软物质的分子建模与模拟(精装)

目录
丛书序
前言
第 1 章 绪论 1
1.1 软物质的定义和特征 1
1.2 软物质模型和模拟 2
1.3 增强抽样和加速模拟 4
1.4 总结 6
第 2 章 热力学与统计物理概要 7
2.1 宏观体系与微观态系综 7
2.1.1 微正则系综 8
2.1.2 正则系综 9
2.1.3 系综等价性 10
2.2 模型系统 11
2.2.1 理想气体 11
2.2.2 真实气体 13
2.2.3 标准溶液模型 14
第 3 章 **性原理概要 15
3.1 **性原理的出发点 16
3.2 Born-Oppenheimer 近似 16
3.3 密度泛函方法.18
3.4 DFT 算法在软物质研究中的简单应用 22
参考文献 24
第 4 章 分子建模和模拟基础. 25
4.1 分子建模 26
4.2 分子模拟基本概念 28
4.3 蒙特卡罗方法.31
4.4 分子动力学模拟 38
4.5 简单的数据分析 42
4.6 分子模拟的基本技巧 46
参考文献 48
第 5 章 基本的优化技术 51
5.1 寻找局部** 52
5.2 寻找全局** 54
5.3 寻找优化路径 56
参考文献 56
第 6 章 增强抽样与加速模拟57
6.1 概述 57
6.1.1 重要性抽样 59
6.1.2 增强抽样方法概论 60
6.2 Wang-Landau 方法 64
6.2.1 基本原理 64
6.2.2 扩展应用 66
6.3 并行回火方法.66
6.3.1 基本原理 66
6.3.2 应用特征 67
6.4 Metadynamics 方法.67
6.4.1 基本原理 67
6.4.2 扩展应用 68
6.5 广义正则系综模拟 68
6.5.1 基本原理 69
6.5.2 扩展应用 72
参考文献 74
第 7 章 系综模拟及数据分析方法 81
7.1 系综模拟数据分析方法 81
7.1.1 加权直方图分析法 82
7.1.2 马尔可夫态模型法 83
7.2 重加权系综动力学算法 84
7.2.1 方法介绍 84
7.2.2 算法应用及讨论 90
7.2.3 重加权非平衡系综动力学算法 95
7.2.4 小结 101
7.3 模拟数据分析方法 102
7.3.1 维数约化 102
7.3.2 聚类 105
7.4 轨迹映射算法 105
7.4.1 方法介绍 105
7.4.2 算法应用及讨论 109
7.4.3 轨迹映射用于增强采样 119
参考文献 124
第 8 章 多尺度建模和模拟 129
8.1 粗粒化和多尺度模拟简介 129
8.1.1 粗粒化建模与模拟 129
8.1.2 多尺度建模与模拟 131
8.2 自适应驱动的非平衡与多尺度模拟 134
8.2.1 自适应非平衡模拟 134
8.2.2 自适应驱动的多尺度模拟 139
8.3 展望 145
参考文献 146
索引 149
后记 151