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材料信息學方法工具和應用(精)

  • 作者：編者:(俄羅斯)奧歷山大·伊薩耶夫//亞歷山大·特羅普沙//斯特凡諾·庫塔羅洛|責編:嚴春陽|譯者:談玲華//呂靜//吳瓊//董冠辰
  • 出版社：國防工業
  • ISBN：9787118132496
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：267
人民幣：RMB 158 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是涵蓋材料信息學領域前沿技術和方法的經典著作。書中詳細介紹了晶體學開放資料庫（COD）、無機晶體結構資料庫（ICSD）、Pauling文件資料庫的構建過程，以及拓撲描述符、機器學習、自動化計算材料屬性等關鍵技術。本書每章都提供了豐富的實例和應用案例，對材料信息學領域的研究和應用具有重要參考價值，為材料科學、電腦科學、化學等相關領域的科研人員、工程師和研究生等提供了有益的借鑒。
作者介紹
編者:(俄羅斯)奧歷山大·伊薩耶夫//亞歷山大·特羅普沙//斯特凡諾·庫塔羅洛|責編:嚴春陽|譯者:談玲華//呂靜//吳瓊//董冠辰
目錄
第1章  晶體學開放資料庫的發展歷程
  1.1  引言
  1.2  開源科學資料庫
  1.3  晶體學開放資料庫的建立
    1.3.1  範圍和內容
    1.3.2  數據來源
    1.3.3  數據維護
  1.4  晶體學開放資料庫的使用
    1.4.1  數據搜索與檢索
    1.4.2  數據交存
  1.5  晶體學開放資料庫的應用
    1.5.1  材料鑒定
    1.5.2  礦業
    1.5.3  化學信息的提取
    1.5.4  性能搜索
    1.5.5  晶體結構的幾何統計分析
    1.5.6  高通量計算
    1.5.7  在大學教育及其他拓展活動中的應用
  1.6  展望
    1.6.1  歷史結構
    1.6.2  晶體學開放資料庫中的理論數據
    1.6.3  結論
  致謝
  參考文獻
第2章  無機晶體結構資料庫
  2.1  引言
  2.2  無機晶體結構資料庫的內容
  2.3  介面
  2.4  無機晶體結構資料庫的應用
    2.4.1  鐵電性能的預測
    2.4.2  結構類型概念的使用
    2.4.3  基於無機晶體結構資料庫的機器學習訓練案例
    2.4.4  高通量計算方法
  2.5  展望
  參考文獻
第3章  Pauling File無機材料資料庫整體框架
  3.1  引言
  3.2  Pauling File無機材料資料庫中的晶體結構
    3.2.1  數據選擇
    3.2.2  晶體結構條目類別
    3.2.3  資料庫欄位
    3.2.4  結構原型
    3.2.5  標準化的晶體學數據
    3.2.6  原子坐標的分配
    3.2.7  原子環境類型
    3.2.8  晶胞參數圖
  3.3  Pauling File無機材料資料庫中的相圖
  3.4  Pauling File無機材料資料庫中的物理性質
    3.4.1  數據選擇
    3.4.2  資料庫欄位

    3.4.3  Pauling File無機材料資料庫中的物理性質
  3.5  數據質量
  3.6  相表
    3.6.1  化學式和相名
    3.6.2  相的分類
  3.7  巨型資料庫
  3.8  應用
    3.8.1  含有Pauling File資料庫數據的產品
    3.8.2  基於Pauling File資料庫的整體性概述
    3.8.3  化學元素排序規則
  3.9  經驗教訓
  3.10  結論
  參考文獻
第4章  從拓撲描述符到專家系統
  4.1  引言
  4.2  開發知識資料庫的拓撲工具
    4.2.1  為什麼重視拓撲結構
    4.2.2  拓撲描述符與其他晶體結構描述符的比較
    4.2.3  拓撲資料庫與晶體學資料庫的比較
    4.2.4  晶體學數據中拓撲知識的提取
    4.2.5  通用數據的存儲
  4.3  拓撲方法在晶體化學和材料學中的應用
    4.3.1  網路拓撲結構的預測
    4.3.2  性能的預測
  4.4  結論
  參考文獻
第5章  以AiiDA材料信息學平台和Pauling File無機材料資料庫為參考的高通量計算研究
  5.1  引言
    5.1.1  三大重要進展
    5.1.2  較少的無機材料實驗研究
  5.2  自然定義的局限
  5.3  第一、第二和第三科學範式
  5.4  第四科學範式和第五科學範式實現的先決條件
    5.4.1  原型分類的引入
    5.4.2  相表概念的引入
    5.4.3  以單相無機材料實驗數據為參考的無機材料資料庫
  5.5  第五科學範式的核心思想
  5.6  「無機材料-控制因素相關性圖」揭示的約束條件
    5.6.1  化合物形成圖
    5.6.2  AB型無機材料的原子環境類型穩定性圖
    5.6.3  材料科學的12條原則對自然定義基石的支持
  5.7  量子模擬策略
  5.8  基於AiiDA材料信息學平台的高通量計算工作流
    5.8.1  AiiDA材料信息學平台
    5.8.2  標準固體腰勢庫
    5.8.3  工作流
    5.8.4  工作函數
    5.8.5  工作鏈
    5.8.6  工作流的應用
  5.9  結論

  致謝
  參考文獻
第6章  利用機器學習對材料量子特性建模
  6.1  引言
  6.2  內核嶺回歸
  6.3  模型評估
    6.3.1  學習曲線
    6.3.2  效率提升
  6.4  表示方法
  6.5  近期發展
  參考文獻
第7章  材料特性的自動化計算
  7.1  引言
  7.2  自動化計算材料設計框架
    7.2.1  用於新材料發現的資料庫的生成和使用
    7.2.2  自動化數據生成的標準化協議
  7.3  材料性能的綜合計算
    7.3.1  自主對稱性
    7.3.2  彈性常數
    7.3.3  准諧波Debye-Grineisen模型
    7.3.4  諧波聲子
    7.3.5  准諧聲子
    7.3.6  非諧聲子
  7.4  在線資料庫
    7.4.1  計算材料數據門戶網站
    7.4.2  可編程訪問的計算材料性能資料庫
  7.5  應用
    7.5.1  無序材料
    7.5.2  超級合金
    7.5.3  熱電材料
    7.5.4  磁性材料
  7.6  結論
  致謝
  參考文獻
第8章  認知化學—機器學習與化學結合加速發現新材料
  8.1  引言
  8.2  機器學習演算法的分子描述
  8.3  利用機器學習建立快速、準確的模型
    8.3.1  平方指數核
    8.3.2  二次有理核
  8.4  化學庫搜索
  8.5  結論
  參考文獻
第9章  用於全局優化和分子動力學模擬的機器學習原子間勢
  9.1  引言
  9.2  用於全局優化的機器學習勢
    9.2.1  晶格求和法
    9.2.2  特徵向量
    9.2.3  特徵向量分析
    9.2.4  原子間勢的機器學習實例

    9.2.5  討論
  9.3  分子動力學的原子間勢
    9.3.1  勢函數的一般形式
    9.3.2  參數選擇
    9.3.3  狀態函數和相變
    9.3.4  兩種(或更多)原子類型系統的原子間勢
  9.4  構建機器學習勢的統計方法
    9.4.1  二體勢
    9.4.2  三體勢
  致謝
  參考文獻

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