图书信息
《计算化学》是化学、数学学科中的数值计算方法和计算机编程等多学科知识相结合的一门综合性新课程。它运用数学、统计学与计算机科学的方法，进行化学化工的试验设计、数据与信息处理、分类、解析和预测。教材的内容分为上、下篇。
上篇以化学化工中常用的数值计算方法及计算机在化学中的应用为主线，内容包括：代数方程及代数方程组的求解、插值法和回归分析——实验数据的拟合及模型参数的确定、数值积分与常微分方程的数值解法、本征值和本征向量、判别分析与因子分析在化学中的应用、化学化工中常用的软件及网络资源简介、化学化工中的最优化方法简介、化学化工过程计算机模拟简介及计算机在化学化工中的其他应用简介。
下篇以化学学科分类为主线，介绍了计算机在化学化工中的应用实例。教材将化学问题数学模型的建立、数值计算方法的选择和计算机程序的编制融为一体，旨在使学生通过教材，掌握化学中常用的数值计算方法，了解计算机在化学化工中的应用，并能利用计算方法来解决化学中的实际问题，从而培养学生的创新思维和创新能力。教材由文字版和光盘组成，适用于应用化学、化学工程与工艺、制药工程、高分子材料、冶金工程、无机非金属材料、环境工程等专业本科学生使用，也适用于对计算化学有兴趣的化学化工专业技术人员和青年教师参考。
文摘
随着化工设备和工艺对自动化的要求越来越高，而且许多化工过程，人工进行控制相当困难，需要可靠的控制技术系统。因此计算机应用于大型工艺调和的中央控制系统。计算机模拟技术从根本上改变了化学实验技术。
计算机与化学结合是化学发展的必然趋势，它为化学学科的发展、实验测试技术以及数据处理等开辟了一个崭新的方向。与“计算化学”同时发展的，同样是化学、数学、计算机科学交叉的新兴的化学学科分支的，还有“计算机化学（computer chemistry）”、“化学计量学（chemometries）”和“化学信息学（chemiealinformatics）”。
对比这四门交叉学科，“计算化学”更偏重于计算方面，它是以数值计算为基础的。“计算机化学”是用计算机研究化学反应和物质变化规律，实现化学知识创新的科学。以计算机及其网络系统为工具，建立由化学化工信息发现新知识和实现知识传播的理论和方法，认识物质、改造物质、创造新物质和认识反应、控制反应过程和创造新反应、新过程是计算机化学研究的主体。
化学数据挖掘和知识发现、计算机辅助结构解析、分子设计和合成路线设计等是当前计算机化学的主要研究方向。“化学计量学”是运用数学、统计学、计算机科学以及其他相关学科的理论与方法，优化化学量测过程，并从化学量测数据中最大限度地提取有用的化学信息，它以化学量测为基点，实质上是化学量测的基础理论与方法。“化学信息学”的研究的基础内容主要包括：化学、化工文献学；化学知识体系的计算机表示、管理与网络传输；化学图形学；化学知识的计算机推演；化学教育与教学的现代技术与远程信息资源。
目前，计算机在化学中的应用，涵盖了以上四门学科分支所研究的主要内容。归纳起来主要分为两个方面：数值计算方面和非数值计算方面。
1.数值计算：用高级语言及其编程技术，解决化学中的数值计算问题。
它是将数学的计算方法具体地应用于化学过程中，通常是研究化学中一些常用的、共同的、较为常用的计算方法，是计算化学的核心。比如实验数据的内插，函数拟合，线性方程组求解，高阶方程组求解，解微分方程组，求本征值与本征向量等，它们均与化学中量子化学、分析化学、化学平衡、化学动力学及实验数据处理等密切相关。
2.非数值计算：包括（1）字符处理；（2）化学文献的存储与检索；（3）化学数据库：如元素、化合物的结构和物理化学性质，有机分析试剂的结构、合成路线和分析性质，物质的各种仪器分析方法的谱图、晶体结构数据库，以及各学科试题等大型数据库的建立及检索等；
子学科
①原子和分子的计算机表述
②利用计算机协助存储和搜索化学信息数据（参见化学数据库）
③研究化学结构与性质之间的关系（参见定量构效关系(QSAR)及定量构性关系(QSPR)）
④根据对作用力模拟对化学结构进行理论阐释
⑤计算机辅助化合物合成
⑥计算机辅助特性分子设计（例如计算机辅助药物设计）
发展
计算化学其实是一门有着悠久历史的研究领域，自一九二零年代量子力学理论建立以来，许多科学家曾尝试以各种数值计算方法来深入了解原子与分子之各种化学性质。然而在数值计算机广泛使用之前，此类的计算由于其复杂性而只能应用在简单的系统与高度简化的理论模型之中。在十多年前，计算化学仍是一门须具有高度量子力学与数值分析素养的人从事的研究，而且由于其庞大的计算量，绝大部分的计算工作需依靠昂贵的大型计算机主机或高阶工作站来进行。
然而，此情况在九十年代中期开始有了重大的改变。由于使用在个人计算机上的处理器（Pentium, Pentium Pro）以及外围设备（如高速内存及硬盘）的大幅进步，个人计算机的运算速度已经直逼一些传统的工作站；再加上个人计算机系统无需负担传统多人多任务系统中复杂的作业，使得个人计算机逐渐开始成为从事量子化学计算的一种经济而有效率的工具。
然而，早期为个人计算机操作系统所发展的计算化学软件非常有限，因为数十年来大部分的科学应用软件都是在Unix操作系统下所开发出来的，但当时在个人计算机上的Unix操作系统都非常昂贵且不易安装与使用。就在此时，逐渐成熟的Linux操作系统开始被广泛的使用在个人计算机之上。
Linux 是由一位芬兰人Torvald Linus所开发出来的在个人计算机上执行的Unix操作系统。在经过数年全世界无数人的协助发展下，在九十年代末期Linux已成为一功能齐全的网络多人多任务操作系统。Linux最吸引人的地方在其稳定性且不需要昂贵的计算机配备，而且更重要的是它基本上是免费的。
比如说，大家对目前普遍使用的操作系统当机的情况并不陌生，但Linux工作站通常可以正常运作几个月而不出现任何问题；此外，一般个人计算机上使用的操作系统、网络、网页、邮件、档案、X-Window等服务器软件动辄需要上万元，但这些在Linux操作系统中几乎都可免费取得。
因此，搭配Linux操作系统的个人计算机现在已成为量子化学计算的一种很好的选择。当然，如本刊中另一篇文章所介绍的，近几年来许多可在Windows操作系统下运作的计算化学软件也陆续出现，功能也不断的增强，使得个人计算机成为当今计算化学领域中非常重要的工具。
计算化学普及的另外一个原因是图形接口的发展与使用。传统上计算工作的输入与输出都是以文字方式来表示，不但输入耗时易错，许多计算结果的解读也非常不易。近年来图形接口的使用大大的简化了这些过程，使得稍具计算化学知识的人都能够轻易的设计复杂的理论计算，并且能够以简单直接的视觉效果来分析计算所得的结果。现在的研究生可能很难想象以往我们成天坐在文字终端机前一个一个字的将大分子的Z-matrix敲入的生活。
第一原理方法
第一原理方法(Ab initio methods)，也称为从头算方法，常指基于量子力学理论的，完全由理论推导而得，不使用基本物理常数和原子量以外的实验数据、以及经验或者半经验参数的求解薛定谔方程的方法。大多数情况下这些第一原理方法包括一定的近似，而这些近似常由基本数学推导产生，例如换用更简单的函数形式或采用近似的积分方法。
大多数第一原理方法使用波恩-奥本海默近似，将电子运动和原子核运动分离以简化薛定谔方程。计算经常分两个步骤进行：电子结构计算和化学动力学计算。
电子结构可以通过求解定态薛定谔方程（也成为不含时薛定谔方程）得到。求解过程常使用原子轨道线性组合 (LCAO)得到的基组来进行近似。通过这种近似，薛定谔方程可以转化为一个"简单"的电子哈密顿量的本征值方程。该方程的解为离散集。解得的本征值是分子结构的函数。这种对应关系称为势能面。
Hartree-Fock是最常见的一种第一原理电子结构计算。在Hartree-Fock近似中，每个电子在其余电子的平均势中运动，但是不知道这些电子的位置。当电子离得很近时，即使是用平均方法考虑电子间的库仑相互作用，电子也不能相互避开，因此在Hartree-Fock中高估了电子排斥。Hartree-Fock方程需采用变分法求解，所得的近似能量永远等于或高于真实能量，随着基函数的增加，Hartree-Fock能量无限趋近于Hartree-Fock极限能。
很多方法先进行Hartree-Fock计算，随后对电子的瞬时相关对此进行修正。相应能量的降低称为电子相关能。这些方法称为后Hartree-Fock方法，包括多体微扰理论、耦合簇理论 (Coupled Cluster) 等。
量子蒙特卡罗 (QMC) 是另外一种解决电子相关问题的方法。在量子蒙特卡罗中，体系的基态波函数显式地写成关联的波函数，也就是说波函数是电子--电子之间距离的显式函数。量子蒙特卡罗采用蒙特卡罗方法对积分进行数值解析。量子蒙特卡罗计算非常耗时，但却可能是目前精确度最高的第一原理方法。
密度泛函理论 (DFT) 的许多常用泛函均包含由实验数据拟合而来的参数。但在解决分子的电子结构问题时也常将密度泛函理论被当做第一原理方法。密度泛函理论使用电子密度而不是波函数来表述体系能量。在DFT计算中，哈密顿量的一项，交换-相关泛函，采用近似形式。
当采取的近似足够小的时候，第一原理电子结构方法的结果可以无限趋近准确值。但是，与真实值的偏差往往并不随近似的减少而单调递减，有时最简单的计算反而会有更准确的结果。第一原理计算的主要缺点是运算量巨大，往往需要大量的计算时间、内存和磁盘空间。HF方法的计算量随体系的增大以 N4 增长（N 是基函数的数目）–计算两倍大的体系需要16倍的时间–电子相关方法的增长速度更快（DFT计算大约以 N3 增长，相比之下是效率最高的电子相关方法）。
计算化学方法也可以用来解决固体物理的问题。晶体的电子结构通常用能带结构来表示。第一原理和半经验方法得到的轨道能量可以进一步应用于能带结构的计算当中。
目录
绪论
0.1 什么是计算化学
0.2 计算机在化学中的应用及其发展
0.3 计算化学的研究内容和方法
上篇：化学中常用的数值计算方法
第一章 代数方程及代数方程组的求解
1.1 一元N次(N>2)非线性方程的求解
1.1.1 二分法
1.1.1.1 方法原理
1.1.1.2 程序框图及源程序
1.1.1.3 应用示例
1.1.2 牛顿一拉弗森迭代法
1.1.2.1 方法原理
1.1.2.2 程序框图及源程序
1.1.2.3 应用示例
1.2 解线性方程组的方法
1.2.1 选主元的高斯消去法
1.2.1.1 方法原理
1.2.1.2 程序框图及源程序
1.2.1.3 应用示例
1.2.2 高斯-赛德尔迭代法
1.2.2.1 方法原理
1.2.2.2 程序框图及源程序
1.2.2.3 应用示例
习题
第二章 实验数据的处理及模型参数的确定
2.1 插值法
2.1.1 线性插值
2.1.1.1 方法原理
2.1.1.2 程序框图及源程序
2.1.1.3 应用示例
2.1.2 拉格朗日插值多项式
2.1.2.1 一元拉格朗日插值
2.1.2.2 一元三点拉格朗日插值
2.2 回归分析和曲线拟合
2.2.1 一元线性回归分析
2.2.1.1 方法原理
2.2.1.2 程序框图及源程序
2.2.1.3 线性模型的推广
2.2.1.4 应用示例
2.2.2 多元线性回归
2.2.2.1 方法原理
2.2.2.2 可化为多元回归的问题
2.2.2.3 程序框图及源程序
2.2.2.4 应用示例
2.2.3 多项式拟合简介
2.2.3.1 方法原理
2.2.3.2 源程序
2.2.3.3 应用示例
2.3 数值微分
2.3.1 方法原理
2.3.2 程序框图及源程序
2.3.3 应用示例
习题
第三章 数值积分与常微分方程的数值解法
3.1 数值积分
3.1.1 梯形法原理简介
3.1.2 辛普森法
3.1.2.1 方法原理
3.1.2.2 程序框图及源程序
3.1.2.3 应用示例
3.1.3 离散点数据的求积
3.1.3.1 方法原理
3.1.3.2 程序框图及源程序
3.1.3.3 应用示例
3.2 常微分方程的数值解法
3.2.1 欧拉法及其改进
3.2.1.1 方法原理
3.2.1.2 程序框图及源程序
3.2.1.3 应用示例
3.2.2 龙格-库塔法解常微分方程及一阶常微分方程组
3.2.2.1 方法原理
3.2.2.2 程序框图及源程序
3.2.2.3 应用示例
习题
第四章 本征值和本征向量
4.1 本征值和本征向量的数值解法
4.1.1 行列式求值法
4.1.2 求实对称矩阵本征值问题的雅可比方法
4.1.2.1 方法原理
4.1.2.2 源程序
4.2 应用示例
4.2.1 休克尔分子轨道理论(HM0)
4.2.2 质子NMR谱的模拟
习题
第五章 化学化工中的常用软件和网络资源
5.1 化学中常用的软件简介
5.1.1 化学结构式与分子图形编辑软件
5.1.1.1 ChemWindow软件使用简介
5.1.1.2 CS ChemC)ffice软件使用简介
5.1.2 数据处理软件
5.1.2.1 Origin 7.0版本的特点
5.1.2.2 Origin 7.0工作环境
5.1.2.3 0rigin 7.0应用实例
5.1.3 文献管理软件
5.1.4 图谱解析软件
5.1.5 计算机辅助教学软件
5.1.6 量子化学计算软件
5.1.7 分子模拟计算软件
5.2 Internet网络上的化学化工资源
5.2.1 Internet概述
5.2.2 Internet资源指南
5.2.3 化学化王文献联机检索
5.2.4 网上的图书、期刊、研究报告
5.2.5 网上专利、技术标准
5.2.6 网上数据库
5.2.7 其他
习题
第六章 最优化方法在化学化工中的应用简介
6.1 最优化方法基本原理
6.1.1 最优化与化学的关系
6.1.2 多元函数的一维寻查方法
6.2 单纯形法及其在化学中的应用
6.2.1 方法原理
6.2.2 应用示例
6.2.2.1 钒点滴试验最佳条件的搜索
6.2.2.2 石油裂解的最佳产值条件的优化
6.2.2.3 色谱分离的顺序优化
6.3 化工调优操作及其应用
6.3.1 调优操作
6.3.2 统计调优法
6.3.2.1 方法步骤
6.3.2.2 应用示例
6.3.3 模拟调优法
6.3.3.1 方法步骤
6.3.3.2 应用示例
习题
第七章 化学化工过程计算机模拟简介
7.1 化学中计算机模拟方法简介
7.1.1 蒙特卡罗方法简介
7.1.1.1 基本原理
7.1.1.2 应用示例
7.1.2 分子动力学模拟方法简介
7.2 化工过程模拟简介
7.2.1 化王流程稳态模拟
7.2.2 化王流程动态模拟
7.3 化学过程计算机模拟应用实例
7.3.1 二组元理想液态混合物气-液相平衡相图的计算机模拟
7.3.1.1 计算原理
7.3.1.2 计算实例
7.3.2 二组元非理想液态混合物气-液相平衡相图的计算机模拟
7.3.2.1 二组元非理想液态混合物各组分活度系数的计算
7.3.2.2 具有较大偏差的二元系统恒沸状态的判据及其参数计算
7.3.3 复杂反应动力学的计算及过程的计算机模拟
7.3.3.1 平行反应动力学的计算机模拟
7.3.3.2 连续反应动力学的计算机模拟
7.3.3.3 对峙放热反应的最适宜温度的计算
7.3.4 气相色谱仪及其实验过程的仿真
7.3.4.1 计算模型
7.3.4.2 仿真流程和程序框图
7.3.4.3 计算实例和结果分析
习题
第八章 无机化学计算实例
8.1 溶液浓度的计算
8.2 由元素分析而得的所有经验式推导
8.3 由元素分析而得的合理经验式推导
8.4 二元化合物的经验式的推导
8.5 无机定性分析步骤的模拟
8.6 稀溶液依数性的计算
8.7 用元素分析法确定有机混合物的组成
第九章 分析化学计算实例
9.1 滴定曲线分析
9.2 氧化还原滴定曲线的计算
9.3 弱破及其相应共轭碱钠盐的水溶液平衡
9.4 质谱法测定混合物系统中各组分的含量
9.5 ABC分子体系NMR图谱的模拟
第十章 有机化学计算实例
10.1 关于有机合成路线的探索
10.2 寻找最佳有机合成路线
10.3 有机物质精馏的计算
10.4 硝酸铀酰和硝酸在水相和TBP-煤油间的分配平衡的计算
第十一章 物理化学计算实例
11.1 范德瓦耳斯状态方程计算实际气体摩尔体积
11.2 纯气体逸度的计算
11.3 基尔霍夫定律的应用——指定温度下化学反应焓的计算
11.4 燃烧焓测定的实验数据处理
11.5 物质绝热燃烧反应最高火焰温度的计算
11.6 物质标准熵(量热熵)的计算
11.7 多组元系统中某组元偏摩尔体积的计算
11.8 单原子和双原子光谱熵的计算
11.9 物质标准摩尔自由能函数和焓函数的计算
11.10 纯物质两相平衡时克拉贝龙-克劳修斯方程式的应用
11.11 二组元气-液平衡实验数据的拟合与相图模拟
11.12 二元理想液态混合物泡点温度的计算
11.13 求化学平衡与相平衡体系申的独立组分数和独立方程
11.14 化学反应平衡常数计算
11.15 微分法确定化学反应的动力学方程式
11.16 积分法确定化学反应的动力学方程式
11.17 半衰期法确定化学反应的动力学方程式
11.18 多相催化反应动力学参数的确定
11.19 苯的热裂解脱氢反应的动力学
11.20 一级反应的蒙特卡罗法模拟
11.21 强电解质溶液无限稀释摩尔电导率的计算
11.22 强电解质水溶液离子平均活度系数的计算
11.23 原电池热力学计算
11.24 固体对气体的等温吸附方程计算
11.25 固体对气体的等温吸附方程及催化剂比表面积的计算
11.26 最优化方法确定等温吸附方程式中的参数
第十二章 结构化学计算实例
12.1 电子云空间分布的描绘
12.2 类氢原子轨道径向分布函数曲线的模拟
12.3 分子结构-性能的多元线性回归分析
12.4 一维有限势箱中粒子的能级和波函数计算
附录
附录1 常用的计算化学期刊、文献及网址
附录2 算法和计算机语言简介
附录3 数值计算误差简介
附录4 构造算法与编程中应注意的几个问题
附录5 算例索引
附录6 子程序索引
附录7 部分源程序(Object Pascal)
参考文献
