書的題目讓我覺得它很可能能滿足我對這些方麵的求知欲，並為我提供一個將理論知識轉化為實際應用的方法論。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對材料科學領域頗為關注的讀者，尤其對利用計算化學的方法來設計和預測新材料的性能很感興趣。很多時候，新材料的開發過程耗時耗力，如果能夠通過理論計算來篩選和優化潛在的材料，將大大提高效率。我希望這本書能夠提供一些關於如何使用計算化學方法來研究材料結構、電子性質、熱力學穩定性和動力學行為的指導。例如，如何通過第一性原理計算來預測晶體結構的能量，如何利用密度泛函理論來計算材料的帶隙和光學性質，以及如何進行分子動力學模擬來研究材料在不同條件下的相變和擴散行為。這本書的題目正好契閤瞭我在材料科學領域的學習需求，我期待它能為我打開一扇利用計算化學探索新材料世界的大門。