分析化学手册 10 化学计量学(第三版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

梁逸曾，吴海龙，俞汝勤 著

图书标签:

• 分析化学
• 化学计量学
• 分析化学手册
• 第三版
• 化学
• 计量
• 实验分析
• 数据处理
• 化学分析
• 高等教育

店铺： 蛋蛋图书专营店

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122281180

商品编码：12172754594

包装：精装

出版时间：2016-11-01

基本信息

书名：分析化学手册 10 化学计量学(第三版)

：190.00元

作者：梁逸曾,吴海龙,俞汝勤

出版社：化学工业出版社

出版日期：2016-11-01

ISBN：9787122281180

字数：1408

页码：859

版次：3

装帧：精装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

《分析化学手册》第三版在第二版的基础上作了较大幅度的增补和删减，保持原手册10个分册的基础上，将其中3个分册进行拆分，扩充为6册，形成13册。包括：1 基础知识与安全知识；2 化学分析；3A 原子光谱分析，3B 分子光谱分析；4 电分析化学；5 气相色谱分析；6 液相色谱分析；7A 氢-1核磁共振液谱分析，7B 碳-13核磁共振液谱分析；8热分析；9A 有机质谱分析；9B 无机质谱分析；10 化学计量学。手册是分析化学领域公认的经典工具书，自上世纪八十年代起一直不断修订增补完善至今。手册的作者都是该行业内的专家。《化学计量学》分册新增补了近十年来领域内的新发展成果，特别是在复杂体系和多元分析中的应用实例。

内容提要

---

本书的编写依照分析化学研究的全过程，从选择分析方法和采样开始，经化学量测的试验设计、信号预处理、定性定量分析的多元校正和多元分辨、再到有用决策信息的提取，包括化学模式识别、机理研究的数字模拟方法、化学构效关系研究直至人工智能与化学专家系统，试图覆盖分析化学计量学的几乎全部内容。在讨论了化学计量学的基本概念和基本方法的数学定义、基本思路及算法的基础上，尽量同时给出相应的计算机程序和参考文献，使读者通过阅读此书后即可根据本书所提供的定义或方法进行试验，并可进一步将其运用于实际问题的解决。

目录

---

章现代分析化学的信息理论1

节化学量测与化学信息1

第二节熵——化学量测的“不确定度”的定量度量2

一、分析试验与“不确定度”2

二、“不确定度”与仙农熵2

三、仙农熵的性质3

四、条件熵与可疑度3

五、可疑度、互信息与散度4

第三节定性分析的信息理论和方法5

一、不同定性分析鉴定方法的信息量估价5

二、仪器定性分析的信息量6

第四节定量分析的信息理论和方法13

一、定量测定的信息量13

二、提高分析精密度与准确度的信息量14

三、痕量分析的信息量14

四、质量控制分析的信息量15

第五节分析仪器的信息功能16

一、分析仪器与分析方法的供信能力16

二、分析仪器的信道容量18

三、分析方法的信息效率20

参考文献22

第二章分析采样理论和方法23

节采样的基本概念和理论23

一、随机采样 23

二、系统采样24

三、分层采样24

四、代表性采样25

五、小采样数目的估计26

六、采样常数27

第二节非均匀体系建模方法及大批物质的采样误差28

一、固体物质的采样理论和方法28

二、颗粒性质因子（Gy理论）29

三、动态过程的采样理论和方法30

第三节质量检验的采样方法31

一、计量抽样检验31

二、计数抽样检验33

参考文献35

第三章化学试验设计与优化方法36

节因子设计及其析因分析方法37

一、主效应的估价38

二、交叉效应的估价39

三、效应及残差正态图41

第二节部分因子设计44

一、半因子设计法44

二、半因子设计的产生方法及四分之一因子设计法48

三、因子设计分辨率50

第三节正交试验设计和正交设计表51

一、正交实验设计51

二、正交表及其交互效应表52

三、正交设计表的线性图及其应用53

四、常用正交表及相应交互效应表和线性图54

第四节均匀试验设计及均匀设计表64

一、均匀设计表的构造64

二、均匀性准则和使用表的产生67

三、拟水平均匀设计70

四、均匀设计表72

第五节优试验设计79

一、优设计的各种准则79

二、D-优设计81

三、等价定理及D�灿派杓频墓乖�82

四、构造D-优设计的数值方法89

五、饱和D-优设计92

六、几种常用优混合设计表96

第六节单纯形试验设计法97

第七节混料试验设计方法100

一、单纯形格子点102

二、单纯形格子设计法104

三、单纯形重心设计106

第八节化学中常用优化方法109

一、优化研究中的基本概念109

二、局部优化算法112

三、全局优化算法121

四、拉格朗日乘子法132

参考文献133

第四章分析测量数据的统计评价与质量控制135

节化学测量的特点及其不确定性的表征与溯源分析135

一、化学测量的特点135

二、测量不确定性的定义136

三、测量不确定性的来源136

四、测量不确定度的概率性质137

五、测量不确定度的估计方法138

第二节量测误差与质量控制154

一、量测误差与不确定性155

二、化学测量中数据特征描述156

三、化学测量的质量保证与质量控制160

第三节分析方法的品质因数及校验方法169

一、部分分析方法的品质因数169

二、分析方法的校验172

三、分析方法的可追溯性174

第四节分析量测的数据统计评价与假设检验177

一、分析结果的两类错误及其统计判决177

二、分析方法的检测下限179

三、化学测量数据的统计检验182

参考文献187

第五章分析信号处理方法190

节分析信号的平滑方法190

一、移动窗口平均法 190

二、移动窗口多项式小二乘平滑法190

三、移动窗口中位数稳健平滑法194

四、粗糙惩罚平滑法195

第二节分析信号的求导方法198

一、直接差分法198

二、多项式小二乘拟合求导法199

三、基于小波分析的求导方法204

第三节分析信号的变换方法207

一、卷积运算的物理意义208

二、光谱分析的多重性效益与Hadamard变换209

三、傅里叶变换用于分析信号处理212

四、小波多分辨变换法及其用于分析信号处理220

第四节分析信号的背景扣除方法232

一、自适应迭代加权惩罚小二乘背景扣除方法232

二、分位数回归背景扣除算法235

三、自动双边指数平滑算法(ATEB)243

第五节色谱分析信号的漂移校准方法254

一、基于小波模式匹配及微分进化方法的自动色谱谱峰校准方法256

二、多尺度色谱谱峰校准方法265

三、基于组分波谱信息的色谱谱峰校准方法276

四、质谱辅助色谱谱峰校准281

参考文献289

第六章多元校正与多元分辨294

节概论294

一、现代分析化学面临的机遇与挑战295

二、化学计量学的多变量解析思路297

三、化学计量学中的软模型和硬模型302

第二节分析化学中的校正理论304

一、张量校正理论304

二、黑、白、灰多组分体系及仪器分析策略306

第三节白色分析体系的多元校正方法308

一、直接校正方法308

二、间接校正方法319

三、通用标准加入法326

四、广义内标法328

五、非线性体系的校正方法334

六、病态体系和有偏估计方法349

七、多元校正的分析化学品质因数和可靠性分析353

第四节灰色分析体系的多元校正方法356

一、矢量校正方法356

二、矩阵（非迭代类二阶张量）校正方法367

三、三维（迭代类二阶张量）校正方法387

四、四维校正（三阶校正）405

第五节黑色分析体系的多元分辨方法412

一、基于主成分分析的体系组分数确定方法413

二、矩阵分辨方法426

三、张量分辨方法480

第六节广义灰色分析体系的多元校正模型492

一、近红外光谱与广义灰色分析体系492

二、广义灰色分析体系的模型校验方法493

三、广义灰色分析体系的常用多元校正方法504

第七节回归建模中的稳健方法510

一、回归诊断方法（regression diagnostic methods）511

二、稳健回归方法517

参考文献523

第七章化学模式识别531

节模式空间的几种距离与相似性度量531

一、化学模式空间531

二、模式空间的距离与相似性度量532

第二节特征抽取方法534

第三节模式识别的数据预处理方法535

第四节有监督的模式识别方法——判别分析法536

一、距离判别法536

二、Bayes判别法537

三、Fisher判别法539

四、逐步判别分析法542

五、线性学习机548

六、K�步�邻法549

七、势函数判别法550

八、人工神经网络判别法551

第五节无监督的模式识别方法——聚类分析法553

一、系统聚类法553

二、一分为二法560

三、小生成树法561

四、K�簿�值聚类法562

五、基于全局寻优的聚类法563

六、模糊聚类法567

第六节基于投影的模式识别方法571

一、基于主成分分析的投影判别法571

二、基于主成分分析的SIMCA分类法576

三、基于偏小二乘的投影判别法584

第七节基于机器学习的分类回归方法589

一、支持向量机590

二、分类回归树593

三、助推建模596

四、随机森林600

参考文献601

第八章计算机数字模拟法604

节基于统计机理的Monte Carlo数字模拟法604

一、伪随机数的产生方法 604

二、化学动力学系统的Monte Carlo模拟算法606

三、适用于所有均相化学反应体系的Monte Carlo计算机模拟方法608

四、误差分析的Monte Carlo模拟算法610

第二节基于微分方程数字解法的计算机模拟方法612

第三节电化学过程的数字模拟616

参考文献621

第九章化学构效关系的研究方法622

节化学构效关系研究起源——有机反应性相关分析方法简介622

一、线性自由能概念及其经典Hammett σ常数623

二、取代基电子效应常数（σ常数）的应用与拓展623

三、取代基的立体效应常数625

四、取代基电子效应常数与立体参数的协同效应632

第二节化学构效关系研究的基本假设及基本过程632

一、化学图论基本概念633

二、几种重要的化学图矩阵634

第三节分子描述子636

一、分子描述子的定义636

二、分子描述子的分类636

第四节化合物结构的拓扑指数表征637

一、Wiener拓扑指数638

二、Randic分支指数和分子连接性指数639

三、分子识别数645

四、苏尔兹分子拓扑指数648

五、回归距离和（RDS）及回归顶点点价（RVD）652

六、分子形状及灵活性指数（Kappa）指数653

七、电子拓扑状态——QSAR及数据库分析中的结构模拟参数655

八、邻接复杂度的信息量指数及其应用662

第五节化学构效关系（QSAR）研究的三维模型667

一、距离几何的 3D�睶SAR方法669

二、分子形态分析方法671

三、比较分子场QSAR分析方法673

四、虚拟受体方法675

第六节QSAR/QSPR中的建模方法及其应用678

一、基于回归分析的建模方法及其应用680

二、基于模式识别的建模方法及其应用694

参考文献706

第十章人工智能与化学专家系统方法711

节启发式分类与搜索方法711

一、广度优先搜索713

二、深度优先搜索713

三、启发式搜索方法 713

第二节知识表达技术714

一、逻辑表达方法 714

二、语义网络表达法714

三、产生式规则表达法715

第三节化学专家系统简介716

一、DENDRAL质谱、核磁共振谱图解析专家系统 717

二、 PLATO数据解析专家系统 719

三、高效液相色谱专家系统 720

四、ESESOC有机化合物结构解析专家系统721

参考文献722

第十一章统计学和应用数学基础知识723

节必要统计学基础知识723

一、随机事件的概率公式723

二、随机变量及其分布725

三、随机变量的数值特征729

第二节必要应用数学基础知识730

一、矢量及其运算730

二、矩阵及其运算732

三、独立性、正交性和子空间737

四、矢量范数和矩阵范数739

五、张量740

参考文献740

附录741

Ⅰ化学计量学中常用名词及符号说明741

一、化学计量学中常用名词中英文对照表741

二、符号说明751

Ⅱ使用MATLAB语言进行化学计量学研究编程运算简介752

一、MATLAB语言简介752

二、MATLAB与化学计量学752

三、MATLAB系统简介753

四、MATLAB的工作环境754

五、MATLAB的一般运算符号和矩阵运算功能756

六、MATLAB的绘图功能773

七、ATLD算法的MATLAB程序777

八、SWATLD算法的MATLAB程序779

九、APTLD算法的MATLAB程序781

十、APQLD算法的MATLAB程序784

ⅢR语言及其在化学计量学中的应用789

一、R是什么789

二、R的安装789

三、加载包790

四、在R中如何获取帮助792

五、R中的数据792

六、R语言的基础运算操作794

七、R语言中的常用函数805

八、R语言的基础画图808

九、R中的化学计量学814

ⅣPython语言及其在化学计量学中的应用822

一、Python 语言简介822

二、Python语言中的基础运算操作824

三、R与Python语言在数据分析方面的对比分析831

四、Python与MATLAB语言线性代数

计算方面的对比分析831

五、Python语言中的基础绘图操作836

六、常用化学计量学算法的Python语言源代码844

主题词索引854

作者介绍

---

梁逸曾，中南大学教授，主要从事分析化学、化学计量学的研究，承担国家及省部级科研课题多项，任中国化学会分析化学专业委员会委员，中国化学会计算机化学专业委员会委员,《分析化学》杂志编委；国际刊物《Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems（化学计量学与智能实验室系统）》杂志编委, 中国数学会均匀设计分会副理事长。梁逸曾教授主要从事分析化学、中药化学和中药现代化、化学计量学方面的研究，首次在国际上提出有关黑、白、灰分析体系的分类概念，并在此基础上说明了化学计量学方法对体系复杂程度及分析仪器所产生数据维数的依赖关系，为不同复杂程度的分析体系构建适宜的化学计量学方法提供了通用的理论基础. 针对不同的分析体系，发展了有关化学计量学解析新方法系统三十多种，解决了黑色和灰色分析体系中的实际分析难题，受到国内外同行好评。

文摘

---

序言

---

分析化学手册 10 化学计量学（第三版）—— 理论与实践的深度融合 本书旨在为化学分析领域的学生、研究人员以及专业技术人员提供一本全面、深入且与时俱进的化学计量学专业参考书。它不仅系统梳理了化学计量学（Chemometrics）的理论基础，更侧重于其在现代分析化学实践中的应用、工具箱的构建以及案例分析的深度剖析。 化学计量学作为一门跨学科的科学，它利用数学、统计学和计算机科学的方法，对化学测量数据进行采集、处理、解释和建模，以提取有价值的信息，提高分析过程的效率和可靠性。本书的第三版在继承前两版经典框架的基础上，紧跟全球分析科学的最新发展趋势，特别是大数据、高维数据处理和机器学习在化学领域的深度融合。 第一部分：化学计量学基础与数据结构（构建理解的基石） 本部分专注于为读者打下坚实的理论基础，确保读者能够理解后续复杂模型背后的数学原理。 第一章：化学计量学的核心概念与历史沿革 详细阐述化学计量学的定义、在现代分析科学中的地位及其与其他分析技术（如数据挖掘、机器学习）的关系。回顾化学计量学从早期误差分析到现代多变量方法的演进历程，强调其解决复杂混合物分析和过程控制的能力。 第二章：分析数据的结构与预处理 这是所有化学计量学应用的基础。本章深入探讨了光谱数据（UV-Vis, IR, Raman, NMR）、色谱数据（HPLC, GC）以及电化学数据的典型结构。重点讲解了数据矩阵的构建、维度的理解（样本、变量、测定次数）。核心内容包括： 误差来源与分析： 系统误差、随机误差的量化与处理。 数据清洗技术： 基线校正、去卷积、平滑处理（如Savitzky-Golay滤波）。 数据转换： 对数转换、标准化（Standard Normal Variate, SNV）与中心化，以消除仪器效应和散射干扰。 缺失值处理与异常值检测： 基于统计检验和距离度量的识别方法。 第三章：单变量分析的深化 虽然化学计量学的核心在于多变量方法，但本章回顾了单变量校准的局限性与重要性。详细分析了经典线性回归（Ordinary Least Squares, OLS）的假设条件、模型拟合优度（$R^2$, RMSE）的正确解读，以及残差分析在模型诊断中的关键作用。 第二部分：多变量数据分析：核心模型（提取隐藏的信息） 本部分是全书的重点，系统介绍了化学计量学中最常用且最强大的多变量校准与分类模型。 第四章：多元线性回归（MLR）与全谱拟合 MLR作为最直观的多变量方法，在本章中得到详细论述。重点讨论了变量选择的策略（如逐步回归、偏最小二乘法变量选择PLS-VS），以及如何处理变量间的多重共线性问题。 第五章：主成分分析（PCA） PCA是无监督学习的基石。本章详细解释了特征值分解和奇异值分解（SVD）在降维中的作用。内容包括： 载荷（Loadings）与得分（Scores）的解释： 如何通过得分图识别样本的聚类和异常值，通过载荷图识别对结果贡献最大的变量。 确定模型有效维度： 碎石图法（Scree Plot）和交叉验证法在确定主成分数量上的应用。 坏点诊断（Outlier Detection）： 基于Hotelling's $T^2$ 统计量和平方预测误差（SPE）的评估。 第六章：偏最小二乘法（PLS）回归 PLS是化学计量学中最核心的回归工具。本章深入探讨了PLS的构建逻辑——最大化协方差，而非最小化误差。详细对比了PLS与多元线性回归（MLR）和主成分回归（PCR）的优劣。重点解析了PLS的成分选择、权重向量（Weights）和载荷的解读，确保读者能准确地从模型中提取化学信息。 第七章：分类与模式识别 本章转向对样本进行定性判断（是A类还是B类）。 线性判别分析（LDA）： 基础原理与假设条件。 K近邻（k-NN）： 距离度量与邻居数目的选择。 分类的评估指标： 灵敏度（Sensitivity）、特异度（Specificity）和混淆矩阵（Confusion Matrix）的构建与分析。 第三部分：高级模型、模型验证与过程分析（迈向实际应用） 本部分将理论模型提升到实际应用层面，涵盖了复杂数据的处理、模型的可靠性评估以及在线监控技术。 第八章：非线性与高级回归模型 针对化学数据中普遍存在的非线性关系，本章介绍了： 核主成分回归（PCR/PLS）： 通过核函数处理复杂非线性映射。 人工神经网络（ANN）基础： 多层感知机（MLP）在化学计量学中的初步应用框架。 广义加性模型（GAM）简介。 第九章：模型可靠性与交叉验证策略 模型性能的可靠性是化学计量学应用成功的关键。本章详尽讨论了模型验证的黄金标准： 系统交叉验证（Cross-Validation）： 留一法（LOOCV）和K折交叉验证的实施细节与适用场景。 外部验证集（Test Set）的重要性： 评估模型在新数据上的泛化能力。 模型适用范围（Range of Applicability, ROA）的界定： 使用如$Q^2$或Mahalanobis距离来限定模型的有效预测范围。 第十章：在线监测与过程分析技术（PAT）中的化学计量学 本章将化学计量学与工业过程分析紧密结合。重点介绍： 软传感器（Soft Sensors）的构建： 利用易于测量的光谱数据对难测或耗时的化学量进行实时预测。 过程监控： 使用卡方图（Chi-Square Charts）和SPE监控图对生产过程中的漂移和故障进行实时预警。 多块数据分析（Multi-Block Analysis）简介： 如PARAFAC2和MOES，用于处理不同仪器或不同时间采集的关联数据。 附录：工具与实施指南 本书的附录部分提供了读者实践所需的资源和指导： 附录A：常用化学计量学软件与编程环境（如MATLAB, R, Python库）的功能概览与学习资源推荐。 附录B：关键数学公式推导回顾。 附录C：分析化学案例库： 收录了数百个来自环境监测、制药质量控制、食品安全和材料科学的真实数据集结构描述，指导读者如何将理论模型映射到具体问题。 总结： 《分析化学手册 10 化学计量学（第三版）》不仅是一本理论教科书，更是一部面向实践的工程师手册。它通过清晰的逻辑结构、详尽的公式推导和丰富的应用案例，帮助分析化学工作者有效驾驭海量复杂数据，将分析测量提升到数据驱动的科学决策层面。本书的目标是使读者从“数据使用者”转变为“数据洞察者”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我的第一印象非常专业，硬壳精装，纸张厚实有质感，墨色浓郁，排版清晰，即使长时间阅读也不会觉得疲惫。书脊上的书名烫金字体熠熠生辉，透露出一种严谨沉稳的学术气息。我拿到这本书的时候，正好是学习化学计量学初期，对于这个略显抽象的概念感到有些不知所措。然而，当我翻开这本书，一股清晰的逻辑和系统性的知识体系扑面而来。从基础概念的铺垫，如误差分析、统计学在化学分析中的应用，到高级的主成分分析、多元回归等，都讲解得循序渐进，层层递进。作者的语言风格非常精炼，没有丝毫的冗余，每一个公式、每一个定义都经过深思熟虑，力求准确和易懂。书中穿插的图表和实例也恰到好处，将枯燥的理论知识形象化，帮助我更好地理解抽象的数学模型在实际化学分析中的应用。我尤其喜欢书中对每种方法的优缺点、适用范围以及常见问题的分析，这极大地节省了我自己摸索的时间，也让我对各种化学计量学方法有了更深刻的认识，为我后续的研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

老实说，一开始我拿到这本《分析化学手册 10 化学计量学(第三版)》时，是抱着一种“随便看看”的心态，毕竟化学计量学这个领域对我来说，总觉得离实际操作有些遥远。然而，这本书的“魔力”在于它的叙述方式。它不是那种枯燥的教科书，而是像一位经验丰富的老教授在跟你娓娓道来，将复杂的数学理论融入到生动的化学分析场景中。我印象最深的是关于“误差来源与控制”的那一部分，作者用非常贴近实际的实验例子，剖析了各种可能出现的误差，并提供了切实可行的解决方法，让我茅塞顿开，之前在实验中遇到的许多疑难杂症似乎都有了答案。而且，书中对于数据的处理和解读，讲解得非常透彻，不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，以及“这样做的结果代表什么”。这种深入浅出的讲解方式，让我不仅学会了操作，更理解了背后的原理，这对于一个初学者来说，简直是如获至宝。这本书让化学计量学不再是冰冷的数字和公式，而是成为了一把理解和优化化学分析过程的利器。

评分☆☆☆☆☆

拿到《分析化学手册 10 化学计量学(第三版)》的那一刻，我就知道它将成为我书架上最常用的一本书。与以往我接触过的同类书籍不同，这本书没有让化学计量学成为一个令人望而生畏的数学堡垒，而是将其巧妙地融入到实际的化学分析场景中，仿佛一位技艺精湛的向导，带领我一步步探索化学数据的奥秘。书中对于实验设计、数据预处理、模型选择和验证的讲解，逻辑严谨，条理清晰，尤其是在介绍如何选择最适合特定问题的化学计量学方法时，作者给出的建议非常有指导意义，避免了“盲目尝试”的低效。我尤其赞赏书中对不同方法的比较和权衡，让我能够更清楚地认识到每种方法的优势和局限性，从而做出更明智的选择。这本书不仅提升了我对化学计量学理论的理解，更重要的是，它教会了我如何将这些理论有效地应用于解决实际的分析问题，是每个希望在分析化学领域有所建树的研究者不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有一定年头的分析化学研究者，我一直深信“工欲善其事，必先利其器”。而化学计量学，无疑就是现代分析化学的“利器”。当我拿到这本《分析化学手册 10 化学计量学(第三版)》时，我立刻被其厚重而扎实的学术气息所吸引。这本书的深度和广度都让我感到惊喜。它不仅仅是对现有化学计量学方法的罗列，更是对这些方法背后的数学原理、统计学基础以及在不同分析技术中的具体应用进行了系统性的梳理和阐释。书中对于模型建立、参数优化、模型验证等关键步骤的讲解，非常细致入微，能够帮助研究者更好地理解如何构建一个可靠的化学计量学模型。我特别欣赏书中对新方法和新技术介绍的及时性，这反映了作者紧跟学科发展的步伐，也为我们提供了了解前沿动态的窗口。这本书不仅仅适合初学者，对于有一定基础的研究者来说，也能够从中获得新的启发和更深入的理解，是值得反复研读的案头必备。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编辑和排版风格真的令人称道。我经常在深夜阅读，而这本书的字号大小、行间距都非常适中，加上高品质的纸张，即使长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。更重要的是，书中大量的图表都经过精心设计，信息量大却条理清晰，很多复杂的统计关系和模型都可以通过图表直观地展现出来，大大降低了理解的难度。我经常会把书中的图表单独打印出来，作为日常工作的参考。而且，作者在写作过程中，似乎非常站在读者的角度，总是能够预见到读者可能遇到的困惑，并在后续的章节中给予解答，或者提供更深入的解释。这种“先想一步”的写作方式，让整个阅读过程非常流畅，充满了“原来如此”的惊喜。对于那些常常在各种文献和工具中寻找解决方案的分析化学工作者来说，这本书就像一本“百科全书”，能够快速定位问题，并提供专业、可靠的指导。