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分析化學(xué)手冊(cè)
本書編寫依照分析化學(xué)研究的全過程,從選擇分析方法和采樣開始,經(jīng)化學(xué)量測(cè)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)、信號(hào)預(yù)處理、定性定量分析的多元校正和多元分辨、再到有用決策信息的提取,包括化學(xué)模式識(shí)別、機(jī)理研究的數(shù)字模擬方法、化學(xué)構(gòu)效關(guān)系研究直至人工智能與化學(xué)專家系統(tǒng),試圖覆蓋分析化學(xué)計(jì)量學(xué)的全部?jī)?nèi)容。
《分析化學(xué)手冊(cè)》第三版在第二版的基礎(chǔ)上作了較大幅度的增補(bǔ)和刪減,保持原手冊(cè)10個(gè)分冊(cè)的基礎(chǔ)上,將其中3個(gè)分冊(cè)進(jìn)行拆分,擴(kuò)充為6冊(cè),形成13冊(cè)。包括:1 基礎(chǔ)知識(shí)與安全知識(shí);2 化學(xué)分析;3A 原子光譜分析,3B 分子光譜分析;4 電分析化學(xué);5 氣相色譜分析;6 液相色譜分析;7A 氫-1核磁共振液譜分析,7B 碳-13核磁共振液譜分析;8熱分析;9A 有機(jī)質(zhì)譜分析;9B 機(jī)質(zhì)譜分析;10 化學(xué)計(jì)量學(xué)。手冊(cè)是分析化學(xué)領(lǐng)域公認(rèn)的經(jīng)典工具書,自上世紀(jì)八十年代起一直不斷修訂增補(bǔ)完善至今。手冊(cè)的作者都是該行業(yè)內(nèi)的專家!痘瘜W(xué)計(jì)量學(xué)》分冊(cè)新增補(bǔ)了近十年來領(lǐng)域內(nèi)的新發(fā)展成果,特別是在復(fù)雜體系和多元分析中的應(yīng)用實(shí)例。
《分析化學(xué)手冊(cè)》是化學(xué)工業(yè)出版社從1979年開始陸續(xù)出版的一套全面反映現(xiàn)代分析技術(shù),供化學(xué)工作者使用的專業(yè)工具書。初版有六分冊(cè),1996-2000年期間,出版了第二版,擴(kuò)增為10個(gè)分冊(cè),其中第十分冊(cè)即為2000年12月出版的《化學(xué)計(jì)量學(xué)》分冊(cè)(梁逸曾 俞汝勤主編),這一新增的分冊(cè)出版至今也已有16個(gè)年頭了。大家知道,近數(shù)十年是世界科技快速發(fā)展時(shí)期,《分析化學(xué)手冊(cè)》可謂見證了這一關(guān)鍵過程。進(jìn)入21世紀(jì),隨著科技進(jìn)步和社會(huì)發(fā)展,各類分析新手段、新儀器設(shè)備、新信息技術(shù)的不斷涌現(xiàn),極大地豐富了分析化學(xué)學(xué)科內(nèi)涵、促進(jìn)了學(xué)科發(fā)展,同時(shí)化學(xué)計(jì)量學(xué)方法與近紅外光譜結(jié)合應(yīng)用,這一牛刀小試已充分證明了化學(xué)計(jì)量學(xué)的重要性和應(yīng)用潛力。化學(xué)工業(yè)出版社自2010年起開始啟動(dòng)《分析化學(xué)手冊(cè)》(第三版)的修訂出版工作,《化學(xué)計(jì)量學(xué)》分冊(cè)繼續(xù)得到出版支持。
大家知道,根據(jù)國際化學(xué)計(jì)量學(xué)學(xué)會(huì)給化學(xué)計(jì)量學(xué)作出的定義: 化學(xué)計(jì)量學(xué)是一門通過統(tǒng)計(jì)學(xué)或數(shù)學(xué)方法將對(duì)化學(xué)體系的量測(cè)值與體系的狀態(tài)之間建立聯(lián)系的學(xué)科。它應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)與其他方法和手段(包括計(jì)算機(jī))選擇優(yōu)試驗(yàn)設(shè)計(jì)和量測(cè)方法,并通過對(duì)量測(cè)數(shù)據(jù)的處理和解析,大限度地獲取有關(guān)物質(zhì)系統(tǒng)的成分、結(jié)構(gòu)及其他相關(guān)信息。
化學(xué)計(jì)量學(xué)是瑞典Umea 大學(xué)S.沃爾德(S.Wold)在1971年首先提出來的。1974年美國B.R.科瓦斯基和沃爾德共同倡議成立了國際化學(xué)計(jì)量學(xué)學(xué)會(huì)。化學(xué)計(jì)量學(xué)在20世紀(jì)80年代有了較大的發(fā)展,各種新的化學(xué)計(jì)量學(xué)算法的基礎(chǔ)及應(yīng)用研究取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步,成為化學(xué)與分析化學(xué)發(fā)展的重要前沿領(lǐng)域。它的興起有力地推動(dòng)了化學(xué)和分析化學(xué)的發(fā)展,為分析化學(xué)工作者優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)和量測(cè)方法、科學(xué)處理和解析數(shù)據(jù)并從中提取有用信息,開拓了新的思路,提供了新的手段。進(jìn)入新世紀(jì)后,化學(xué)計(jì)量學(xué)受不斷涌現(xiàn)的現(xiàn)代分析儀器發(fā)展使用和復(fù)雜體系定性定量分析問題的促進(jìn)驅(qū)動(dòng),又獲得新的進(jìn)展,如形成了“數(shù)學(xué)分離分析”這一綠色分析化學(xué)新思路,較系統(tǒng)地發(fā)展完善了化學(xué)多維校正理論及其在分析領(lǐng)域的新應(yīng)用,目前正在獲得越來越廣泛的關(guān)注和應(yīng)用等。
化學(xué)計(jì)量學(xué)的基本任務(wù)是研究有關(guān)化學(xué)量測(cè)的基礎(chǔ)理論與方法學(xué),其應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)與信息理論和方法、計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法和手段,科學(xué)地設(shè)計(jì)化學(xué)實(shí)驗(yàn),選擇優(yōu)的量測(cè)方法,有效地獲取體系有用的特征數(shù)據(jù),并通過解析量測(cè)數(shù)據(jù)大限度地從中提取有關(guān)物質(zhì)的定性、定量、形態(tài)、結(jié)構(gòu)等信息。化學(xué)計(jì)量學(xué)是一門正在發(fā)展的新興學(xué)科,其主要研究?jī)?nèi)容包括統(tǒng)計(jì)學(xué)與統(tǒng)計(jì)方法、校正理論、模型估計(jì)和參數(shù)估計(jì)、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和優(yōu)化方法、分析信號(hào)處理、化學(xué)模式識(shí)別、定量構(gòu)效關(guān)系、人工智能和專家系統(tǒng)、軟件和庫檢索等。
《化學(xué)計(jì)量學(xué)》分冊(cè)的修編將繼續(xù)按照分析化學(xué)全過程而展開,從選擇分析方法和采樣開始,經(jīng)化學(xué)量測(cè)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、信號(hào)預(yù)處理、定性定量分析的多元校正和多元分辨,再到有用決策信號(hào)的提取,包括化學(xué)模式識(shí)別、機(jī)理研究數(shù)字模擬方法、化學(xué)定量構(gòu)效關(guān)系研究直至人工智能及專家系統(tǒng)等,試圖覆蓋化學(xué)計(jì)量學(xué)的全部?jī)?nèi)容,在討論化學(xué)計(jì)量學(xué)基本概念和基本方法的數(shù)學(xué)定義、基本思路和算法的基礎(chǔ)上,盡量同時(shí)給出計(jì)算機(jī)程序及相應(yīng)的參考文獻(xiàn),使讀者有所收獲,并可進(jìn)一步用于具體實(shí)際問題的解決。
在第三版中,《化學(xué)計(jì)量學(xué)》分冊(cè)基本保持第二版的結(jié)構(gòu)框架,對(duì)具體內(nèi)容有較大幅度的增刪,做了較多的重組、充實(shí)和改進(jìn)等。已刪除第二版中第二章,將相關(guān)內(nèi)容充實(shí)于相應(yīng)的章節(jié)。新版的第二、三、四章分別作為采樣、實(shí)驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)以及量測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)與質(zhì)量控制專章,其中第二版第五章第一節(jié)與第二節(jié)的內(nèi)容,已擴(kuò)增為新版的第四章,并突出描述了化學(xué)量測(cè)與質(zhì)量控制的關(guān)系等。新版第五章新增了分析信號(hào)的“背景扣除方法”及“漂移校準(zhǔn)方法”兩節(jié)。第六章在第二版第六章基礎(chǔ)上有較大幅度的擴(kuò)增,尤其是對(duì)灰色分析系統(tǒng)來說,新增了分量較重的二階校正及三階校正等內(nèi)容,包括新增了其相應(yīng)的理論、方法、算法以及應(yīng)用實(shí)例等,通過引入“數(shù)學(xué)分離分析”這一綠色分析化學(xué)思路,已真正實(shí)現(xiàn)復(fù)雜化學(xué)體系多目標(biāo)物的同時(shí)、快速、精準(zhǔn)之定量分析。第七章新增了“基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類回歸方法”一節(jié)。第八章為新增的“計(jì)算機(jī)數(shù)字模擬方法”,第九章也對(duì)原化學(xué)構(gòu)效(QSAR)研究方法一章作了較大幅度的增補(bǔ),尤其是三維模型等內(nèi)容的添加,更有利于QSAR研究的深入開展。附錄部分內(nèi)容較為豐富,除了化學(xué)計(jì)量學(xué)中常用名字的中英文對(duì)照表和符號(hào)說明外,還將第二版第二篇內(nèi)容(第十二、十三、十四、十五章共四章)進(jìn)行整合,同時(shí)新增加了不少新方法的MATLAB源程序。
第二版中《化學(xué)計(jì)量學(xué)》分冊(cè)由梁逸曾和俞汝勤擔(dān)任主編,第三版中分冊(cè)主編增添了吳海龍。梁逸曾為本手冊(cè)的編寫,精心組織、嘔心瀝血多年,可不幸于2016年10月19日過勞且患不治之癥仙逝,留下遺憾。在本版前期編著過程中,梁逸曾從編著大綱的修訂到各章節(jié)的具體編著,傾注了大量的心血,完成了其中大部分的工作量。這里,除了原先得到杜一平、李曉寧、徐承建、許青松、李博彥等同志的幫助外,還得到了曹東升、李洪東、范偉、張良曉、張志敏、盧紅梅、易倫朝、曾仲達(dá)、龔范等同志的幫助和協(xié)力,湖南大學(xué)的部分博士生和碩士生胡勇、方煥、劉志、謝麗霞、萬瑤、尹小麗、谷惠文、丁玉潔、張燕、張曉華、劉亞娟、夏慧、朱麗、王麗、孫小東、王童、肖蓉等也付出了很多心血,謹(jǐn)在此一并表示衷心的謝忱!吳海龍繼承梁逸曾教授遺志,不辱使命,與出版社編輯緊密合作,終于完成本版的編著。俞汝勤先生從一開始就高度重視本版的編著,從大綱制訂到具體內(nèi)容的取舍都親自把關(guān),傾注了大量心血。本分冊(cè)第三版的出版,是對(duì)我國著名分析化學(xué)與化學(xué)計(jì)量學(xué)家、國際“化學(xué)計(jì)量學(xué)終身成就獎(jiǎng)獲得者”梁逸曾教授的好紀(jì)念!
本分冊(cè)涉及的相關(guān)科研成果,主要取自湖南大學(xué)化學(xué)生物傳感與計(jì)量學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和中南大學(xué)梁逸曾課題組。這些成果的取得多年來曾得到了國家自然科學(xué)基金委員會(huì)、國家科學(xué)技術(shù)部和教育部、湖南省科學(xué)技術(shù)廳和教育廳以及湖南大學(xué)、中南大學(xué)的大力支持和幫助。謹(jǐn)在此,一并表示衷心的感謝!
盡管我們?cè)诰幹^程中盡了大努力,希望能以佳狀態(tài)呈現(xiàn)在廣大讀者面前,但由于知識(shí)面及能力的限制,書中一定會(huì)有許多不足之處,懇請(qǐng)批評(píng)指正。
吳海龍 俞汝勤
2016年11月于岳麓山下
梁逸曾,中南大學(xué)教授,主要從事分析化學(xué)、化學(xué)計(jì)量學(xué)的研究,承擔(dān)國家及省部級(jí)科研課題多項(xiàng),任中國化學(xué)會(huì)分析化學(xué)專業(yè)委員會(huì)委員,中國化學(xué)會(huì)計(jì)算機(jī)化學(xué)專業(yè)委員會(huì)委員,《分析化學(xué)》雜志編委;國際刊物《Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems(化學(xué)計(jì)量學(xué)與智能實(shí)驗(yàn)室系統(tǒng))》雜志編委, 中國數(shù)學(xué)會(huì)均勻設(shè)計(jì)分會(huì)副理事長(zhǎng)。
梁逸曾教授主要從事分析化學(xué)、中藥化學(xué)和中藥現(xiàn)代化、化學(xué)計(jì)量學(xué)方面的研究,首次在國際上提出有關(guān)黑、白、灰分析體系的分類概念,并在此基礎(chǔ)上說明了化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)體系復(fù)雜程度及分析儀器所產(chǎn)生數(shù)據(jù)維數(shù)的依賴關(guān)系,為不同復(fù)雜程度的分析體系構(gòu)建適宜的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法提供了通用的理論基礎(chǔ). 針對(duì)不同的分析體系,發(fā)展了有關(guān)化學(xué)計(jì)量學(xué)解析新方法系統(tǒng)三十多種,解決了黑色和灰色分析體系中的實(shí)際分析難題,受到國內(nèi)外同行好評(píng)。
第一章現(xiàn)代分析化學(xué)的信息理論1
第一節(jié)化學(xué)量測(cè)與化學(xué)信息1
第二節(jié)熵——化學(xué)量測(cè)的“不確定度”的定量度量2
一、 分析試驗(yàn)與“不確定度”2
二、“不確定度”與仙農(nóng)熵2
三、仙農(nóng)熵的性質(zhì)3
四、條件熵與可疑度3
五、可疑度、互信息與散度4
第三節(jié)定性分析的信息理論和方法5
一、不同定性分析鑒定方法的信息量估價(jià)5
二、儀器定性分析的信息量6
第四節(jié)定量分析的信息理論和方法13
一、定量測(cè)定的信息量13
二、提高分析精密度與準(zhǔn)確度的信息量14
三、痕量分析的信息量14
四、質(zhì)量控制分析的信息量15
第五節(jié)分析儀器的信息功能16
一、分析儀器與分析方法的供信能力16
二、分析儀器的信道容量18
三、分析方法的信息效率20
參考文獻(xiàn)22
第二章分析采樣理論和方法23
第一節(jié)采樣的基本概念和理論23
一、隨機(jī)采樣 23
二、系統(tǒng)采樣24
三、分層采樣24
四、代表性采樣25
五、小采樣數(shù)目的估計(jì)26
六、采樣常數(shù)27
第二節(jié)非均勻體系建模方法及大批物質(zhì)的采樣誤差28
一、固體物質(zhì)的采樣理論和方法28
二、顆粒性質(zhì)因子(Gy理論)29
三、動(dòng)態(tài)過程的采樣理論和方法30
第三節(jié)質(zhì)量檢驗(yàn)的采樣方法31
一、計(jì)量抽樣檢驗(yàn)31
二、計(jì)數(shù)抽樣檢驗(yàn)33
參考文獻(xiàn)35
第三章化學(xué)試驗(yàn)設(shè)計(jì)與優(yōu)化方法36
第一節(jié)因子設(shè)計(jì)及其析因分析方法37
一、主效應(yīng)的估價(jià)38
二、交叉效應(yīng)的估價(jià)39
三、效應(yīng)及殘差正態(tài)圖41
第二節(jié)部分因子設(shè)計(jì)44
一、半因子設(shè)計(jì)法44
二、半因子設(shè)計(jì)的產(chǎn)生方法及四分之一因子設(shè)計(jì)法48
三、因子設(shè)計(jì)分辨率50
第三節(jié)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)和正交設(shè)計(jì)表51
一、正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)51
二、正交表及其交互效應(yīng)表52
三、正交設(shè)計(jì)表的線性圖及其應(yīng)用53
四、 常用正交表及相應(yīng)交互效應(yīng)表和線性圖54
第四節(jié)均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)及均勻設(shè)計(jì)表64
一、均勻設(shè)計(jì)表的構(gòu)造64
二、均勻性準(zhǔn)則和使用表的產(chǎn)生67
三、擬水平均勻設(shè)計(jì)70
四、均勻設(shè)計(jì)表72
第五節(jié)優(yōu)試驗(yàn)設(shè)計(jì)79
一、優(yōu)設(shè)計(jì)的各種準(zhǔn)則79
二、D-優(yōu)設(shè)計(jì)81
三、等價(jià)定理及D優(yōu)設(shè)計(jì)的構(gòu)造82
四、構(gòu)造D-優(yōu)設(shè)計(jì)的數(shù)值方法89
五、飽和D-優(yōu)設(shè)計(jì)92
六、幾種常用優(yōu)混合設(shè)計(jì)表96
第六節(jié)單純形試驗(yàn)設(shè)計(jì)法97
第七節(jié)混料試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法100
一、單純形格子點(diǎn)102
二、單純形格子設(shè)計(jì)法104
三、單純形重心設(shè)計(jì)106
第八節(jié)化學(xué)中常用優(yōu)化方法109
一、優(yōu)化研究中的基本概念109
二、局部?jī)?yōu)化算法112
三、全局優(yōu)化算法121
四、拉格朗日乘子法132
參考文獻(xiàn)133
第四章分析測(cè)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)與質(zhì)量控制135
第一節(jié)化學(xué)測(cè)量的特點(diǎn)及其不確定性的表征與溯源分析135
一、化學(xué)測(cè)量的特點(diǎn)135
二、測(cè)量不確定性的定義136
三、測(cè)量不確定性的來源136
四、測(cè)量不確定度的概率性質(zhì)137
五、測(cè)量不確定度的估計(jì)方法138
第二節(jié)量測(cè)誤差與質(zhì)量控制154
一、量測(cè)誤差與不確定性155
二、化學(xué)測(cè)量中數(shù)據(jù)特征描述156
三、化學(xué)測(cè)量的質(zhì)量保證與質(zhì)量控制160
第三節(jié)分析方法的品質(zhì)因數(shù)及校驗(yàn)方法169
一、部分分析方法的品質(zhì)因數(shù)169
二、分析方法的校驗(yàn)172
三、分析方法的可追溯性174
第四節(jié)分析量測(cè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)與假設(shè)檢驗(yàn)177
一、分析結(jié)果的兩類錯(cuò)誤及其統(tǒng)計(jì)判決177
二、分析方法的檢測(cè)下限179
三、化學(xué)測(cè)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)182
參考文獻(xiàn)187
第五章分析信號(hào)處理方法190
第一節(jié)分析信號(hào)的平滑方法190
一、移動(dòng)窗口平均法 190
二、移動(dòng)窗口多項(xiàng)式小二乘平滑法190
三、移動(dòng)窗口中位數(shù)穩(wěn)健平滑法194
四、粗糙懲罰平滑法195
第二節(jié)分析信號(hào)的求導(dǎo)方法198
一、直接差分法198
二、多項(xiàng)式小二乘擬合求導(dǎo)法199
三、基于小波分析的求導(dǎo)方法204
第三節(jié)分析信號(hào)的變換方法207
一、卷積運(yùn)算的物理意義208
二、光譜分析的多重性效益與Hadamard變換209
三、傅里葉變換用于分析信號(hào)處理212
四、小波多分辨變換法及其用于分析信號(hào)處理220
第四節(jié)分析信號(hào)的背景扣除方法232
一、自適應(yīng)迭代加權(quán)懲罰小二乘背景扣除方法232
二、分位數(shù)回歸背景扣除算法235
三、自動(dòng)雙邊指數(shù)平滑算法(ATEB)243
第五節(jié)色譜分析信號(hào)的漂移校準(zhǔn)方法254
一、基于小波模式匹配及微分進(jìn)化方法的自動(dòng)色譜譜峰校準(zhǔn)方法256
二、多尺度色譜譜峰校準(zhǔn)方法265
三、基于組分波譜信息的色譜譜峰校準(zhǔn)方法276
四、質(zhì)譜輔助色譜譜峰校準(zhǔn)281
參考文獻(xiàn)289
第六章多元校正與多元分辨294
第一節(jié)概論294
一、 現(xiàn)代分析化學(xué)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)295
二、 化學(xué)計(jì)量學(xué)的多變量解析思路297
三、化學(xué)計(jì)量學(xué)中的軟模型和硬模型302
第二節(jié)分析化學(xué)中的校正理論304
一、 張量校正理論304
二、 黑、白、灰多組分體系及儀器分析策略306
第三節(jié)白色分析體系的多元校正方法308
一、 直接校正方法308
二、間接校正方法319
三、通用標(biāo)準(zhǔn)加入法326
四、廣義內(nèi)標(biāo)法328
五、非線性體系的校正方法334
六、病態(tài)體系和有偏估計(jì)方法349
七、多元校正的分析化學(xué)品質(zhì)因數(shù)和可靠性分析353
第四節(jié)灰色分析體系的多元校正方法356
一、矢量校正方法356
二、矩陣(非迭代類二階張量)校正方法367
三、三維(迭代類二階張量)校正方法387
四、 四維校正(三階校正)405
第五節(jié)黑色分析體系的多元分辨方法412
一、基于主成分分析的體系組分?jǐn)?shù)確定方法413
二、矩陣分辨方法426
三、張量分辨方法480
第六節(jié)廣義灰色分析體系的多元校正模型492
一、近紅外光譜與廣義灰色分析體系492
二、廣義灰色分析體系的模型校驗(yàn)方法493
三、廣義灰色分析體系的常用多元校正方法504
第七節(jié)回歸建模中的穩(wěn)健方法510
一、回歸診斷方法(regression diagnostic methods)511
二、穩(wěn)健回歸方法517
參考文獻(xiàn)523
第七章化學(xué)模式識(shí)別531
第一節(jié)模式空間的幾種距離與相似性度量531
一、化學(xué)模式空間531
二、模式空間的距離與相似性度量532
第二節(jié)特征抽取方法534
第三節(jié)模式識(shí)別的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法535
第四節(jié)有監(jiān)督的模式識(shí)別方法——判別分析法536
一、距離判別法536
二、Bayes判別法537
三、Fisher判別法539
四、逐步判別分析法542
五、線性學(xué)習(xí)機(jī)548
六、K近鄰法549
七、勢(shì)函數(shù)判別法550
八、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別法551
第五節(jié)監(jiān)督的模式識(shí)別方法——聚類分析法553
一、系統(tǒng)聚類法553
二、一分為二法560
三、小生成樹法561
四、K均值聚類法562
五、基于全局尋優(yōu)的聚類法563
六、模糊聚類法567
第六節(jié)基于投影的模式識(shí)別方法571
一、基于主成分分析的投影判別法571
二、基于主成分分析的SIMCA分類法576
三、基于偏小二乘的投影判別法584
第七節(jié)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類回歸方法589
一、支持向量機(jī)590
二、分類回歸樹593
三、 助推建模596
四、隨機(jī)森林600
參考文獻(xiàn)601
第八章計(jì)算機(jī)數(shù)字模擬法604
第一節(jié)基于統(tǒng)計(jì)機(jī)理的Monte Carlo數(shù)字模擬法604
一、偽隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生方法 604
二、化學(xué)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的Monte Carlo模擬算法606
三、適用于所有均相化學(xué)反應(yīng)體系的Monte Carlo計(jì)算機(jī)模擬方法608
四、誤差分析的Monte Carlo模擬算法610
第二節(jié)基于微分方程數(shù)字解法的計(jì)算機(jī)模擬方法612
第三節(jié)電化學(xué)過程的數(shù)字模擬616
參考文獻(xiàn)621
第九章化學(xué)構(gòu)效關(guān)系的研究方法622
第一節(jié)化學(xué)構(gòu)效關(guān)系研究起源——有機(jī)反應(yīng)性相關(guān)分析方法簡(jiǎn)介622
一、 線性自由能概念及其經(jīng)典Hammett σ常數(shù)623
二、取代基電子效應(yīng)常數(shù)(σ常數(shù))的應(yīng)用與拓展623
三、取代基的立體效應(yīng)常數(shù)625
四、取代基電子效應(yīng)常數(shù)與立體參數(shù)的協(xié)同效應(yīng)632
第二節(jié)化學(xué)構(gòu)效關(guān)系研究的基本假設(shè)及基本過程632
一、化學(xué)圖論基本概念633
二、幾種重要的化學(xué)圖矩陣634
第三節(jié)分子描述子636
一、分子描述子的定義636
二、分子描述子的分類636
第四節(jié)化合物結(jié)構(gòu)的拓?fù)渲笖?shù)表征637
一、Wiener拓?fù)渲笖?shù)638
二、Randic分支指數(shù)和分子連接性指數(shù)639
三、分子識(shí)別數(shù)645
四、蘇爾茲分子拓?fù)渲笖?shù)648
五、回歸距離和(RDS)及回歸頂點(diǎn)點(diǎn)價(jià)(RVD)652
六、分子形狀及靈活性指數(shù)(Kappa)指數(shù)653
七、電子拓?fù)錉顟B(tài)——QSAR及數(shù)據(jù)庫分析中的結(jié)構(gòu)模擬參數(shù)655
八、鄰接復(fù)雜度的信息量指數(shù)及其應(yīng)用662
第五節(jié)化學(xué)構(gòu)效關(guān)系(QSAR)研究的三維模型667
一、距離幾何的 3DQSAR方法669
二、分子形態(tài)分析方法671
三、比較分子場(chǎng)QSAR分析方法673
四、虛擬受體方法675
第六節(jié)QSAR/QSPR中的建模方法及其應(yīng)用678
一、基于回歸分析的建模方法及其應(yīng)用680
二、基于模式識(shí)別的建模方法及其應(yīng)用694
參考文獻(xiàn)706
第十章人工智能與化學(xué)專家系統(tǒng)方法711
第一節(jié)啟發(fā)式分類與搜索方法711
一、 廣度優(yōu)先搜索713
二、深度優(yōu)先搜索713
三、啟發(fā)式搜索方法 713
第二節(jié)知識(shí)表達(dá)技術(shù)714
一、邏輯表達(dá)方法 714
二、語義網(wǎng)絡(luò)表達(dá)法714
三、產(chǎn)生式規(guī)則表達(dá)法715
第三節(jié)化學(xué)專家系統(tǒng)簡(jiǎn)介716
一、DENDRAL質(zhì)譜、核磁共振譜圖解析專家系統(tǒng) 717
二、 PLATO數(shù)據(jù)解析專家系統(tǒng) 719
三、高效液相色譜專家系統(tǒng) 720
四、ESESOC有機(jī)化合物結(jié)構(gòu)解析專家系統(tǒng)721
參考文獻(xiàn)722
第十一章統(tǒng)計(jì)學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)723
第一節(jié)必要統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)723
一、隨機(jī)事件的概率公式723
二、隨機(jī)變量及其分布725
三、隨機(jī)變量的數(shù)值特征729
第二節(jié)必要應(yīng)用數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)730
一、矢量及其運(yùn)算730
二、矩陣及其運(yùn)算732
三、獨(dú)立性、正交性和子空間737
四、矢量范數(shù)和矩陣范數(shù)739
五、張量740
參考文獻(xiàn)740
附錄741
Ⅰ化學(xué)計(jì)量學(xué)中常用名詞及符號(hào)說明741
一、化學(xué)計(jì)量學(xué)中常用名詞中英文對(duì)照表741
二、符號(hào)說明751
Ⅱ使用MATLAB語言進(jìn)行化學(xué)計(jì)量學(xué)研究編程運(yùn)算簡(jiǎn)介752
一、MATLAB語言簡(jiǎn)介752
二、MATLAB與化學(xué)計(jì)量學(xué)752
三、MATLAB系統(tǒng)簡(jiǎn)介753
四、MATLAB的工作環(huán)境754
五、MATLAB的一般運(yùn)算符號(hào)和矩陣運(yùn)算功能756
六、MATLAB的繪圖功能773
七、ATLD算法的MATLAB程序777
八、SWATLD算法的MATLAB程序779
九、APTLD算法的MATLAB程序781
十、APQLD算法的MATLAB程序784
ⅢR語言及其在化學(xué)計(jì)量學(xué)中的應(yīng)用789
一、R是什么789
二、R的安裝789
三、加載包790
四、在R中如何獲取幫助792
五、R中的數(shù)據(jù)792
六、R語言的基礎(chǔ)運(yùn)算操作794
七、R語言中的常用函數(shù)805
八、R語言的基礎(chǔ)畫圖808
九、R中的化學(xué)計(jì)量學(xué)814
ⅣPython語言及其在化學(xué)計(jì)量學(xué)中的應(yīng)用822
一、Python 語言簡(jiǎn)介822
二、Python語言中的基礎(chǔ)運(yùn)算操作824
三、R與Python語言在數(shù)據(jù)分析方面的對(duì)比分析831
四、Python與MATLAB語言線性代數(shù)
計(jì)算方面的對(duì)比分析831
五、Python語言中的基礎(chǔ)繪圖操作836
六、常用化學(xué)計(jì)量學(xué)算法的Python語言源代碼844
主題詞索引854
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