計(jì)算化學(xué)

前言

　　計(jì)算化學(xué)是化學(xué)、計(jì)算方法、統(tǒng)計(jì)學(xué)和程序設(shè)計(jì)等多學(xué)科知識(shí)融合的一門綜合性新課程。它運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)的方法，進(jìn)行化學(xué)、化工的理論計(jì)算，試驗(yàn)設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)與信息處理、分類、分析和預(yù)測(cè)。　　現(xiàn)代的化學(xué)研究中，計(jì)算機(jī)已經(jīng)成為不可缺少的有力工具。學(xué)習(xí)使用計(jì)算機(jī)解決化學(xué)領(lǐng)域中遇到的各種數(shù)值計(jì)算，已成為化學(xué)中不可或缺的一部分。計(jì)算化學(xué)的研究領(lǐng)域非常豐富，本書主要內(nèi)容包括數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析、一元回歸分析、多元校正回歸基礎(chǔ)、主成分分析與多元校正、模式識(shí)別方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在化學(xué)中的應(yīng)用、構(gòu)效關(guān)系研究和分子拓?fù)渲笖?shù)、分子模擬、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與優(yōu)化、MATLAB在化學(xué)中的應(yīng)用等?！　”緯捎米骰瘜W(xué)類、化學(xué)工程與工藝、制藥工程、高分子材料、環(huán)境科學(xué)與工程等專業(yè)本科生和研究生教材，也可作為對(duì)計(jì)算化學(xué)有興趣的化學(xué)、化工等專業(yè)技術(shù)人員和青年教師的參考書。　　本書由聶長(zhǎng)明、廖力夫任主編。參加本書編寫工作的有林英武、彭國(guó)文、戴益民、武亞新、姜賽紅、文松年、肖方竹、徐印堂、陳炫。在本書編寫過程中，我們努力按照國(guó)防特色教材的要求進(jìn)行編寫、統(tǒng)稿和定稿。我們感謝國(guó)防科工局“十一五”規(guī)劃教材基金對(duì)本書的資助，并感謝南華大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)和北京理工大學(xué)出版社在成書過程中給予的大力支持和積極幫助。同時(shí)編寫此書參考了不少書籍和期刊，本書的出版同這些圖書以及有關(guān)論文的作者的辛勤工作是分不開的，在此一并表示衷心的感謝。由于篇幅有限，因此本書僅將主要的書籍和期刊列入?yún)⒖嘉墨I(xiàn)中?！　∮捎诰幷咚接邢藓途帉憰r(shí)間倉(cāng)促，書中難免存在錯(cuò)誤和疏漏，甚至謬誤之處，敬請(qǐng)各位同仁和讀者不吝賜教和指正。

內(nèi)容概要

　　計(jì)算化學(xué)是化學(xué)、計(jì)算方法、統(tǒng)計(jì)學(xué)和程序設(shè)計(jì)等多學(xué)科交叉融合的一門新興學(xué)科。它運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)的方法，進(jìn)行化學(xué)、化工的理論計(jì)算，試驗(yàn)設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)與信息處理、分類、分析和預(yù)測(cè)。　　《計(jì)算化學(xué)》主要內(nèi)容有數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析、一元回歸分析、多元校正回歸基礎(chǔ)、主成分分析與多元校正、模式識(shí)別方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在化學(xué)中的應(yīng)用、構(gòu)效關(guān)系研究和分子拓?fù)渲笖?shù)、分子模擬、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與優(yōu)化、MATLAB在化學(xué)中的應(yīng)用等。　　《計(jì)算化學(xué)》可用作化學(xué)類、化學(xué)工程與工藝、制藥工程、高分子材料、環(huán)境科學(xué)與工程等專業(yè)本科生和研究生教材，也可作為對(duì)計(jì)算化學(xué)有興趣的化學(xué)、化工等專業(yè)技術(shù)人員和青年教師的參考書。

書籍目錄

第0章 緒論0.1 什么是計(jì)算化學(xué)0.2 計(jì)算機(jī)在化學(xué)中的應(yīng)用0.2.1 按化學(xué)體系分類0.2.2 按計(jì)算機(jī)應(yīng)用方法分類0.3 計(jì)算化學(xué)的普及0.4 計(jì)算化學(xué)未來的發(fā)展0.5 結(jié)語第1章 數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)1.1 誤差1.1.1 誤差的定義1.1.2 誤差的來源1.1.3 誤差的類型1.1.4 精密度和準(zhǔn)確度1.1.5 偶然誤差的傳遞1.1.6 系統(tǒng)誤差的傳遞1.2 基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)概念1.3 區(qū)間估計(jì)1.3.1 允許區(qū)間1.3.2 總體均值的置信區(qū)間估計(jì)1.4 結(jié)果的表示1.4.1 有效數(shù)字的定義1.4.2 有效數(shù)字與不確定度的關(guān)系1.5 置信區(qū)間的其他應(yīng)用1.6 顯著性檢驗(yàn)1.6.1 顯著性水平1.6.2 x2檢驗(yàn)1.6.3 t檢驗(yàn)1.6.4 F檢驗(yàn)1.7 壞值的剔除第2章 一元回歸分析2.1 一元線性回歸2.1.1 一元線性回歸方程的求法2.1.2 相關(guān)系數(shù)和顯著性檢驗(yàn)2.1.3 一元線性回歸的方差分析2.1.4 斜率b和截距a的區(qū)間估計(jì)及斜率b的顯著性檢驗(yàn)2.1.5 x值和檢測(cè)限的計(jì)算2.1.6 標(biāo)準(zhǔn)加入法2.1.7 借助回歸線進(jìn)行分析方法的比較2.1.8 權(quán)重回歸分析2.2 一元非線性回歸第3章 多元校正分析基礎(chǔ)3.1 多元線性回歸3.1.1 多元線性回歸的原理3.1.2 多元線性回歸模型的效果分析3.1.3 多元線性回歸的應(yīng)用3.2 經(jīng)典最小二乘法3.3 反推最小二乘法第4章 主成分分析與多元校正4.1 主成分分析4.1.1 主成分分析的基本概念4.1.2 主成分的計(jì)算原理4.1.3 主成分的性質(zhì)4.1.4 主成分的計(jì)算方法4.1.5 主成分?jǐn)?shù)的判別4.2 主成分回歸4.3 偏最小二乘回歸法4.4 目標(biāo)因子分析4.4.1 因子分析基本概念4.4.2 投影矩陣4.4.3 用投影矩陣進(jìn)行目標(biāo)因子分析4.5 秩消因子分析4.5.1 雙線性數(shù)據(jù)矩陣4.5.2 秩消因子分析的原理和步驟4.5.3 廣義秩消因子分析法4.5.4 殘差雙線性分解因子分析法第5章 模式識(shí)別方法5.1 數(shù)據(jù)的表示及預(yù)處理5.2 特征的提取和壓縮5.2.1 特征的提取5.2.2 特征的壓縮5.3 相似系數(shù)和距離5.4 模式識(shí)別方法5.4.1 有管理的模式識(shí)別方法5.4.2 無管理的模式識(shí)別方法5.5 顯示方法5.5.1 線性映射5.5.2 非線性投影第6章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在化學(xué)中的應(yīng)用6.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能6.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法6.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的歸一化問題6.1.4 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息流分析技術(shù)研究6.2.1 ANN模型輸入節(jié)點(diǎn)的篩選6.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織與運(yùn)行6.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用6.3.1 蛋白質(zhì)的二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)6.3.2 譜圖分析6.3.3 定量構(gòu)效關(guān)系6.3.4 模式識(shí)別6.3.5 化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)物及產(chǎn)率的預(yù)測(cè)第7章 構(gòu)效關(guān)系研究和分子拓?fù)渲笖?shù)7.1 圖論的基本概念7.2 化學(xué)結(jié)構(gòu)和圖論7.2.1 化學(xué)圖7.2.2 分子的矩陣表示7.3 化學(xué)結(jié)構(gòu)的二維連接表7.4 主要的拓?fù)渲笖?shù)及其應(yīng)用7.4.1 距離矩陣指數(shù)7.4.2 鄰接矩陣指數(shù)7.4.3 量子拓?fù)渲笖?shù)aN及廣義aN指數(shù)第8章 分子模擬8.1 分子模擬基本方法8.1.1 量子力學(xué)8.1.2 分子力學(xué)8.1.3 QM／MM法8.1.4 分子動(dòng)力學(xué)8.1.5 分子蒙特卡洛法8.2 分子模擬軟件簡(jiǎn)介8.2.1 Chemoffice簡(jiǎn)介8.2.2 HyperChem簡(jiǎn)介8.2.3 Gaussian簡(jiǎn)介第9章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與優(yōu)化9.1 化學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)9.1.1 試驗(yàn)指標(biāo)9.1.2 因素和水平9.1.3 同時(shí)試驗(yàn)和序貫試驗(yàn)9.1.4 試驗(yàn)最優(yōu)化和解析最優(yōu)化9.1.5 有效實(shí)驗(yàn)存在的條件9.1.6 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原理……第10章 MATLAB在化學(xué)中的應(yīng)用附錄參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　儀器自動(dòng)化發(fā)展迅速，內(nèi)容包括數(shù)據(jù)采集（將儀器測(cè)得的模擬量通過模數(shù)轉(zhuǎn)換電路轉(zhuǎn)換為數(shù)字，以便計(jì)算機(jī)處理）、數(shù)據(jù)處理（自動(dòng)記錄、換算、校正、平滑）、自動(dòng)控制（用程序控制進(jìn)樣、加壓、升溫、調(diào)節(jié)等操作）以及屏幕指導(dǎo)（操作人員不用帶紙筆和操作規(guī)程，一切工作都由屏幕提示，人機(jī)對(duì)話，操作過程和結(jié)果都由機(jī)器打印記錄）等?！　x器智能化是一個(gè)新的課題，是儀器自動(dòng)化并配備專家系統(tǒng)的產(chǎn)物，其低級(jí)階段是配備小型數(shù)據(jù)庫(kù)，能選擇實(shí)驗(yàn)條件，存貯、調(diào)用譜圖等；其高級(jí)階段是用專家系統(tǒng)指導(dǎo)人們工作，檢查儀器，對(duì)操作人員輔導(dǎo)、答疑等?！　?.計(jì)算機(jī)在有機(jī)化學(xué)中的應(yīng)用（簡(jiǎn)稱計(jì)算有機(jī)）　?。?）譜圖檢索　　物質(zhì)的不同結(jié)構(gòu)引起譜圖上的不同特征。因此，譜圖的檢索就成為有機(jī)分析的重要手段，常用的有紅外、核磁、質(zhì)譜等譜圖。例如，由實(shí)驗(yàn)測(cè)出未知物的紅外譜圖，把它和標(biāo)準(zhǔn)譜圖對(duì)照，參照質(zhì)譜數(shù)據(jù)求得相對(duì)分子質(zhì)量，就可求得未知物的組成和結(jié)構(gòu)。但是，標(biāo)準(zhǔn)譜圖數(shù)量太大，如果有18萬張標(biāo)準(zhǔn)譜圖，每2 s翻閱1張，一個(gè)人要半個(gè)月才能翻完一遍，還談不上思考和比較。若將譜圖信息數(shù)字化，用計(jì)算機(jī)進(jìn)行檢索，就可以迅速指出實(shí)測(cè)譜圖與哪一張標(biāo)準(zhǔn)譜圖相同，或與哪幾張標(biāo)準(zhǔn)譜圖相似程度最大，這將為分析者提供解決問題的線索?！　。?）差譜技術(shù)　　實(shí)測(cè)譜圖的可靠性通常存在一些問題，如溶劑、基體的影響，共存物質(zhì)的干擾等。一般試樣本身就是未知物，欲將它提純?yōu)榧兓衔餃y(cè)譜是困難的，這就產(chǎn)生了差譜技術(shù)，即用差減的方法產(chǎn)生相應(yīng)于純化合物的譜圖?！　鹘y(tǒng)的差譜是用光學(xué)方法，如利用參比溶液、雙光束補(bǔ)償?shù)确椒ǎ瑢?duì)于識(shí)別未知濃度的干擾物質(zhì)有困難。利用計(jì)算機(jī)執(zhí)行差譜程序，可將干擾物質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)譜圖通過換算，與試樣的譜圖進(jìn)行差減，達(dá)到扣除基體、數(shù)據(jù)平滑、多組分逐級(jí)差譜等效果，為有機(jī)物的成分、結(jié)構(gòu)分析提供新的手段。　?。?）結(jié)構(gòu)解析　　結(jié)構(gòu)解析方法是利用已有的光譜、波譜數(shù)據(jù)，由人工歸納出結(jié)構(gòu)單元與譜圖性質(zhì)關(guān)系的“知識(shí)規(guī)則”，存入計(jì)算機(jī)，作為邏輯判斷的標(biāo)準(zhǔn)。試樣數(shù)據(jù)輸入時(shí)，計(jì)算機(jī)推理判斷，指出試樣結(jié)構(gòu)的若干種可能方案。這種方法模擬了化學(xué)專家的智能，屬于“化學(xué)專家系統(tǒng)”的研究。　　結(jié)構(gòu)解析的目標(biāo)是結(jié)構(gòu)自動(dòng)分析，將未知物在紅外光譜儀、核磁共振譜儀等幾臺(tái)儀器上同時(shí)測(cè)譜，所得數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)送人計(jì)算機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。在屏幕上顯示出平面或立體結(jié)構(gòu)圖形，不過這種工作僅在小范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)，要處理天然有機(jī)化合物等復(fù)雜問題為時(shí)尚早。

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