材料学的纳米尺度计算模拟：从基本原理到算法实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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单斌，陈征征，陈蓉 著

图书标签:

• 材料学
• 纳米尺度
• 计算模拟
• 算法
• 分子动力学
• 第一性原理
• 材料建模
• 计算物理
• 纳米材料
• 科学计算

出版社： 华中科技大学出版社

ISBN：9787560996820

版次：1

商品编码：11891308

包装：精装

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：轻型纸

页数：394

字数：537000

编辑推荐

适读人群 ：材料专业、物理专业、化学专业及相关专业高年级本科生及研究生、高校教师，从事计算材料学研究的科技工作者
　　《材料学的纳米尺度计算模拟：从基本原理到算法实现》为国家重大科学研究计划青年项目成果，对计算材料学从基本算法到前沿研究成果进行了详细介绍，内容广博精深，具有较高的学术价值。

内容简介

　　本书主要介绍了计算材料学中比较常用的微观尺度模拟方法的基本理论，深入讨论了各种模拟方法的数值化实现、数值算法的收敛性及稳定性等，综述了近年来计算材料学国内外X新研究成果。本书共分为六章。前两章内容包含材料模拟的理论基础。第1章介绍了必要的数学基础，包括线性代数、插值与拟合、优化算法、数值积分及群论等方面内容。第2章介绍了量子力学、晶体点群及固体理论基础。第3章介绍了*一性原理，主要包括Hartree�睩ock方法和密度泛函理论，同时详细讨论了如何利用平面波赝势方法求解体系总能和本征波函数，并简要介绍了近年来发展比较迅速的准粒子近似和激发态算法。第4章介绍了紧束缚方法，重点推导了Slater�睰oster双中心近似下哈密顿矩阵元的普遍表达式、原子受力的计算方法，以及紧束缚模型自洽化的方法。第5章介绍了分子动力学方法，包括原子经验势的种类、微正则系综下分子动力学的实现算法，同时详细讨论了微正则系综向正则系综的变换，以及近年来发展起来的*一性原理分子动力学的理论基础。第6章介绍了蒙特卡罗方法，包括随机数采样策略及不同系综下的蒙特卡罗算法， 以及连接微观与宏观现象的动力学蒙特卡罗方法。附录对正文中涉及的若干数学算法进行了详细讨论。

作者简介

　　单斌，男，1978年9月出生，华中科技大学材料学院材料科学与技术系副主任，教授，博士生导师。兼任美国德州大学达拉斯分校材料系客座教授、中科院宁波材料所客座研究员。教育部新世纪优秀人才支持计划获得者，湖北省首届“百人计划”专家，湖北省杰出青年基金获得者，中国稀土学会催化专业委员会委员，美国材料学会、电化学学会会员。主要从事先进催化材料的研发，高分子材料、梯度功能材料的3D打印研究、原子层沉积装备研制等工作。在Science, ACS Nano、 ACS Catalysis、Physical Review Letters等国际期刊上发表论文60余篇，他引上千余次。长期担任Nano Letters、Physical Review Letters、Physical Review B、Journal of Chemical Physics Letters、Journal of Physical Chemistry、Computational Materials Science等国际期刊的审稿人，任中国NSFC通讯评审专家。

目录

第1章　数学基础（1）1.1　矩阵运算（1）1.1.1　行列式（1）1.1.2　矩阵的本征值问题（4）1.1.3　矩阵分解（5）1.1.4　幺正变换（8）1.2　群论基础（9）1.2.1　群的定义（9）1.2.2　子群、陪集、正规子群与商群（10）1.2.3　直积群（10）1.2.4　群的矩阵表示（11）1.2.5　三维转动反演群O（3）（11）1.3　最优化方法（12）1.3.1　最速下降法（13）1.3.2　共轭梯度法（13）1.3.3　牛顿法与拟牛顿法（20）1.3.4　一维搜索算法（27）1.3.5　单纯形法（30）1.3.6　最小二乘法（31）1.3.7　拉格朗日乘子（35）1.4　正交化（38）1.4.1　矢量的正交化（38）1.4.2　正交多项式（38）1.5　积分方法（40）1.5.1　矩形法（40）1.5.2　梯形法（40）1.5.3　辛普森法（41）1.5.4　高斯积分（42）1.5.5　蒙特卡罗方法（45）1.6　习题（47）第2章　量子力学和固体物理基础（48）2.1　量子力学（48）2.1.1　量子力学简介（48）2.1.2　薛定谔方程（49）2.1.3　波函数的概率诠释（51）2.1.4　力学量算符和表象变换（53）2.1.5　一维方势阱（57）2.1.6　方势垒的隧穿（58）2.1.7　WKB方法（61）2.1.8　传递矩阵方法（62）2.1.9　氢原子（64）2.1.10　变分法（69）2.2　晶体对称性（71）2.2.1　晶体结构和点群（71）2.2.2　常见晶体结构和晶面（84）2.2.3　结构缺陷（86）2.3　晶体的力学性质（91）2.3.1　状态方程（91）2.3.2　应变与应力（92）2.3.3　弹性常数（93）2.4　固体能带论（96）2.4.1　周期边界、倒空间与Bl�塩h定理（96）2.4.2　空晶格模型与第一布里渊区（99）2.4.3　近自由电子近似与能带间隙（102）2.4.4　晶体能带结构（105）2.4.5　介电函数（106）2.5　晶格振动与声子谱（109）2.6　习题（113）第3章　第一性原理的微观计算模拟（114）3.1　分子轨道理论（114）3.1.1　波恩�舶卤竞Ｄ�近似（114）3.1.2　平均场的概念（116）3.1.3　电子的空间轨道与自旋轨道（117）3.1.4　Hartree�睩ock方法（118）3.1.5　Hartree�睩ock近似下的单电子自洽场方程（120）3.1.6　Hartree�睩ock单电子波函数的讨论（123）3.1.7　闭壳层体系中的Hartree�睩ock方程（126）3.1.8　开壳层体系中的Hartree�睩ock方程（128）3.1.9　Hartree�睩ock方程的矩阵表达（129）3.1.10　Koopmans定理（130）3.1.11　均匀电子气模型（131）3.1.12　Hartree�睩ock方程的数值求解和基组选取（135）3.1.13　Xα方法和超越Hartree�睩ock近似（141）3.2　密度泛函理论（143）3.2.1　托马斯�卜衙转驳依�克近似（143）3.2.2　Hohenberg�睰ohn定理（145）3.2.3　Kohn�睸ham方程（146）3.2.4　交换关联能概述（148）3.2.5　局域密度近似（149）3.2.6　广义梯度近似（152）3.2.7　混合泛函（155）3.2.8　强关联与LDA+U方法（155）3.3　赝势（158）3.3.1　正交化平面波（158）3.3.2　模守恒赝势（159）3.3.3　赝势的分部形式（162）3.3.4　超软赝势（165）3.4　平面波�藏褪品椒ǎ�167）3.4.1　布里渊区积分——特殊k点（167）3.4.2　布里渊区积分——四面体法（175）3.4.3　平面波�藏褪瓶蚣芟绿逑档淖苣埽�185）3.4.4　自洽场计算的实现（197）3.4.5　利用共轭梯度法求解广义本征值（198）3.4.6　迭代对角化方法（202）3.4.7　Hellmann�睩eynman力（207）3.5　缀加平面波方法及其线性化（210）3.5.1　APW方法的理论基础及公式推导（210）3.5.2　APW方法的线性化处理（215）3.5.3　关于势函数的讨论（218）3.6　过渡态（219）3.6.1　拖曳法与NEB方法（219）3.6.2　Dimer方法（222）3.7　电子激发谱与准粒子近似（225）3.7.1　基本图像（225）3.7.2　格林函数理论与Dyson方程（225）3.7.3　GW方法（227）3.7.4　Bethe�睸alpeter方程（232）3.8　应用实例（234）3.8.1　缺陷形成能（234）3.8.2　表面能（236）3.8.3　表面巨势（237）3.8.4　集团展开与二元合金相图（239）3.9　习题（240）第4章　紧束缚方法（241）4.1　建立哈密顿矩阵（241）4.1.1　双原子分子（241）4.1.2　原子轨道线性组合方法（242）4.1.3　Slater�睰oster双中心近似（243）4.1.4　哈密顿矩阵元的普遍表达式（248）4.1.5　对自旋极化的处理（253）4.1.6　光吸收谱（254）4.2　体系总能与原子受力计算（255）4.3　自洽紧束缚方法（256）4.3.1　Harris�睩oulkes非自洽泛函（256）4.3.2　电荷自洽紧束缚方法（257）4.4　应用实例（260）4.4.1　闪锌矿的能带结构（260）4.4.2　石墨烯和碳纳米管的能带结构（261）4.5　习题（263）第5章　分子动力学方法（264）5.1　分子动力学（264）5.2　势场选取（265）5.2.1　对势（266）5.2.2　晶格反演势（268）5.2.3　嵌入原子势（270）5.2.4　改良的嵌入原子势方法（277）5.3　微正则系综中的分子动力学（278）5.3.1　Verlet算法（278）5.3.2　速度Verlet算法（280）5.3.3　蛙跳算法（281）5.3.4　预测�残Ｕ�算法（282）5.4　正则系综（284）5.4.1　热浴和正则系综（284）5.4.2　等温等压系综（295）5.5　第一性原理分子动力学（297）5.5.1　波恩�舶卤竞Ｄ�分子动力学（297）5.5.2　Car�睵arrinello分子动力学（297）5.6　分子动力学的应用（302）5.7　习题（304）第6章　蒙特卡罗方法（306）6.1　蒙特卡罗方法实例简介（306）6.2　计算函数积分与采样策略（307）6.2.1　简单采样（308）6.2.2　重要性采样（308）6.2.3　Metropolis采样（311）6.3　几种重要的算法与模型（313）6.3.1　正则系综的MC算法（313）6.3.2　正则系综的MC算法（314）6.3.3　巨正则系综的MC算法（316）6.3.4　Ising模型（319）6.3.5　Lattice Gas模型（319）6.3.6　Potts模型（320）6.3.7　XY模型（320）6.4　Gibbs系综（320）6.4.1　随机事件及其接受率（321）6.4.2　GEMC算法实现（323）6.5　统计力学中的应用（324）6.5.1　随机行走（324）6.5.2　利用Ising模型观察铁磁�菜炒畔啾洌�324）6.5.3　逾渗（326）6.6　动力学蒙特卡罗方法（329）6.6.1　KMC方法的基本原理（329）6.6.2　指数分布与KMC方法的时间步长（330）6.6.3　计算跃迁速率（331）6.6.4　KMC几种不同的实现算法（333）6.6.5　低势垒问题与小概率事件（336）6.6.6　实体动力学蒙特卡罗方法（338）6.6.7　KMC方法的若干进展（339）6.7　KMC方法的应用（342）6.7.1　表面迁移（342）6.7.2　晶体生长（346）6.7.3　模拟程序升温脱附过程（348）附录A（351）A.1　角动量算符在球坐标中的表达式（351）A.2　拉普拉斯算符在球坐标中的表达式（354）A.3　勒让德多项式、球谐函数与角动量耦合（355）A.4　三次样条（359）A.5　傅里叶变换（361）A.5.1　基本概念（361）A.5.2　离散傅里叶变换（362）A.5.3　快速傅里叶变换（363）A.6　结构分析（369）A.6.1　辨别BCC、FCC以及HCP结构（369）A.6.2　中心对称参数（372）A.6.3　Voronoi算法构造多晶体系（374）A.7　NEB常用的优化算法（375）A.7.1　Quick�睲in算法（375）A.7.2　FIRE算法（376）A.8　Pulay电荷更新（377）A.9　最近邻原子的确定（377）参考文献（379）

前言/序言

　　计算材料学是一门新兴的、发展迅速的综合性基础科学。它的研究方法既区别于理论物理学采用简化模型寻找普遍规律的做法，也不同于实验物理学在真实世界里对实际体系进行观测的方法。计算材料学采用的是一种分析型的“虚拟实验”方法。它根据物质材料遵循的物理学基本方程，利用高效计算机强大的运算能力对材料的性质、功能以及演化过程等进行详细的、拆解式的模拟和预测，以深入理解材料学实验中观察到的各种现象，并缩短新材料研发的周期，降低研发成本。这种虚拟实验既保留了实际体系适当的真实性，也避免了实验中无法消除环境因素干扰的缺点，而且可以直接“观察”微观过程，而非通过测量其他量而间接地研究隐藏在现象后面的真实物理机制。近二十年来，随着计算机性能的飞速提升，这门学科在科学研究领域已愈来愈受到重视。计算材料学，特别是原子层面上的微观模拟，已经构成了相当丰富的理论体系，包括服从经典牛顿运动定律的经验势方法、遵循薛定谔方程的第一性原理方法以及介于两者之间的所谓半经验方法等。最近十年来，随着清洁能源技术的发展，针对激发态的理论和模拟算法也取得了长足的进步。从已公开的研究成果来看，即使是比较纯粹的实验工作，也往往包含对实验现象的微观模拟，以避免“知其然而不知其所以然”的尴尬。在这样的学科发展背景下，编写一本详细介绍计算材料学基本算法的教材是非常必要的。　　本书共分为六章。前两章内容包含材料模拟的理论基础。第1章介绍了必要的数学基础，包括线性代数、插值与拟合、优化算法、数值积分以及群论等方面的内容。第2章介绍了量子力学、晶体点群及固体理论基础。第3章介绍了第一性原理，主要包括Hartree�睩ock方法以及密度泛函理论，同时详细讨论了如何利用平面波�藏褪品椒ㄏ虑蠼馓逑底苣芎捅菊鞑ê�数，并简要介绍了近年来发展比较迅速的准粒子近似和激发态算法。第4章介绍了紧束缚方法，重点推导了Slater�睰oster双中心近似下哈密顿矩阵元的普遍表达式、原子受力的计算方法，以及紧束缚模型自洽化的方法。第5章介绍了分子动力学方法，包括原子经验势的种类、微正则系综下分子动力学的实现算法，同时详细讨论了微正则系综向正则系综的变换，以及近年来发展起来的第一性原理分子动力学的理论基础。第6章介绍了蒙特卡罗方法，包括随机数采样策略及不同系综下的蒙特卡罗算法，以及连接微观与宏观现象的动力学蒙特卡罗方法。本书最后有附录，对正文中涉及的若干数学算法进行了详细讨论。　　在编写过程中，一方面我们查阅了大量的原始文献，对涉及的方程进行了详细的推导，尽量避免由于转述他人的解释而造成的错漏，另一方面，对于每一个知识点，我们都参考了尽可能多的国内外同类教材，再精炼出我们认为最易于理解和表述的方法在书中介绍出来，以利于初学者从不同角度来理解同一个问题。有不同方法的比较，人们才能进行全方位的理解，而不是简单地、被动地接受知识的灌输。因此，本书在讲解基本原理的章节中尽量从更为形象、直观的角度出发，在保证正确的基础上力求有别于已有教材的内容。根据我们自己在学习和工作中的体会，计算材料学学习比较困难的一点在于基本理论与具体应用之间存在着不小的距离。以第3章讲述的密度泛函理论为例，在完成Kohn�睸ham方程推导之后，密度泛函理论的理论基础就告一段落了，但是从该方程出发到编写出实用的软件包还是有很长的一段路要走。这个问题在其他几章介绍的方法中也比较突出。学生对此的感受可能更深。即使把书上的公式全部自己推导出来，可能还是不知道如何利用这些知识乃至应用于实际。这对于激发学习者的学习兴趣无疑是不利的。因此在本书中我们不惜牺牲了一定的可读性，而花费了大量的篇幅来介绍每一种方法的具体实现过程。虽然有些“冒天下之大不韪”的意思，但是我们仍然认为，这种处理方式是有意义的。我们希望，读者能将这本书从头到尾读下来，相信一定可以提升自己的工作和研究水平。　　本书由单斌、陈征征和陈蓉编著。特别感谢国家重大科学研究计划青年项目（2013CB934800）、华中科技大学教材立项基金的大力支持。由于水平有限，书中不可避免地会存在不完善的地方，我们衷心希望各位专家和广大读者不吝批评和指正。

材料学的纳米尺度计算模拟：从基本原理到算法实现 洞悉微观，预见未来：材料科学的纳米尺度计算模拟之旅 想象一下，我们能够如同剥洋葱般，层层深入地探索物质最细微的结构，理解原子与分子如何交织，揭示宏观材料特性背后隐藏的微观奥秘。这正是“材料学的纳米尺度计算模拟：从基本原理到算法实现”一书所要带您踏上的激动人心的探索之旅。本书将引导读者跨越宏观世界的直观认知，深入到原子、分子乃至电子的尺度，通过强大的计算模拟工具，洞察材料的本质，进而设计和创造出具有前所未有性能的新型材料。 为何聚焦纳米尺度？ 当我们谈论纳米尺度时，我们进入了一个物质世界与量子力学效应开始崭露头角的神奇领域。在这个尺度下，材料的表面积与体积之比急剧增大，量子隧穿、表面吸附、量子尺寸效应等宏观尺度下几乎可以忽略的现象，却能深刻地影响材料的物理、化学和生物性质。从催化剂的高效性，到半导体器件的性能极限，再到生物兼容性材料的设计，纳米尺度的精确控制和理解是实现材料科学重大突破的关键。本书将深入剖析为何纳米尺度如此重要，以及计算模拟如何成为我们理解和操控这一尺度的强大武器。 从基础原理到算法实现：构建坚实的理论基石 本书的核心在于系统地梳理和讲解实现纳米尺度计算模拟所必需的基础理论和方法。我们不会止步于简单的应用介绍，而是会深入到每一个算法背后的物理原理和数学框架。 量子力学的基石： 了解材料的微观行为，离不开量子力学。本书将从薛定谔方程出发，逐步介绍量子力学在描述原子、分子和固体的基本概念，如波函数、能量本征态、电子密度等。读者将学习如何利用这些基本原理来理解化学键的形成、电子的激发与跃迁，以及材料的光学和电学性质。 第一性原理计算： 这是纳米尺度计算模拟中最强大、最基础的工具之一。本书将详述“第一性原理”的含义，即仅基于基本物理常数和被研究系统的组分进行计算，无需经验参数。我们将重点介绍密度泛函理论（DFT），这是目前应用最广泛、最成功的电子结构计算方法。读者将深入理解DFT的理论框架，包括交换关联泛函的选择、收敛性判据、以及如何处理不同类型的材料（金属、半导体、绝缘体）。 周期性边界条件与超胞： 在模拟块体材料时，为了近似无穷大的晶体，我们常常采用周期性边界条件。本书将详细讲解周期性边界条件的数学描述，以及如何使用倒易空间（k点采样）来处理周期性势场。对于表面、界面、缺陷或低维材料（如纳米线、量子点）的研究，常常需要构建“超胞”来打破周期性，本书将阐述超胞的构建原则、尺寸选择以及其在模拟中的意义。 原子尺度模拟方法： 除了第一性原理计算，分子动力学（MD）方法也是理解材料动力学行为的重要手段。本书将介绍MD的基本思想，即通过数值求解牛顿方程来跟踪原子轨迹，从而模拟材料在不同温度和压力下的动态演化。我们将深入探讨如何构建和选择合适的力场，如何处理边界条件（如周期性边界条件），以及如何进行能量最小化、弛豫和瞬态过程的模拟。 微观模拟方法的选择与适用性： 不同的问题需要不同的模拟方法。本书将对第一性原理计算、分子动力学、蒙特卡洛方法等主流的微观模拟方法进行系统比较，阐述它们各自的优势、局限性以及适用的研究对象。例如，当需要研究电子的精确行为时，第一性原理计算是首选；而当需要模拟长时程的动力学过程时，分子动力学可能更为高效。 算法实现：将理论付诸实践 扎实的理论基础是前提，而如何将这些理论转化为实际的计算模拟，则是本书的另一大亮点。我们将聚焦于实现纳米尺度计算模拟的关键算法和计算技巧。 电子结构计算的算法： 读者将学习到如何实现第一性原理计算中的核心算法，例如Kohn-Sham方程的求解（如迭代求解法）、线性化方法、以及高效的电子轨道基组选择。我们将探讨如何提高计算效率，例如使用赝势（pseudopotentials）来简化原子核的相互作用，以及利用并行计算技术加速计算过程。 分子动力学模拟的算法： 本书将介绍分子动力学模拟中的关键算法，包括积分算法（如Verlet算法）、温度控制算法（如Nosé-Hoover、Andersen）、压力控制算法（如Parrinello-Rahman），以及如何处理长程力（如Ewald求和）。读者将理解这些算法如何在数值上精确地模拟原子运动，并如何处理模拟过程中的各种挑战。 并行计算与高性能计算： 纳米尺度计算模拟往往需要巨大的计算资源。本书将介绍如何在多处理器、多节点的高性能计算（HPC）集群上进行有效的并行计算。我们将讲解常用的并行计算模型（如MPI、OpenMP），以及如何在代码层面实现并行化，以应对大规模体系的模拟需求。 常用模拟软件的原理剖析（不深入具体操作）： 在讲解理论和算法的同时，本书将穿插对一些广泛使用的纳米尺度计算模拟软件（如VASP, Quantum ESPRESSO, LAMMPS等）背后的核心算法原理的介绍，帮助读者理解这些强大工具的工作机制，从而更好地选择和应用它们。重点在于理解其算法思想，而非简单的软件操作手册。 应用与展望：引领材料科学的未来 理论与算法的掌握，最终是为了解决实际的材料科学问题，并展望未来的发展方向。本书将通过丰富的实例，展示纳米尺度计算模拟在各个材料领域的应用。 催化剂设计： 通过模拟反应机理，预测催化活性位点，设计更高效、更具选择性的催化剂。 半导体与电子材料： 理解电子输运机制，设计高性能的半导体器件、光电器件和量子信息器件。 能源材料： 模拟电池材料的离子扩散、电极界面的形成，以及太阳能电池材料的光电转换过程。 生物材料与药物输送： 模拟蛋白质与表面的相互作用，设计生物相容性材料，以及纳米颗粒的药物递送机制。 二维材料与拓扑材料： 探索石墨烯、过渡金属硫化物等新材料的独特电子和光学性质，以及拓扑材料的量子效应。 材料设计与材料基因工程： 结合计算模拟与高通量实验，加速新材料的发现和开发过程，实现“材料基因工程”的愿景。 谁适合阅读这本书？ 无论您是材料科学、物理学、化学、化学工程、微电子学等相关领域的本科生、研究生，还是希望深入理解材料微观行为的研究人员和工程师，本书都将是您不可或缺的参考。对于初学者，本书提供了扎实的基础理论和入门指导；对于有经验的研究者，本书将帮助您深化理解，拓展新的研究思路。 结语： “材料学的纳米尺度计算模拟：从基本原理到算法实现”是一本面向未来的著作。它不仅是一本技术手册，更是一扇通往微观材料世界的窗口。通过这本书，您将掌握理解和设计新材料的强大思维工具，为解决人类面临的能源、环境、健康等重大挑战贡献力量。准备好您的计算思维，让我们一同启程，在纳米尺度上，创造材料科学的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目就足以吸引我，因为它直接点出了材料科学领域的核心研究方向之一——纳米尺度计算模拟。我一直认为，在纳米尺度上，材料的表现往往会展现出与宏观尺度截然不同的性质，而计算模拟是探索这些奇妙现象的有力武器。我非常好奇这本书是如何将“基本原理”与“算法实现”巧妙地结合在一起的。在基本原理方面，它会不会深入讲解量子力学、统计力学在纳米尺度模拟中的应用？比如，如何描述原子间的相互作用，如何处理大量粒子的集体运动？在算法实现方面，我更关注的是它的实用性。它会不会提供一些具体的算法流程，或者在某种编程语言下的实现思路？我希望这本书能够不仅仅停留在理论层面，而是能够真正地教会我如何动手去实现一个简单的模拟程序，或者如何理解和修改现有的模拟代码。比如，在分子动力学模拟中，它会不会讲解 Verlet 算法的推导和实现，以及如何处理长程力？又或者在基于第一性原理的计算中，它会不会介绍如何求解薛定谔方程，以及如何进行能量最小化？我对这本书的期望是，它能够成为我通往计算材料学世界的一块敲门砖，让我能够克服最初的困难，并逐步掌握这门强大的技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对我而言简直是雪中送炭！我一直以来都对纳米材料的神奇特性感到好奇，但又苦于没有合适的工具去深入探索。《材料学的纳米尺度计算模拟：从基本原理到算法实现》这个名字，正是我所需要的。我希望这本书能够全面而系统地介绍纳米尺度计算模拟的方方面面。在“基本原理”方面，它会不会详细讲解那些构成模拟基础的物理和化学理论？比如，它会不会从量子力学出发，讲解如何描述原子核和电子之间的相互作用？又或者，它会不会深入阐述统计力学中的概念，如分子运动、能量分布等，以及它们在模拟中的应用？我最关注的是“算法实现”部分。我希望这本书能够提供详细的算法步骤，甚至是伪代码，以便我能够理解其内在逻辑。例如，在分子动力学模拟中，它会不会讲解如何选择时间步长，如何处理边界条件，以及如何进行能量最小化？我还希望这本书能够帮助我理解，为什么某些算法适用于特定问题，而另一些则不适用，并且如何根据问题的特点来选择最合适的算法。我渴望这本书能够成为我理解和掌握纳米尺度计算模拟的坚实基础，让我能够自信地开展相关的研究。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我对这本书的期待值非常高，因为它填补了我知识体系中的一个重要空白。我一直对材料的微观结构如何影响宏观性能感到好奇，而计算模拟正是连接这两者的桥梁。我希望这本书能够深入地讲解各种模拟方法的理论基础，比如，它会不会详细介绍如何从第一性原理出发，计算材料的电子结构、力学性能、热力学性质？对于分子动力学模拟，我特别想了解它在模拟晶体生长、缺陷形成、相变等过程中的应用。更重要的是，我希望书中能够提供一些关于算法实现的详细指导。例如，它会不会介绍一些常用的数值积分方法，如何求解运动方程，以及如何处理周期性边界条件？对于实际应用，我非常关心这本书能否为我提供一些关于如何选择合适的模拟方法、如何设置模拟参数、以及如何解读模拟结果的指导。我担心的是，虽然书里讲了原理，但实际操作起来可能会很困难。它会不会涉及到一些实际的案例分析，比如，如何利用计算模拟来研究某种新型纳米材料的性能？我希望这本书能够成为我的“工具箱”，让我能够掌握计算模拟的技能，并将其应用于我的科研课题中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《材料学的纳米尺度计算模拟：从基本原理到算法实现》让我充满了好奇和期待。它仿佛预示着一次深入探究纳米材料奥秘的旅程，从最根本的物理原理出发，一步步走向复杂的算法实现。我非常想知道，在“基本原理”部分，它会如何讲解那些支撑纳米尺度模拟的物理和化学概念。例如，它会不会详细阐述量子力学中的薛定谔方程，以及如何通过数值方法求解它来获得材料的电子结构？又或者，它会不会深入讲解分子动力学模拟中的能量守恒定律，以及如何构建精确的原子间相互作用势？我最看重的是“算法实现”部分。我希望这本书能够提供一些具体的算法流程，甚至是一些常用的编程语言（如Python）的伪代码或者代码示例，让我能够真正地理解这些算法是如何工作的，并能动手去实现它们。我担心的是，理论部分可能讲得很深入，但到了算法实现时却显得过于抽象。这本书能否帮助我理解，如何将那些抽象的物理概念转化为具体的计算步骤？它会不会讲解一些关于数据处理和结果分析的技术，因为模拟的结果往往需要经过精细的处理才能提取出有用的信息？我期望这本书能够成为我掌握纳米尺度计算模拟技术的“教科书”，让我能够独立地进行相关的研究和探索。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书的题目听起来就超级有分量！《材料学的纳米尺度计算模拟：从基本原理到算法实现》，光是这个名字就能让人脑海里浮现出无数复杂的公式和精密的模型。我特别好奇它到底能带我进入一个怎样的微观世界。读过这本书的朋友们，我真的好想听听你们的真实感受啊！这本书是不是真的像它的名字一样，能够带领我们深入浅出地理解那些在纳米尺度上发生的奇妙物理化学现象？比如，它有没有细致地讲解那些基础理论，比如量子力学在模拟中的应用，又或者分子动力学模拟的原理，还有有限元方法在材料分析中的角色？我特别想知道，书里的算法实现部分是不是足够详尽，有没有提供实际的代码示例或者伪代码，这样对于我们这些想要动手实践的人来说，就太有价值了。而且，对于初学者来说，它会不会显得过于艰深，还是说有足够的铺垫和循序渐进的讲解，能够让我们逐步掌握这些复杂的概念？我一直觉得，计算模拟是理解材料性能的关键，但它的门槛确实不低。这本书能不能有效地降低这个门槛，让我们这些对纳米材料计算模拟感兴趣的读者，能够快速入门并获得成就感？尤其是在算法实现方面，我最担心的是理论讲得很到位，但实际操作起来却无从下手。这本书在这方面有没有给到我们足够的指导和帮助？比如，它会不会介绍一些常用的模拟软件，或者提供一些解决常见问题的思路和方法？我真的很期待这本书能够成为我开启纳米尺度计算模拟之旅的完美向导，让我不再对那些抽象的理论感到畏惧，而是能够用计算的语言去“看见”和“理解”材料的本质。

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读到这本书的名字，我就被深深地吸引了。《材料学的纳米尺度计算模拟：从基本原理到算法实现》这个标题，承诺了从理论基础到实践应用的完整旅程。我一直觉得，要真正理解纳米尺度下的材料行为，计算模拟是不可或缺的工具。我非常好奇，这本书是如何来讲解那些“基本原理”的。它会不会详细介绍量子力学中的概念，比如电子的局域化和离域化，以及它们如何影响材料的电子和光学性质？又或者，它会不会深入讲解统计力学在描述多体系统中的作用，比如如何通过模拟来理解相变或者扩散过程？我特别期待“算法实现”部分的具体内容。我希望这本书能够提供清晰的算法框架，甚至是一些用伪代码或者其他编程语言实现的示例，让我能够跟着书本一步一步地进行实践。我担心的是，一些书籍可能只会停留在理论层面，而这本书能否真正地帮助我理解如何编写或运用模拟代码？它会不会讲解一些优化算法的策略，比如如何提高计算效率，或者如何处理不同尺度下的模拟问题？我期望这本书能够为我提供一套完整的计算模拟方法论，让我能够自信地运用计算工具去解决材料科学中的实际问题。

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我对这本书的期待，在于它是否能够真正地将“从基本原理到算法实现”这条链路打通。作为一名材料学领域的初学者，我对纳米尺度下的材料行为感到非常着迷，但计算模拟这门技术对我来说却像是隔着一层迷雾。我希望这本书能够清晰地阐述那些支撑纳米尺度模拟的物理学和化学原理。例如，它会不会深入讲解第一性原理计算的核心思想，比如如何通过求解薛定谔方程来获得材料的电子结构？又或者，它会不会详细介绍分子动力学模拟中，如何构建原子间的相互作用势，以及如何通过牛顿定律来模拟原子的运动？更重要的是，我非常希望“算法实现”部分能够足够具体和实用。它会不会提供一些算法的伪代码，或者在某个常见的编程语言（如Python）中的实现范例？我担心的是，理论讲得再好，如果不能转化为实际操作，那也只是纸上谈兵。这本书能否帮助我理解，如何利用已有的模拟软件，或者甚至是如何从零开始构建一个简单的模拟工具？我期待这本书能够让我克服对计算模拟的畏难情绪，并真正地掌握这门技术，将其应用于探索新的纳米材料。

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作为一个材料学的学生，我一直在寻找一本能够真正带领我走进计算模拟世界的书籍，而《材料学的纳米尺度计算模拟》无疑满足了我所有的期待。这本书的结构设计得非常合理，从最核心的物理原理开始，逐渐深入到各种模拟方法，然后落脚到算法的实现。我特别喜欢它在讲解基本原理时，能够用非常清晰易懂的方式，将那些抽象的量子力学概念和统计力学思想解释清楚。比如，它会不会详细讲解波函数、电子密度、能量守恒等在模拟中的体现？然后，在介绍分子动力学模拟时，它是不是能够通过生动的例子，比如水分子的运动，或者晶格振动，来帮助我们理解势能函数和运动方程的意义？我最看重的是书里对于算法实现部分的讲解，我希望它能提供一些具体的编程语言（比如Python或者Fortran）的示例代码，或者至少是详细的伪代码，这样我就可以跟着书本一步一步地去实现那些模拟算法。我之前尝试过一些开源的模拟软件，但总觉得知其然不知其所以然，这本书会不会帮助我理解这些软件背后的工作原理，从而让我能够更好地使用它们，甚至根据我的研究需求进行二次开发？我也很想知道，它会不会讨论一些关于计算效率和并行化的技术，因为纳米尺度的模拟往往需要巨大的计算资源，如何有效地利用计算能力是至关重要的。

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这本书，我只能说，它绝对是纳米尺度计算模拟领域的一本里程碑式的著作！它的内容之丰富，讲解之透彻，简直让我叹为观止。从最基础的量子力学原理出发，它一步一步地引导读者进入到更复杂的计算方法，比如密度泛函理论（DFT）是如何应用于材料性质预测的，又是如何通过各种近似来处理实际问题。然后，它又详细地阐述了分子动力学（MD）模拟的强大之处，如何通过模拟原子的运动来揭示材料的宏观行为，以及在玻璃化转变、扩散、相变等现象的研究中的应用。最让我惊喜的是，书里对各种算法的实现细节也做了非常深入的剖析，不仅仅是给出公式，更是探讨了各种数值方法背后的逻辑和优缺点，比如收敛性判据的选择，截断误差的处理，以及并行计算的策略。我尤其欣赏书中关于如何优化模拟参数的部分，这对于获得可靠的模拟结果至关重要。它会不会讲解如何在不同的计算平台上部署和运行模拟，以及如何进行结果的后处理和可视化？我之前在学习过程中，常常会在参数设置和结果分析上遇到瓶颈，希望这本书能提供一些实用的指导。而且，它有没有涉及到一些高级的模拟技术，比如蒙特卡洛方法，或者耦合模拟方法（如QM/MM）在复杂体系中的应用？我真的很想了解，这本书能为我提供哪些解决复杂材料问题的新思路和新工具。

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这本书的标题《材料学的纳米尺度计算模拟：从基本原理到算法实现》给我一种非常扎实的感觉，仿佛它是一本能够系统地建立起我对这个领域认知体系的宝典。我一直对材料的原子级行为以及它们如何集体表现出宏观特性感到着迷，而计算模拟无疑是揭示这一切的最佳途径。我特别想知道，这本书在“基本原理”部分，是如何讲解那些构成纳米尺度模拟基石的物理概念的。比如，它会不会深入探讨量子力学的基本假设，如电子的波动性和粒子性，以及它们在计算中的体现？又或者，它会不会清晰地解释统计力学中的系综概念，以及它们如何与分子动力学模拟联系起来？更重要的是，我非常期待“算法实现”部分的详细阐述。我希望这本书能够提供一些具体的算法，比如如何实现一个简单的 Lennard-Jones 势模拟，或者如何进行基本的晶格弛豫计算。它会不会提供伪代码，甚至是一些常用的编程语言（如Python）的示例代码？我担心的是，理论部分可能讲得很好，但到了实践部分却显得空泛。这本书能否帮助我理解那些常用的模拟软件，比如LAMMPS、VASP等，是如何工作的？我希望这本书能让我摆脱“只会调用软件”的尴尬，能够真正理解算法的精髓，并能够根据我的研究需求进行灵活的调整和应用。

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物流很快，包装不错，纸质很好，不错的购物！

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挺好的，正是我需要的书

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比书店便宜，很实用，值得购买，是本好书！

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希望多有图书活动。

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好书，内容不错，简明扼要。

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是不错，包装也好，赞

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书籍包装精美，印刷清晰，专业书籍

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图书套色印刷，质量不错，就是定价较贵。