《计算和量子化学》计算化学前言
计算化学的应用及发展趋势
计算化学的应用及发展趋势计算化学是现代化学领域中的一个重要分支，它将计算机和化学相结合，利用数学和计算机处理化学数据，并通过建立数学和计算机模型来描述和预测化学现象。
计算化学的应用范围很广，涉及到分子设计、化学反应机理研究、材料科学、医药研发等多个领域。
本文将探讨计算化学的应用及发展趋势。
一、计算化学在分子设计中的应用分子设计是利用计算方法来设计新药物、化妆品和新材料的过程。
传统的药物研发通常需要耗费巨额资金和长时间才能推出一种新药物，但是利用计算化学的方法可以加速这个过程。
计算化学在药物研发中的应用主要是模拟化合物及其生物活性，可以预测药物的作用机制和生物活性，同时也可以进行药物毒性预测和药物代谢研究。
计算化学在材料科学中也有广泛的应用。
材料科学的主要目标是设计出性能优良的材料，用来解决工业、生活中的实际问题。
利用计算化学方法可以较准确地预测材料的性能，同时可以改进和优化现有材料。
二、计算化学在化学反应机理研究中的应用化学反应机理研究是计算化学的另一个应用领域。
化学反应机理研究的主要目的是揭示化学反应的机理和过程，理解化学反应的本质，并提出新的化学反应条件和控制手段。
计算化学可以帮助我们深入理解化学反应的本质，通过计算模拟和计算机模型来揭示反应机理、热力学和动力学规律等。
三、计算化学的发展趋势随着计算机的不断升级和计算化学理论的不断发展，计算化学在国内外的应用范围和研究深度都在不断拓展。
在计算方法上，目前正逐渐向着高性能计算和新型计算方法的方向发展。
高性能计算机具有更快的计算速度和更广泛的应用范围，可以处理更大规模的化学计算问题。
新型计算方法包括量子化学方法、分子动力学模拟和机器学习等，这些方法各具优势，可以处理更复杂、更精细的化学问题。
除了计算方法的改进外，计算化学在计算机硬件和软件方面也有很大的发展空间。
目前，计算机硬件和软件的发展已经为计算化学的应用提供了更好的支持，这种趋势在未来还将继续。
理论计算化学的方向和应用研究
理论计算化学的方向和应用研究引言理论计算化学是一门基础研究领域，使用物理、化学和数学等学科的理论和计算方法，研究分子的结构与性质、反应机理、能量表面、电荷密度、溶解度等问题，广泛应用于化学、生物、医学等领域。
理论计算化学不仅是解释实验现象的重要工具，也是实验科学发展过程中提出新假说和新观念的源泉。
本文将简要介绍理论计算化学的研究方向和应用领域。
一、量子化学量子化学是理论计算化学的重要分支，主要研究原子与分子的量子力学问题。
量子化学可用于分子能量计算、反应机理研究、化学动力学仿真、分子催化探索等领域。
其中，计算分子光谱是其中最重要的应用之一。
量子化学的成功应用主要归功于高水平计算方法的发展，例如基组方法、密度泛函理论和适用于非绝热过程的方法等。
二、分子模拟分子模拟是应用计算机计算得出分子性质的系统科学，可以研究大分子的结构、动力学和热力学性质，对于生物、材料、能源等领域的应用极为广泛。
其中，分子动力学模拟是近年来研究重点之一。
分子动力学是一种通过模拟分子在系统中随时间变化的过程，研究分子的探究。
利用分子动力学模拟，可以预测分子的构象、结构和动力学性质，从而为实验提供指导。
三、化学信息学化学信息学是一门通过计算机处理大量化学数据，探索物质和化学现象的领域。
它涉及到机器学习、化学计量学、数据库和化学信息检索等方面。
化学信息学主要运用于化合物的数据管理和预测、健康食品配方设计和生物医学研究等领域。
化学信息学中的分子描述符可以通过数学方法将化合物转化为数字序列，用于分类、模式识别、化学计量等应用。
四、化学计算机辅助设计化学计算机辅助设计是指借助计算机辅助设计模拟、优化和预测分子结构和性质，实现分子的合成、设计和功能研究的过程。
利用计算机辅助设计，可以快速预测大量新化合物的结构和性质，帮助化学家理解和控制物质的性质和行为。
同时，计算机辅助设计还可用于预测通量、毒性、有活性化合物库的筛选等。
五、材料计算化学材料计算化学是将理论计算化学的方法应用于材料领域，从原子尺度预测物质的性质和材料的结构。
当代化学前沿知识
当代化学前沿知识
当代化学是一个快速发展的领域，涵盖了许多前沿知识和研究领域。
本文将介绍一些当代化学的前沿知识。
纳米化学
纳米化学是研究纳米尺度物质特性和应用的领域。
纳米颗粒具有与宏观材料不同的特殊特性，如比表面积大、光学和电学性质变化等。
纳米化学在材料科学、能源储存、生物医学等方面有广泛的应用和潜在的发展。
有机合成
有机合成是合成有机化合物的研究领域。
通过有机合成，化学家可以设计和合成出一系列复杂的有机分子，如药物、材料和功能分子。
有机合成的目标是发展高效、经济和环境友好的合成方法。
超分子化学
超分子化学是研究分子之间相互作用和自组装的领域。
超分子
化学关注分子之间的非共价键连接形成的超分子结构和功能。
通过
控制和调控超分子结构，超分子化学为材料科学、催化和生物化学
等领域提供了新的思路和方法。
生物无机化学
生物无机化学是研究生物体内金属元素和生物分子之间的相互
作用和功能的领域。
生物无机化学揭示了金属离子在生物体内的重
要角色，如酶催化、电子传递和信号传递等。
生物无机化学对于理
解生命活动的机制和开发新的生物技术具有重要意义。
量子化学
量子化学是利用量子力学原理研究分子和原子性质的领域。
通
过计算和模拟方法，化学家可以预测和理解分子的结构、性质和反应。
量子化学在药物设计、材料科学和催化领域等有着广泛的应用。
这些当代化学的前沿知识和研究领域显示了现代化学的发展方向和潜力。
通过深入研究这些领域，我们能够更好地理解和应用化学知识，推动科学技术的发展。
量子化学计算研究进展
量子化学计算研究进展摘要：量子化学以理论化学为基础，量子力学与化学相结合，可以预测和解释分子结构和各种化学变化。
该文对量子化学计算的发展进行了简单的概述，并用半经验算法计算了吡啶及其取代物、喹啉及其取代物、以及苯甲酸及其取代物，这些取代物的logPpass值。
具有很好的相关性。
关键词：量子化学计算半经验算法渗透性1 量子化学概述量子假说是在1900年由普朗克提出来的，他假定电磁场和物质交换能量是以间断的形式(能量子)实现的，得出了黑体辐射能量分布公式，成功地解释了黑体辐射现象。
由于微观粒子具有波粒二象性，微观粒子所遵循的运动规律就不同于宏观物体的运动规律，描述微观粒子运动规律的量子力学也就不同于描述宏观物体运动规律的经典力学。
当粒子的大小由微观过渡到宏观时，它所遵循的规律也由量子力学过渡到经典力学。
2 量子化学计算方法密度泛函理论[1]（DFT=Density Functional Theory），是在1964年由Kohn提出来的，指出电子密度决定分子的一切性质，体系的能量是电子密度的泛函[2]。
这种计算方法的特点在于计算结果精确，并且计算出结果比较快。
其他方法还有从头计算方法、半经验方法等。
3 量子化学计算运用量子化学计算能帮助阐明含能材料的分子结构和性能的关系，可应用在了解大幅度构象变化的机理，设计高效、高选择性的药物分子、固体材料化学、配位化学、催化作用本质的研究、多相催化中的吸附、检验反应机理[3]等方面。
本文主要研究用遗传算法建立QSPR模型预测药物的渗透性，利用度的大小是成为候选药物的主要参数[4]。
药物渗透性用被动渗透性Ppass来表征，最常用的衡量这个值大小的方法是用通过测量药物分子通过平行人工膜的渗透性可以得到一个logPpass值，值越大说明渗透性越好，所以我们可以通过建立模型来预测未知化合物的logPpass值。
本文计算了吡啶及其取代物、喹啉及其取代物、以及苯甲酸及其取代物，这些取代物的logPpass值是由Achary等[5]的工作组计算所得。
计算化学中的前沿挑战与方法发展
计算化学中的前沿挑战与方法发展计算化学是一门交叉学科，将化学、物理学和计算机科学相结合，通过计算机模拟、虚拟实验等手段来研究分子、材料和化学反应等问题。
计算化学在现代化学研究和应用中扮演着重要的角色，包括药物研究、材料设计和催化剂开发等领域。
但是，计算化学中也存在一些前沿挑战，需要不断发展新的方法来克服。
其中一个挑战是处理复杂体系。
现实中的化学反应、分子和材料往往具有复杂的结构和性质，需要使用复杂的数学模型来描述。
这些模型需要精确计算其能量、结构和反应性等参数，但是传统的计算方法往往在复杂体系中出现精度不足或计算复杂度过高的问题。
为了应对这一挑战，计算化学研究者正在发展新的方法，例如密度泛函理论（DFT）和量子力学分子动力学（QM/MM）模拟等。
DFT是通过对电子密度的函数近似来模拟分子体系的方法，其能够提供更高精度的计算结果。
而QM/MM模拟是将量子力学和分子力学相结合的方法，能够处理大型分子系统的计算问题。
另一个挑战是处理量子效应。
在微观尺度下，物理世界具有量子效应，例如电子云的波动、原子核的量子隧穿等。
这些效应对于一些化学反应和材料性质的计算具有重要影响，但是传统的计算方法往往不能很好地处理这些效应。
为了解决这一问题，计算化学研究者正在发展量子化学方法。
量子化学方法是基于量子力学原理的计算方法，能够更准确地描述化学反应和材料性质的量子效应。
例如，量子化学中的哈特利-福克方法和扫描隧道显微镜（STM）方法，可以精确计算分子结构和电子能级等参数。
最后，一个挑战是处理多物理场耦合的问题。
许多化学反应和材料性质往往与多个物理场（例如温度、压力、电场等）的相互作用有关。
这些物理场的相互作用能够显著地影响它们的特性，但传统的计算方法往往难以处理这些相互作用。
为了克服这一挑战，计算化学研究者正在发展多场耦合计算方法。
这些方法包括多场耦合场（MCFC）方法和多反应场（MFC）方法，能够精确计算多个物理场之间的相互作用和多个反应之间的相互作用。
量子化学基础与计算化学方法
量子化学基础与计算化学方法量子化学是理论化学领域中非常重要的一部分，它研究的是原子和分子的行为，利用量子力学原理对化学现象进行全面的解释和预测。
计算化学方法则是通过运用计算机技术，模拟和计算分子的结构、性质以及化学反应等方面的信息。
本文将介绍量子化学的基础知识和计算化学方法的主要应用。
1. 量子化学基础量子化学是以量子力学为基础的一门学科，它的发展源于人们对于物质微观行为的探索。
量子化学中的一些基本概念包括：波粒二象性、波函数、哈密顿算符、薛定谔方程等。
通过这些概念，量子化学为化学现象提供了全面而精确的解释。
2. 分子结构与能量的量子化学描述量子化学研究的一个重要方面是分子的结构和能量。
通过分子的波函数，可以计算得到分子的几何结构、键长和键角等信息。
利用哈密顿算符，可以得到分子的能量和振动频率等参数。
这些信息对于理解分子的性质和化学反应机理非常重要。
3. 电子结构计算方法电子结构计算是量子化学中最常用的计算化学方法之一。
通过求解薛定谔方程，可以得到分子的电子结构信息，如电子能级、轨道等。
常见的电子结构计算方法包括：Hartree-Fock (HF)方法、密度泛函理论(DFT)方法等。
这些方法已经被广泛应用于分子的性质预测和反应机理研究等方面。
4. 分子动力学模拟分子动力学模拟是另一种常用的计算化学方法，它通过求解牛顿方程，模拟分子在一定条件下的运动轨迹和相互作用。
分子动力学模拟可以模拟分子的构型变化、物理性质以及化学反应等过程。
这种方法对于研究溶液体系、生物分子以及材料科学等领域具有重要的意义。
5. 化学反应的计算化学方法化学反应是化学过程中的关键环节，计算化学方法可以帮助我们理解和预测化学反应的机理和性质。
通过分子轨道理论、过渡态理论以及动力学方法等，可以对化学反应进行详细的研究。
这些方法为新材料的设计以及催化剂的优化提供了重要的理论指导。
总结：量子化学基础是理解和解释化学现象的关键，计算化学方法则是对化学问题进行模拟和计算的重要工具。
量子化学计算技术研究及应用
量子化学计算技术研究及应用作为一种新兴的计算模式，量子化学计算在近年来得到了越来越多的应用。
在这篇文章中，我们将探讨量子化学计算的基本原理和技术，并对其在化学研究中的应用进行分析和讨论。
一、量子化学计算的基本原理量子化学计算是通过量子力学的基本原理来计算分子的性质和行为。
量子力学的基本原理可以概括为：一个粒子的状态可以用一个波函数来描述，这个波函数可以提供粒子在空间中的位置和速度信息。
在分子内部的每个原子都有一组电子，而这些电子的运动是非常复杂的，因为它们之间存在相互作用，其运动方式可以用量子力学的基本原理来计算。
因此，量子力学的基本原理也适用于计算复杂分子系统的行为和性质。
量子化学计算一般包括以下几个步骤：1）分子结构的优化；2）计算分子的基态电子结构；3）计算分子的激发状态；4）计算分子的光谱学性质。
这些步骤都需要使用量子化学的相关算法和技术来解决。
二、量子化学计算中的常见算法和技术量子化学计算中常用的算法和技术包括：1）分子力学计算；2）量子化学计算；3）密度泛函理论计算；4）哈特里-福克方程（Hartree-Fock equation）计算；5）密度泛函理论分子动力学（Density Functional Theory Molecular Dynamics）计算；6）基于相对论量子化学的计算。
其中，哈特里-福克方程计算是量子化学计算中最常用的方法之一。
该方法用于描述分子的基态电子结构，其基本思想是采用波动方程来描述分子中的电子。
这个波动方程的求解可以通过构造哈密顿量来实现。
哈密顿量包括了分子的动能和势能，通过求解哈密顿量可以得到分子体系的波函数和能量等信息。
三、量子化学计算在化学研究中的应用量子化学计算在化学研究中的应用非常广泛。
其中，研究分子结构和属性是量子化学计算的重要应用之一。
通过计算分子的电子结构，可以得到分子的能量、电性质、光学特性等信息。
这些信息对于研究分子的反应机理和物理化学特性具有重要的意义。
理论计算化学的应用与发展趋势
理论计算化学的应用与发展趋势概述理论计算化学是指利用计算机模拟和计算方法研究和预测分子结构、反应过程、性质和相互作用等化学问题的一门学科。
它基于量子力学理论和统计力学原理，并借助数学、物理和计算机科学等多个领域的方法和工具来解决化学问题。
随着计算机硬件和软件的迅速发展，理论计算化学在近年来得到了广泛应用，并在化学研究和工业发展中发挥了重要作用。
本文将介绍理论计算化学的应用领域和发展趋势。
应用领域理论计算化学的应用广泛涉及到无机化学、有机化学、生物化学等多个子领域，并在以下方面得到了广泛应用：1. 反应机理研究：通过分子动力学模拟和量子化学计算方法，可以对化学反应的机理和能垒进行预测和研究。
这对于有机合成的优化和新反应的设计具有重要意义。
2. 物质性质预测：理论计算化学可以预测化合物的各种性质，如结构、能量、电荷分布和谱学数据等。
这对于新材料的设计和发现、物性优化具有重要指导意义。
3. 催化剂设计：理论计算化学可以通过计算方法对催化剂活性位点进行预测和优化，从而指导合成新型高效催化剂的设计。
这对于环境保护和能源转化等领域的研究具有重要意义。
4. 药物设计：理论计算化学在药物设计中的应用也日益重要。
通过计算和模拟可以预测药物靶点的结构、药物分子和靶点之间的相互作用，从而优化药物的活性和选择性。
发展趋势随着计算机硬件和软件的不断发展，理论计算化学在以下方面的应用和发展将受到更多关注：1. 多尺度模拟：传统的理论计算化学方法多以分子为单位进行计算，但现实中的化学问题涉及到的尺度远远超出分子尺度。
因此，未来的发展趋势之一是将多尺度模拟方法引入理论计算化学，从分子尺度到材料尺度，甚至到器件尺度进行模拟和计算。
2. 机器学习：机器学习在化学领域的应用已经取得了很大的进展，未来将在理论计算化学中得到更多应用。
通过建立基于大量实验数据和计算数据的模型，从而预测分子性质、反应机理等。
机器学习与理论计算化学的结合将大大加速新材料和新药物的研发过程。
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Walter Kohn’s Contributions
瑞典皇家科学院颁奖文件评价:
Walter Kohn’s theoretical work has formed the basis for simplifying the mathematics in descriptions of the bonding of atoms, the density-functional theory (DFT). The simplicity of the method makes it possible to study very large molecules.
计算化学
前言
• 什么是计算化学(What?) • 为什么学习计算化学(Ｗhy?) • 计算化学的过去、现在和未来 • 如何学习计算化学 (How?)
什么是计算化学
二十世纪八十年代以来，先进的分析仪器的 应用、量子化学计算方法的进展和计算机技术的 飞速发展，对化学科学的发展产生了冲击性的影 响。其研究内容、方法、乃至学科的结构和性质 都在发生深刻的变化。
计算化学的过去、现在和未来
发展： 以量子化学计算为代表的计算化学发展史。 以化工过程计算机控制为代表的化工过程自
动化发展史。 计算数学与分析化学相结合的发展史。 计算机网络技术在化学信息收集方面的应用。
计算化学的过去、现在和未来
量子化学从二十世纪30年代初的理论奠基到 90年代末在计算技术与应用上的成熟，经历了漫 长的将近七十年。
化学及与化学相关学科的发展促进了数学向 化学的渗透。
众多的数学工具应用于物理化学领域：
矩阵代数 复变函数 数理方程 数理统计 数值方法 群论 不可约张量法 李代数 非线性数学 模糊数学 分型理论与方法
数学与物理化学的交叉使有关的数学知识在 其他各化学分支亦得以应用。
狭义：量子化学 广义：计算化学是一个涉及多种学科的边缘学科
前景：
计算机网络技术进一步的发展 （1） 网上化学化工信息的检索。 （2） 计算机远程化学教学普及。
人工智能技术在化学领域中将快速发展 （1） 化学实验室仪器设备与材料的自动化管理系统； （2） 实验数据的计算机化收集管理与分析处理； （3） 化学数据库技术在分析化学实验室中的应用， （4） 各种计算机专家系统将大量开发和完善； （5） 虚拟现实化学实验室将会出现。
这是几代杰出理论化学家不懈努力的结果， 并得益与计算机和计算技术的巨大进步。
1998年诺贝尔化学奖的颁布是计算量子化学 在化学和整个自然科学中的重要地位被确立和获 得普遍承认的重要标志。
计算化学的过去、现在和未来
（瑞典皇家科学院在Web上发表的新闻公告）
John Pople’s Contributions
无机化学
有机化学 分析化学 物理化学 结构化学
软件 硬件
计算化学
化 学 计算机科学
工 程
数学
数值分析 统计 运筹学
拓合成 选矿 高温冶金 材料科学
为什么学习计算化学
地位：
促进化学界的研究方法和工业界的生产方式 不断革新。
绿色化学和绿色化工的基础。
中科院院士徐光宪先生在其报告中称：“理 论化学和计算化学的基础及应用研究”是21世纪 化学的11个突破口之一。
什么是计算化学
化学科学的体系和结构发生深刻变化。
对象： 宏观现象 微观本质 方法学： 描述、归纳 演绎、推理 理论层次：定性 定量 化学与物理学的界限在模糊，在理论上趋于 统一。 化学各分支学科的交叉；与其他学科相互渗 透。 带动生物、材料科学进入分子水平
与化学相关的的新领域不断涌现
什么是计算化学
计算化学的过去、现在和未来
计算机在化学中的应用： 数值计算问题——计算化学的核心 非数值计算问题：字符处理
仪器 数据库 专家系统 文献、情报检索 图形学 辅助教学 CAI CMI 优化 模拟 管理
化学数据库 体
化学人工智能
系
数
分子 (材料)
据
CAD
分子结构建模
和
与图象显示
性
分子力学
质
计 算 化
计算机 分子模拟
计算机辅助分子结构解释 化学模式识别 结构－活性关系分析 (QSAR) 结构－性质关系分析 (QSPR) 神经网络算法与神经网络计算机
分子结构建模与图形显示
结构建模 确定各原子的初始空间排布
用计算机处理分子大多数作业的起点。 综合的计算机化学软件包均提供建模的友好界 面，并具备分子图形显示与结构参数分析功能。 可采用二维或三维方式建模，自动实现从二维 到三维的图形转换。
( MM )
的
综
分子动力学 合
(MD & MC) 分
合成路线 CAD
学
量子化学计算
析
数据采集、统计 分析及其它应用
化学 CAI
计算化学主 要研究内容
化学数据库（Data base）
分子结构库 晶体库 热力学数据库 药物库 高分子库 分子光谱、波谱图谱库 生物数据库（蛋白质、核酸、多糖库） 化学文献库 化学人工智能（需借助数据库）
瑞典皇家科学院颁奖文件评价:
John Pople has developed quantum chemistry into a tool that can be used by the general chemist and has thereby brought
chemist化ry i学nto不a 再new是e一ra 门where experiment and theory c纯an实wo验rk科to学get了her！in the exploration of
如何学习计算化学
学习方法：以程序框图为主线
化学中 的问题
数学模型
公式算法
试算分析 输出结果
调试
编程
如何学习计算化学
常用的计算化学期刊及文献：
Computer Physics Communications Computers and Chemistry Computers and Chemical Engineering Computing and Science and Engineering Computing and Visualization in Science International Conference on Computers in Chemical Research