计算化学绪论ppt课件

计算化学,Computational Chemistry,绪论,什么是计算化学 计算化学的地位 计算化学的过去、现在和未来 计算化学主要研究内容 计算化学课程目标 本课程教学安排,关于计算化学,一 什么是计算化学,二 计算化学的历史和涉及,三 计算化学的类型,四 计算化学的主要领域,五 计算化学的影响,由于化学、数学、计算机科学之间的相互渗透和交叉，以及新的实验手段和计算机的广泛使用，产生的一门新科学计算化学。,计算化学,什么是计算化学,究竟什么是计算化学呢？由于其目前在各种化学研究中广泛应用，我们并不容易给它一个很明确的定义。简单的来说，计算化学是根据基本的物理化学理论（通常是量子化学）以大量的数值运算方式来探讨化学系统的性质。最常见到的例子是以量子化学计算来解释实验上各种化学现象，帮助化学家以较具体的概念来了解、分析观察到的结果。除此之外，对于未知或不易观测的化学系统，计算化学还常扮演着预测的角色,提供进一步研究的方向。另外，计算化学也常被用来验证、测试、修正、或发展较高层次的化学理论。,什么是计算化学,广义：计算化学是一门涉及多种学科的边缘学科,化学,计算机科学,工程,数学,计算化学,狭义：量子化学,计算化学,计算化学在更广泛的意义上又可称作“计算机化学”。它是化学、数学、计算机科学等学科交叉的新兴学科。,计算化学是化学的一个分支，但不属于真正意义上的化学，它是利用数学、统计学和计算机科学的方法，进行化学、化工的实验设计、数据与信息的处理、分类、解析和预测。,所以：计算化学是用于化学研究的一种方法学，是一种越来越重要的工具。,1925年,海森堡 Heisenberg发表了第一篇量子力学的文章，一个新的学科-“计算化学”诞生了； 1933年,Bernal, J. D.和Flowler, R. H提出了水的原子模型; 1946年,Frank Westheiner完成了第一次分子力学计算； 1959年,Kauzmann提出疏水作用是稳定蛋白质结构的主要作用的一种； 1969年,Levitt, M和Lifson, S. J报道了第一次采用分子力学的方法对蛋白质结构进行优化；,计算化学的历史和涉及,1979年,Levitt等人采用了分子动力学方法揭示了X射线晶体衍射B因子的起源； 1989年,Allinger等人发布了分子力学与分子动力学模拟程序MM3； 1998年 美国化学家库恩(Walter Kohn)和英国科学家波普尔(John A. Pople)因为对量子化学的贡献获得诺贝尔化学奖； 同年,IBM投资10亿美元，研制速度为1000万亿次/每秒的超级计算机“蓝色基因“，用于生物分子的模拟研究； 2000年 第一届国际结构基因组会议召开，美、英、法、德、加拿大、荷兰、以色列、意大利、日本9个国家开始结构基因组计划的合作； 2003年 Pengyu Ren和Jay W. Ponder提出了水的AMOEBA模型，这是一种可极化的水的结构模型；,计算化学的历史和涉及,计算化学这一门边缘科学历史很短，但涉及面很广， 在计算机方面包括硬件 软件 语言 计算方法 在化学方面包括无机化学、有机化学、分析化学、 高分子化学、结构化学、环境化学 所用计算方法包括线性代数、微积分、数值逼近、 概率统计、最优化、拓扑、数据库,计算化学的历史和涉及,1. 以计算机体系为主的计算化学 2. 以计算数学为主要体系的计算化学和化工 3. 以化学应用为主的计算化学 4. 以介绍应用程序为主的计算化学 5. 以介绍在化学分析仪器中使用电子计算机为主 的计算化学,计算化学的类型,1.模式识别在化学中的应用 2.计算机模拟在化学中的应用 3.量子化学计算方法 4.化学数据库,计算化学的主要领域,1.促进了理论化学的发展 2.测试仪器的改进 3.化学情报的检索 4.数据库的建立 5.智能模型的发展 6.实验室成果的工业化 7.化学教学的应用 8.实验数据的处理,计算化学的影响,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。 是绿色化学和绿色化工的基础，是联系化学化工为国民经济可持续性发展服务的桥梁。 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。,1998年诺贝尔化学奖授予W.Kohn和J.A.Pople。颁奖公告说：“量子化学已经发展成为广大化学家所使用的工具，将化学带入一个新时代，在这个新时代里实验和理论能够共同协力探讨分子体系的性质。化学不再是纯粹的实验科学了。”,计算化学的地位,计算化学的过去、现在和未来,发展：计算化学是连接化学、化工与数学、统计学、计算机科学、物理学、药物学、材料科学等学科高度交叉、相互渗透的新的生长点，是许多实用技术的基础，并深受当今计算机与网络通讯技术飞速发展的影响，而处在迅速发展和不断演变之中。,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 计算机模拟技术在化学化工模拟中的应用,计算化学发展史,退出,A History of Computational Chemistry,There were several papers detailing the use of computers in chemistry during the 1960s and 1970s, the first companies organized to address the new areas of chemical databases and molecular modeling were molecular design。 As the chart below demonstrates, the market grew and evolved continuously since this period .,化学是一门古老的学科，计算机是新时代的代表，把计算机运用到化学中去，解决化学问题，可以追溯到有史书记载的二十 世纪六十年代。,19581970,The first integrated circuit board is constructed by Jack Kilby at Texas Instruments Cyrus Levinthal, et. al. publish paper on the use of molecular graphics and computer simulation (Levinthal, C.; Scientific American, 1966, 214: 42). Warshel and Lifson publish a description of the Consistent Force Field (Warshal, A.; Lifson, S.; J. Chem. Phys., 1970, 53: 582-594).,计算化学以计算机为基础。集成电路板的出现有着划时代的作用。从此计算化学的发展一发不可收拾。 分子结构和化学力场的计算机模拟，使计算机在化学领域锋芒初试。,19711980,Ray Tomlinson releases details about a new computer program that can send and receive personalized messages. Electronic mail is born! Vint Cerf and Robert Kahn develop the concept of connecting networks of computers into an “internet“ and develop the Transmission Control Protocol (TCP). Gordon Crippen, et. al. detail distance geometry methods for protein structure calculations ,互联网的出现，E-mail的发明给计算化学注入新的活力，越来越多的分子结构被模拟，化学联盟的建立，数据库的完善无不说明计算机在化学领域的巨大作用。 蛋白质的研究有了重大突破，人类对自身奥秘的兴趣越来越大。,19811990,IBM introduces its Personal Computer to the market. Hypercdbe Inc.founded in Waterloo, Canada by Neil Ostlund. Primary product: HyperChem (PC-based molecular modeling). Peter Goodford publishes a paper detailing the use of probe-interaction grids for SAR studies on fields derived from 3D geometries .,IBM率先向市场推出了个人电脑，电脑技术趋于普及。 更多的国家机构和个人公司介入计算化学领域，分子模拟技术有了突破性进展，3D模拟技术出现。 依靠模拟技术，科学家发现了许多化合物，并对它们的结构进行了推测。,19912005,Partek Inc.is formed in St. Louis, Missouri by Tom Downey. Primary product is Partek Pro, a data visualization and analysis program. Pharmacopeia combines Molecular Simulations, Synopsys Scientific Systems, and Oxford Molecular Group into a new subsidiary.,国际互联网和国家级大型数据库的建立标志着信息时代的到来，计算化学从中收益匪浅。 从事计算化学研究与开发的机构和公司遍地开花，从业人数直线上升，行业中强强联手打造行业巨舰。 计算机在化学中的应用不再局限于分子模拟，而是涉及到化学的方方面面。,量子化学计算发展史,20世纪20年代，三个人的出现，改变了历史。 薛定鄂、Heisenberg、Dirac三人创建了“量子力学体系”： 薛定鄂的波动方程、Heisenberg的矩阵力学、含相对论的Dirac方程,矩阵力学,矩阵力学是在对Bohr的旧量子论的批判中产生的。 海森伯等人，一方面继承了早期量子论中合理的内核：如分立能级、定态、量子跃迁、频率条件等概念，另一方面，又摒弃了一些没有实验根据的传统概念：如绝对精确轨道的概念。 海森伯、波恩(Born)、约当(Jordan)的矩阵力学的实质： 从物理上可观测量出发，赋予每个物理量以一个矩阵，它们的代数运算规则与经典物理量不相同，遵守乘法不可对易的代数。量子体系的各力学量（矩阵）之间的关系（矩阵方程），形式上与经典力学相似，但运算规则不同。 Heisenberg的矩阵力学成功地解决了谐振子、转子、氢原子等分立能级、光谱线频率、强度等问题，引起物理学界的普遍重视。但当时的物理学家对矩阵代数很陌生，接受矩阵力学是不大容易的。幸好不久，Schrdinger薛定谔的波动力学也提出来了。而在波动力学中出现的是大家熟悉的二阶偏微分方程，分立能级的问题则表现为在一定的边界条件下解微分方程的本征值问题。对这一点，物理学家（特别是老一辈物理学家）特别感到欣慰。薛定谔随后还证明了波动力学与矩阵力学的等价性。,狄拉克方程,1928年英国物理学家狄拉克（Paul Adrien MauriceDirac）提出了一个电子运动的相对论性量子力学方程，即狄拉克方程。利用这个方程研究氢原子能级分布时，考虑有自旋角动量的电子作高速运动时的相对论性效应，给出了氢原子能级的精细结构，与实验符合得很好。从这个方程还可自动导出电子的自旋量子数应为1/2，以及电子自旋磁矩与自旋角动量之比的朗德g因子为轨道角动量情形时朗德g因子的2倍。电子的这些性质都是过去从分析实验结果中总结出来的，并没有理论的来源和解释。狄拉克方程却自动地导出这些重要基本性质，是理论上的重大进展。,量子化学计算发展史,20年代末，HeitlerLondon使用量子力学处理H原子，H2分子，标志量子化学计算的开始 量子化学，两个流派：价键理论（VB）、分子轨道理论（MO） 价键理论和分子轨道理论的根本区别在于，价键理论是电子两两配对形成定域的化学键，这里所说的定域，通俗讲就是电子被束缚在某个固定的位置振动，而不会在分子内部的任何地方运动。而分子轨道理论的本质是假设分子轨道是由原子轨道线性组合而成，允许电子离域在整个分子中运动，而不是在特定的键上。简单说，价键理论中的电子是固定在某个区域内运动，分子轨道理论中的电子是在分子内部的所有区域内运动。,MOHMO（Huckel引入了某些近似）半经验的MO（忽略了双电子积分）Hartree-Fock-Roothann方法，自恰场迭代方法MO的从头算研究（进行全电子体系非相对论的量子力学方程计算） Gaussian是进行从头算的鼻祖，从70到98，每两年更新一次。Gaussian的核心思想：50年代的时候，使用类氢离子波函数为基函数，后来使用Slater函数（STO）为基函数，后来又采用Gauss函数拟合STO。 80年代，是量子化学计算飞速发展的时期。赝势是针对重原子体系而提出的。 80年代初，唐敖庆先生在吉林大学举办了全国量子化学研讨班。徐光宪先生率先用GAUSSIAN程序开展量化从头算研究。以上这些，都是对单一分子的研究。,量子化学计算发展史,90年代，以密度泛函理论为基础的DFT方法迅速发展起来。最大的特点：轨道波函数为基-密度函数为基。由此引申出的方法有广义梯度近似（GGA）、密度泛函与分子轨道的杂化方法（B3LYP）。 我国的XIAMEN99采用的VB方法。,量子化学计算发展史,各种方法的主要区别就是采用基函数的不同。那么基函数到底是个什么概念呢？与薛定鄂方程有什么联系呢？ 上面说的都是物质的始态、终态和过渡态，那么我们如果想研究反应过程的话，就要将量子化学与统计力学结合。这个就是分子模拟技术了。而分子模拟技术又分为两类：分子动力学模拟（MD）；Monte Carlo模拟（MC）。 分子动力学模拟，根据原子间相互作用势，用经典力学处理体系中每个粒子随时间变化的运动途径。很多人用MD研究固体材料在不同温度条件下材料组成与性质的变化。 MC模拟是以概率论为基础的。MC模拟不需要势能函数，它采用简单取样或权重取样，去构造一个Marlkov链。经过长时间演算后，粒子状态逼近Boltzmann分布，然后通过统计平均，获得各种平均值。 目前为止，有三种方法：VB价键方法，MO分子轨道方法，DFT密度泛函方法。 从静到动；各种方法的相互渗透。从小分子到大体系。,量子化学计算发展史,Markov chain,A Markov chain is a random process with the property that the next state depends only on the current state. Markov chains are useful as tools for statistical modelling in almost all fields of modern applied mathematics.,马尔可夫链，因俄罗斯数学家安德烈马尔可夫得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，只有当前的状态用来预测将来，过去（即当前以前的历史状态）对于预测将来（即当前以后的未来状态）是无关的。 在马尔可夫链的每一步，系统根据概率分布，可以从一个状态变到另一个状态,也可以保持当前状态。状态的改变叫做过渡，与不同的状态改变相关的概率叫做过渡概率。随机漫步就是马尔可夫链的例子。随机漫步中每一步的状态是在图形中的点，每一步可以移动到任何一个相邻的点，在这里移动到每一个点的概率都是相同的(无论之前漫步路径是如何的)。,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,计算化学应用的主要领域,庞大的数据库 数值计算 化学图形学以及空间模拟 计算机辅助教学 退出,庞大的数据库,目前，化学家共发现了约600多万种化合物，当对某物质进行红外，紫外，核磁晶体结构分析时，如何在如此多的谱图中确认可靠的结构，是比较困难的事。但当建立了完善的数据库体系后，这项工作就变的非常简单。只要把得到的谱图输入电脑，由电脑在数据库中进行确认，就能方便、准确、快捷地找出相一致的物质。,数值计算,化学中复杂的计算，可以通过简单的程序来完成。目前已经有相当多的智能软件，比如，进行量子化学计算等。 部分高智能软件还可以进行合成路线设计等。这也是计算机程序开发的主要方向之一。,图形与空间模拟,通过计算机进行图形绘制和空间分子模拟，能给人更加真实的感性认识。,辅助教学,自从计算机应用到教学领域后，教学的方法和形式都发生了很大的变化，课堂不再简单枯燥，形象生动的计算机模拟，能给人更多的感性认识。比如，虚拟实验室等，直观形象，容易被学生所接受 。,对计算机化学学科的认识 学科交叉天地宽 退出,关于计算机化学,对计算机化学学科的认识,概述,计算机化学(computer chemistry)是应用计算机研究化学反应和物质变化的科学。 以计算机为技术手段，建立化学化工信息资源化和智能化处理的理论和方法，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。 它的兴起与发展是与计算机技术的发展和计算机的普及紧密联系的。,现状及前景,化学中可以转化为能有效地应用计算机来解决的形式数学(Formal mathematics)的问题还不多，绝大多数化学知识的信息量大，又多是经验的和各种数据类型相混杂的。化学仍然是需要化学家的经验和直觉的科学，它的这一特性阻碍了用计算机解决化学问题的进一步深入。 因此，未来计算机化学的发展将在很大程度上取决于能否将化学问题转化为形式数学问题。这应是计算机化学基础研究的中心。 今天，以计算机及其网络深入到社会的各个层面为标志的数字化新世纪已经到来，也将使传统化学发生深刻的变化。化学已由只实验不计算，演变为先实验再计算，也必将逐步演变为先计算再实验；计算机化学和计算化学的结合已开始孕育一个新的更带数字化色彩的学科方向,模型化学,模型化学(Model Chemistry)即基于web技术的化学应用软件已经出现。这些都表明数字化化学将在下世纪与数字化社会一起到来。 面对化学的数字化进程，首先扑面而来的是集成多种关键软件的虚拟现实化学实验室概念。不失时机地在计算机辅助结构解析、分子设计和合成路线设计等研究成果的基础上，尽快建立数字化虚拟化学实验室就显得十分重要和更为现实。 建立数字化虚拟化学实验室就是要融合计算机技术、数学、化学及其相关学科的最新理论成就，通过对某些传统概念的重新评估、更新和非经验化，开发一系列综合性的数字化工具，来实现由未知化合物的光谱性质确定其分子结构；通过对分子结构进行系统化的规律性变化，研究并找出性质与结构之间的相互关系模型，用于结构修饰和分子设计，高效地预测具有某种关健性质的分子结构，使得合成更有明确的目的性；将理论化学方法、数据库技术与合成设计紧密结合，建立高效的反应知识检索系统，寻找预测反应性能的可靠方法，最终建成实用的计算机辅助合成设计系统。,应用领域,要界定计算机化学的范围是很困难的，因为它是化学学科现代化过程中新的生长点，它与迅速崛起的高科技关系密切，深受当今计算机及其网络技术飞速发展的影响，正处在迅速发展和不断演变之中，研究的侧重点也因研究者及其所处的学术环境、原有基础和人员的知识背景而异。尽管实际上计算机化学覆盖的面还要广得多，比较公认的研究领域至少为： l 化学结构与化学反应的计算机处理技术； l 计算机辅助分子设计； l 计算机辅助合成路线设计； l 计算机辅助化学过程综合与开发； l 化学中的人工智能方法等。,化学要解决的问题,具未知化合物结构的测定 具备某种特定性质的化合物分子结构的预测 化合物的制备方法 这三个问题对整个化学来说是永久性的。在计算机化学中，它们分别称为计算机辅助结构解析、计算机辅助分子设计和计算机辅助合成路线设计。 然而，由于化学体系的高度复杂性，面对这三个问题往往仍难提出一个系统化的解决办法，还只能从已知知识（数据）中找出一些共同规律，或从类比推测中来近似地解决这些问题。因此，计算机辅助结构解析、分子设计和合成路线设计的研究就显得十分重要。因为只有通过计算机才有可能对浩如烟海的化学知识进行有效地处理，对结构变化引起的属性变化进行系统地搜索，并用智能程序模仿化学家的思维活动进行高速的推理。因此，可以说在今后的一段时期内，计算机辅助结构解析、分子设计和合成路线设计将是计算机化学的主题。,Semantic Program,学科交叉天地宽,计算机化学的诞生迎合了时代发展的需要，它帮助化学家，促进化学界的研究方法和工业界的生产方式不断革新。计算机化学是与数学、计算机科学、物理学、药物学、材料科学等学科高度交叉、相互渗透的新的生长点，是许多实用技术的基础，并深受当今计算机与网络通讯技术飞速发展的影响，而处在迅速发展和不断演变之中。可见科学的发展使学科之间的界线越来越模糊，正如Walter Kohn所说“我从事物理学研究已有50多年，但是获得的却是诺贝尔化学奖。”这表明，一个物理问题的解决可能同时也是一个化学问题的解决。一个数学问题的突破可能对化学学科的发展更具实际意义。这将成为21世纪科学发展的最重要特征之一，因此学科的相互交叉和渗透将会给科学带来更广阔的发展天地。,事例一,物理学家、化学家Walter Kohn在揭示材料的电子结构方面作出了突出的贡献：他创立并发展了分布密度理论，使科学家们在探知物理、化学和材料科学中的原子、分子和固态物质的电子结构中，所使用的方法发生了根本性的改变。随着超级计算机的出现，分布密度理论正成为电子材料领域研究的主要工具。,事例二,数学家、化学家John Pople一生致力于量子化学和计算化学的研究，他所建立的方法被广泛用于分子、分子的性质以及化学反应作用过程的理论研究，这些方法基于量子力学基本原理，将分子的特性以及某一化学反应输入计算机后，输出的将是对该分子的性质以及化学反应发生情况的描述，其结果常被用来解释各种类型的实验结果。,早在20世纪初期，量子力学的发展即为计算分子的性质和相互作用提供了可能，20年后，科学家的努力使得通过计算方法解决物理和化学问题的基本理论已经相当完善。然而，由于分子性质的计算建立在对单原子运动轨迹的描述的基础上，计算方法非常繁杂，使化学家们望而生畏，因此量子力学一直没有应用到解决化学问题中来。到了60年代中期，物理学家Kohn的介入使问题的解决崭露新的生机。他认为，计算时没有必要考虑每个单电子的运动过程，而只需了解空间某一位置的平均电子数即可，这种简化方法即所谓的分布密度理论。这一理论成为后来大多数数学计算的先决条件。几乎同时，数学家Pople提出，将理论方法应用到化学中，必须首先明确在给定体系中方法的精度和准确度，更重要的是所建立的方法必须容易掌握。60年代计算机的大力发展给波普的工作创造了不可缺少的条件，在理论和计算工具充分具备的条件下，Pople设计了计算程序GAUSSIAN，从70年代到80年代，Pople不断地改进计算方法，同时建立了“模型化学”理论。90年代初期，Pople引入Kohn的分布密度理论，使得复杂分子的分析成为可能。,成 果,1998年瑞典皇家科学院将年度诺贝尔化学奖颁布给了Walter Kohn和John Pople两位科学家，向人们展示了计算机、数学、物和理化学学科的交叉和融合已成为当前科学发展的重要特征之一。,计算机在化学中的应用,化学数据的挖掘（data mining） 化学结构和化学反应的计算机处理技术 计算机辅助合成路线设计 计算机辅助过程综合与开发 计算机辅助分子设计和模拟 退出,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,化学数据的挖掘 （data mining）,由于化学所研究的主要对象种类繁多，已知化合物的数量已超过1800万种，使得化学的知识（信息）量超过其他科学。这些信息主要是通过实践积累起来的，然而，化学理论的发展落后于化学实践，使得只有一小部分的化学知识可以通过理论上的推理或计算来求得，绝大部分只能用记忆的方式存储起来。这些信息散布在烟波浩淼的与化学相关的各类出版物中，造成了使用的困难，常规的手段不能满足化学家的要求，因此众多的化学检索系统应运而生。近年来，随着化学数据的大量积累和数据库的普遍使用，逐步认识到计算机用来发现数据和检索信息的重要性。,化学结构与化学反应的 计算机处理技术,长期以来化学家在应用计算机解决化学问题是遇到的第一个问题就是化学结构的处理。现在，他们可以运用计算机来解决化学结构的问题。,计算机辅助合成路线的设计,以逻辑的方法而不是单凭经验和直觉来合成设计路线是化学家长期以来的一个理想。用大量的化学数据作为参考，发展了检索型的合成路线。也可以从已知的知识中找出合理的路线，再用计算机进行推理型的辅助合成设计。,计算机化学过程综合与开发,随着计算机存储和运算能力的提高，使得计算机在典型的过程工业化学和石油化学工业中成为核心部分。 由已知的原料条件和产品的性能规格要求，找出最佳的工艺制造途径。 在对不同的过程的集成，以期达到对能量、物料、设备等资源的最大限度利用的同时，达到消灭污染的目的。,计算机辅助分子设计和模拟,计算机辅助分子设计研究领域涉及：结构性质关系的研究、三维动态分子模型化方法、分子形状和活性关系、构象分析、生物大分子的结构功能关系，以及分子设计方法在材料方面的应用研究。 此门课程的目标？,介绍当前计算化学领域常用的基本方法； 学会使用各种计算化学软件包, 特别是Gaussian03, materials studio，ADF等。 掌握计算化学领域的基础理论和计算方法, 并且使用它们分析和解释一定的化学问题。,计算化学课程目标,教学内容,绪论 第一章 理论概述 第二章 化学软件与网络资源 第三章 分子动力学 第四章 分子力学 第五章 量子化学计算方法,物理化学、结构化学、量子化学基础 计算机基础、化学软件基本操作 熟悉Windows以及Linux操作系统,学习计算化学的必备条件,计算化学的过去、现在和未来,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将会普及。,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） 在计算机辅助结构解析、分子设计和合成路线设计等研究成 果的基础 上，融合计算机技术、数学、化学及其相关学科的 最新理论成就、集 成多种关键软件的虚拟现实化学实验室将 会出现。,计算化学的研究内容：,如何学习计算化学,狭义： 量子结构计算量子化学和结构化学范畴； 物理化学参数的计算统计热力学范畴 化学过程模拟和化工过程计算等,广义： 化学数据挖掘(Data mining)； 化学结构与化学反应的计算机处理技术； 计算机辅助分子设计； 计算机辅助合成路线设计； 计算机辅助化学过程综合与开发； 化学中的人工智能方法等。,体系数据和性质的综合分析,分子 (材料) CAD,合成路线 CAD,化学 CAI,数据采集、统计 分析及其它应用,化学数据库,量子化学计算,计 算 机 分 子 模 拟,分子结构建模 与图象显示,化学人工智能,分子力学 ( MM ),分子动力学 (MD & MC),计 算 化 学,计算化学的主要研究内容,CA*简称,CAI（Computing Aided Instruction）计算机辅助教学； CAD（Computer Aided Design）计算机辅助设计； CAM(Computer Aided Manufacturing)计算机辅助制造； CAT（Computer Aided Testing）计算机辅助测试； CAE(Computer Aided Engineering)计算机辅助工程分析,如何学习计算化学,数值计算方面学习方法：以程序框图为主线,化学中 的问题,数学模型,公式算法,编程,调试,试算分析 输出结果,课前预习 查阅文献 掌握机理 记录笔记 上机实践 讨论分析,如何学习计算化学,本课程学习方法,常用的计算化学期刊及文献： ChemNetBase On line chemical information Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ChemWeb PrePrint Server Computer 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