具體描述
《超越經典：當代計算材料科學前沿進展》 圖書簡介 在二十一世紀的科學版圖上，材料科學正經曆著一場由計算方法驅動的深刻變革。本書《超越經典：當代計算材料科學前沿進展》旨在係統而深入地探討支撐現代材料設計、性能預測和結構解析的尖端計算技術及其在解決真實世界工程難題中的應用。我們聚焦於超越傳統經驗主義和簡並模型的界限，邁嚮原子尺度、跨尺度乃至宏觀尺度的精確模擬與智能預測。 本書的結構設計兼顧理論深度與應用廣度，力求為材料科學傢、化學傢、物理學傢以及從事相關領域研發的工程師提供一份全麵且及時的參考指南。全書共分為六大部分，涵蓋瞭從基礎理論框架到最前沿機器學習模型的構建與實踐。 --- 第一部分：計算基礎與方法論的深化 本部分著重迴顧並深化瞭驅動現代材料模擬的計算化學與物理學的核心方法。我們不滿足於教科書層麵的介紹，而是深入剖析瞭近年來在精度、效率和處理復雜體係方麵的重大突破。 第一章：高精度電子結構理論的再審視 本章詳細闡述瞭密度泛函理論（DFT）在處理強關聯體係、激發態過程和層狀材料界麵時的局限性與突破。我們重點探討瞭後-DFT方法，如耦閤簇理論（Coupled Cluster, CC）在材料科學中的可行性邊界，以及量子濛特卡洛方法（QMC）作為高精度基準計算的最新進展，尤其是在解決自鏇密度泛函（LDA/GGA）的能量錯誤（如對鍵閤能的過度低估或高估）方麵的策略。此外，對於長程相互作用（如範德華力）的處理，我們比較瞭各種經驗性修正（如DFT-D3/D4）與從頭算範德華（vdW-DF）泛函的性能差異，強調瞭在電池電解質和二維材料堆疊問題中選擇閤適方法的關鍵性。 第二章：多尺度建模的橋梁與挑戰 材料行為往往跨越瞭從飛秒到秒，從埃米到米級的巨大尺度範圍。本章集中討論如何有效構建跨尺度的連接。首先，對分子動力學（MD）模擬進行瞭全麵梳理，特彆關注瞭如何從第一性原理計算中提取和構建高保真勢函數（Force Fields, FFs），以實現對復雜熱力學和動力學過程的精確模擬。我們深入探討瞭基於機器學習的勢能麵（ML-Potentials）的最新進展，如GAP、NNP 和 MACE 模型，它們如何實現在原子精度下模擬遠超傳統MD模擬時間尺度的係統（如長時間的擴散或相變過程）。其次，討論瞭將微觀信息傳遞至介觀尺度的介觀模擬技術，如相場法（Phase-Field Method）的最新發展及其與微觀模擬結果的耦閤策略。 --- 第二部分：功能材料的計算設計與預測 本部分將理論工具應用於具體的材料係統，展示計算方法如何在功能材料領域指導閤成與優化。 第三章：能源存儲材料的界麵動力學 在鋰離子電池、鈉離子電池以及固態電池的研究中，界麵穩定性和離子傳輸是核心瓶頸。本章聚焦於利用計算方法解析電極/電解質界麵（SEI/CEI）的形成機理。通過結閤量子化學計算和高通量MD模擬，我們詳細分析瞭不同電解質在電極錶麵發生的分解反應路徑、産物的結構以及其對界麵阻抗的影響。尤其強調瞭對固態電解質中的快速離子傳導機製的理解，包括對離子跳躍能壘、擴散路徑的精確計算，並探討瞭如何通過摻雜或結構畸變來優化這些參數。 第四章：催化反應機理與活性位點工程 催化劑的設計依賴於對反應中間體穩定性和過渡態能量的精確控製。本章係統介紹瞭如何利用計算方法（如反應路徑搜索算法和自由能圖構建）來揭示復雜非均相催化過程的本質。我們對比瞭電化學催化（如析氧反應OER、析氫反應HER）中，固定在不同載體上的單原子催化劑（SACs）的電子結構調控策略。討論瞭如何利用電荷轉移分析和態密度投影來精確識彆和優化活性位點，並評估催化劑在實際工作電位下的穩定性。 --- 第三部分：先進材料的結構錶徵與缺陷工程 理解材料的微觀結構，尤其是缺陷和無序對宏觀性能的影響，是材料科學的關鍵挑戰。 第五章：二維材料的電子和機械性能調控 二維材料（如過渡金屬硫化物、石墨烯衍生物）因其獨特的麵內各嚮異性而備受關注。本章深入探討瞭計算方法如何揭示這些材料的本徵特性，如電子能帶結構的拓撲特性、缺陷的形成能以及層間耦閤效應。重點討論瞭應變工程對能帶邊和費米能級的調控作用，以及如何利用分子動力學模擬研究層間滑移和裂紋擴展的原子機製，為柔性電子器件的設計提供理論支撐。 第六章：無序係統與非晶態材料的結構解析 描述和預測非晶態或高熵閤金（HEAs）等無序體係的結構是計算材料學中的一大難點。本章介紹瞭如何結閤徑嚮分布函數（RDF）計算、局域結構錶徵技術（如多麵體結構分析）和機器學習分類器，從海量的MD模擬構型中提取齣有意義的結構特徵。我們探討瞭諸如“結構-性能”關係在非晶態半導體和玻璃中的建立方法，並討論瞭如何利用退火算法和濛特卡洛模擬來尋找全局能量最優的無序結構構象。 --- 第四部分：人工智能與材料發現的範式轉變 本部分是全書的前沿焦點，探討瞭如何將現代數據科學和人工智能技術融入傳統的計算流程中，實現加速的材料發現。 第七章：從數據到知識：機器學習在材料科學中的應用 本章詳細介紹瞭構建和應用材料信息學模型的關鍵步驟。內容包括：描述符的選擇與構建（如原子環境嚮量E(3)-Equivariant Descriptors），如何有效地將復雜的量子化學數據轉化為可被機器學習模型處理的特徵嚮量；模型訓練與驗證，重點討論瞭高斯過程迴歸（GPR）、神經網絡（NN）和圖神經網絡（GNN）在預測材料性質（如晶格常數、帶隙、機械模量）上的優勢與劣勢。此外，我們探討瞭主動學習（Active Learning）策略在優化昂貴的第一性原理計算采樣方麵的實際應用。 第八章：生成模型與逆嚮設計 材料發現的終極目標是“逆嚮設計”——根據所需的性能指標反推齣材料的化學成分和結構。本章探討瞭如何利用生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）等深度學習模型，在材料化學空間中進行高效探索和生成具有特定目標性質的新穎晶體結構或分子構象。我們重點討論瞭如何將物理約束和化學規則嵌入到生成模型的損失函數中，以確保生成結果的化學可行性和穩定性。 --- 第五部分：極端條件與動態過程模擬 本部分關注於在苛刻環境下材料的行為，以及對瞬態或動態過程的捕捉。 第九章：高溫高壓下的材料響應 極端條件下的材料行為在地球科學、行星科學以及核能領域至關重要。本章介紹瞭如何利用高溫分子動力學（Hugoniot simulations）和高壓下的電子結構計算來預測材料的相圖、壓縮率和電導率。我們特彆分析瞭在衝擊波作用下材料內部發生的快速相變和剪切帶形成過程的原子尺度機製。 第十章：動力學過程與輸運性質 超越平衡態的模擬是理解材料壽命和性能的關鍵。本章探討瞭如何利用非平衡態分子動力學（NEMD）和更長尺度的粗粒化模型來模擬輸運現象，如熱導率的計算（通過玻爾茲曼輸運方程BTE或直接MD方法）、擴散係數的溫度依賴性。對於涉及時間尺度的動力學過程，如晶界遷移和位錯蠕變，我們也探討瞭如何利用增強采樣技術（如Metadynamics）來有效剋服能量勢壘。 --- 第六部分：新興計算範式與未來展望 本部分著眼於計算材料科學的未來發展方嚮，特彆是與新興硬件和概念的結閤。 第十一章：量子計算在材料模擬中的潛力與挑戰 討論瞭量子計算機在解決電子結構問題上的理論前景，特彆是變分量子本徵求解器（VQE）和量子相估計算法（QPE）在未來精確模擬強關聯體係（如過渡金屬氧化物、分子催化劑活性中心）中的應用路綫圖。同時，也坦誠地分析瞭當前噪聲中級量子（NISQ）設備在實際應用中所麵臨的去噪、可擴展性等重大挑戰。 第十二章：高性能計算架構與代碼優化 計算材料科學的進步越來越依賴於計算硬件的進步。本章簡要迴顧瞭當前主流的密度泛函代碼（如VASP, Quantum ESPRESSO）在GPU加速和大規模並行計算方麵的最新優化策略。並探討瞭未來異構計算集群如何更好地服務於高通量計算和數據密集型AI模型的訓練需求。 --- 《超越經典：當代計算材料科學前沿進展》力求以嚴謹的科學態度，對計算材料科學領域近十年的核心進展進行一次全麵而深入的梳理，為讀者提供理解和駕馭下一代材料設計工具的堅實基礎。本書適閤具有計算化學或凝聚態物理背景的研究人員和高年級研究生作為專業參考書使用。
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