计算化学9-常用计算化学应用软件及资源

物理化学实验中常用的数据处理软件及在化学中常见应用方法随着计算机技术的不断发展，数据处理软件在物理化学实验中的应用越来越普遍。

这些软件可以帮助实验人员处理实验数据，提高实验效率和准确度。

本文将介绍几种常用的数据处理软件及在化学中常见的应用方法。

一、常用的数据处理软件1. ExcelExcel是微软公司开发的一款电子表格软件，广泛应用于各个领域。

在物理化学实验中，Excel可以用来制作数据图表、计算平均值和标准偏差、进行线性回归等。

对于数据量较小的实验，Excel是一个简单易用的数据处理工具。

2. OriginOrigin是一款专业的科学数据分析和绘图软件，主要应用于科学研究、工程设计和教学等领域。

在物理化学实验中，Origin可以用来制作各种类型的图表、进行数据拟合和统计分析等。

Origin的功能非常强大，但学习起来也比较复杂。

3. MatlabMatlab是一款用于数学计算、数据分析和可视化的软件，被广泛应用于科学研究、工程设计和金融分析等领域。

在物理化学实验中，Matlab可以用来进行数据处理、信号处理和图像处理等。

Matlab的功能非常强大，但学习起来也比较困难。

二、在化学中的应用方法1. 数据图表的制作在物理化学实验中，数据图表是非常重要的，可以帮助实验人员更直观地了解实验结果。

在Excel中，可以选择不同的图表类型，如折线图、柱状图、散点图等，来展示实验数据。

在Origin中，可以制作更复杂的图表，如等高线图、三维图等，以展示更多的信息。

在Matlab中，可以利用其强大的绘图功能，制作各种复杂的图表。

2. 数据拟合和统计分析在物理化学实验中，常常需要对实验数据进行拟合和统计分析。

在Excel中，可以使用函数进行线性回归、非线性拟合和数据统计等。

在Origin中，可以使用各种拟合和统计分析工具，如最小二乘法拟合、方差分析等。

在Matlab中，可以使用其强大的数学计算和统计分析功能，进行各种数据拟合和统计分析。

计算化学实验_分⼦结构模型的构建及优化计算实验9 分⼦结构模型的构建及优化计算⼀、⽬的要求1．掌握Gaussian 和GaussView程序的使⽤。

2．掌握构建分⼦模型的⽅法，为⽬标分⼦设定计算坐标。

3．能够正确解读计算结果，采集有⽤的结果数据。

⼆、实验原理量⼦化学是运⽤量⼦⼒学原理研究原⼦、分⼦和晶体的电⼦结构、化学键理论、分⼦间作⽤⼒、化学反应理论、各种光谱、波谱和电⼦能谱的理论，以及⽆机、有机化合物、⽣物⼤分⼦和各种功能材料的结构和性能关系的科学。

Gaussian程序是⽬前最普及的量⼦化学计算程序，它可以计算得到分⼦和化学反应的许多性质，如分⼦的结构和能量、电荷密度分布、热⼒学性质、光谱性质、过渡态的能量和结构等等。

GaussView是⼀个专门设计的与Gaussian配套使⽤的软件，其主要⽤途有两个：构建Gaussian的输⼊⽂件；以图的形式显⽰Gaussian计算的结果。

本实验主要是借助于GaussView程序构建Gaussian的输⼊⽂件，利⽤Gaussian程序对分⼦的稳定结构和性质进⾏计算和分析。

三、软件与仪器1．软件：Gaussian03、GaussView计算软件，UltraEdit编辑软件。

2．仪器：计算机1台。

四、实验步骤1．利⽤GaussView程序构建Gaussian的输⼊⽂件打开GaussView程序，如图9-1所⽰，在GaussView中利⽤建模⼯具（View→Builder→），如图9-2所⽰，在程序界⾯元素周期表的位置处找到所需的元素，单击即可调⼊该元素与氢元素的化合物。

图9-1 GaussView打开时的界⾯图9-2点击Builder及双击图标后出现的元素周期表窗⼝图若要构建像⼄烷这样的链状分⼦，需要先点击⼯具栏中的按钮，常见的链状分⼦就显⽰在新打开的窗⼝中，如图9-3所⽰。

图9-3 常见链状官能团窗⼝图若要构建像苯、萘等环状结构的分⼦结构，需要双击⼯具栏中的按钮，常见的环状有机分⼦就显⽰在新打开的窗⼝中，如图9-4所⽰。

计算化学在化学化工中的应用综述摘要：计算化学在最近十年中是发展最快的化学研究领域之一，通过对具体的分子系统进行理论分析和计算，能比较准确地回答有关稳定性、反应机理等基本化学问题。

如今计算化学已被广泛用于材料、催化和生物化学等研究领域。

本文主要就计算化学的背景、计算化学常用的方法及其在化学化工中的应用等几个方面作一简单介绍。

关键词：计算化学原理材料催化应用引言计算化学是根据基本的物理化学理论(通常指量子化学、统计热力学及经典力学)及大量的数值运算方式，应用计算机技术，通过理论计算研究化学反应的机制和速率，总结和预见化学物质结构和性能关系的规律的学科。

计算化学是化学、计算机科学、物理学、生命科学、材料科学以及药学等多学科交叉融合的产物，而化学则是其中的核心学科[1]。

可以用来解释实验中各种化学现象，了解、分析实验结果，预测化学反应方向，还可以用来验证、测试、修正或发展较高层次的化学理论。

准确高效的理论计算方法也是计算化学领域中非常重要的一部分。

近二十年来，计算机技术的飞速发展和理论计算方法的进步使理论与计算化学逐渐成为一门新兴的学科[2]。

今天，理论化学计算和实验研究的紧密结合大大改变了化学作为纯实验科学的传统印象，有力地推动了化学各个分支学科的发展。

随着人们对“化学不再是纯实验科学”论断认识的不断提高，计算化学将在各个化学研究领域和交叉学科领域发挥作用。

特别是随着当前世界学科前沿的发展趋势，材料、生命、医药、环境等学科越来越被政府和科学家们重视，计算化学也将在这几个方面发挥重大作用[3]。

1 计算化学常用的方法及其介绍下面对计算化学中常用的几种理论计算方法作一个简单的介绍：1.1 从头算方法从头算方法仅使用一些最基本的物理常数（如光速、普朗克常数等）作为已知参数，完全利用数学工具来求解薛定锷方程，而不引入任何经验性质的化学参数。

由于绝大多数化学体系的薛定锷方程没有严格的解析解，只能在求解的过程中引入各种数学近似，使用数值解法得到结果。

计算化学的软件工具和数据资源计算化学是一种基于计算机科学的化学研究方法，它利用计算机模拟来预测化学物质的物理化学性质和反应机理。

随着计算机科学和化学研究的迅速发展，计算化学的应用已经得到广泛的推广和应用。

为了更加有效地使用计算化学方法，研究人员需要掌握一些计算化学的软件工具和数据资源，让我们一起来看看这些有用的工具和资源。

1. 分子模拟软件分子模拟软件是计算化学研究的核心工具。

它可以用来模拟分子的运动和反应，预测分子的结构、能量和性质。

常用的分子模拟软件有Gromacs、Amber、LAMMPS、CHARMM等。

这些软件通常需要一定的计算机编程技能，但是它们提供了很强的自由度和控制力，可以满足不同研究需求的要求，同时也是训练计算化学研究人员的基本技能。

2. 密度泛函理论软件密度泛函理论(DFT)是一种计算电子结构的方法，它可以用来预测分子的几何构型、电子能级和电荷分布等。

常用的DFT软件有Gaussian、VASP、Quantum ESPRESSO等。

这些软件通常需要一定的物理、数学和计算机科学知识，但是它们提供了很强的准确性和可靠性，可以用来研究很多重要的化学问题。

3. 虚拟筛选软件虚拟筛选软件是用来寻找化学药物和分子杂交物的软件工具。

它利用基于计算机的分子模拟和化学信息检索技术，可以从大规模化学库中筛选出具有特定生物活性的化合物。

常用的虚拟筛选软件有Autodock、Vina、Glide等。

这些软件允许研究人员进行高通量筛选和分子设计，可以大大提高化学药物和分子杂交物的研发速度和成功率。

除了这些软件工具之外，计算化学研究人员还需要掌握一些数据资源，这些数据资源可以用来支持计算化学研究的可靠性和准确性。

4. 化合物数据库和手册化合物数据库和手册是计算化学研究人员必备的资源之一。

它们收集了大量的化学结构、性质和反应信息，包括分子式、结构式、物理化学性质、毒性信息、化学反应机理等。

常用的化合物数据库和手册有Beilstein、PubChem、ChemSpider、EPA等。

计算化学相关的免费的在线数据库及工具文/Sobereva Last Update:2011-MAY-7这些是我平时收集的和计算化学/分子模拟有关的免费的在线的库和工具，既在线又免费的实用的网站是很有价值的。

其中有些对计算有直接帮助，有些则是提供计算所涉及的素材。

由于笔者的研究和生物分子结构问题有关，所以列表中包含不少偏生物的内容。

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前面有√的代表比较重要。

很多在线工具需要Java运行环境。

如果有其它好的免费的化学相关的在线的库或工具欢迎回帖补充，我也会在日后逐渐补充。

1 在线信息数据库部分√ ChemSpider小分子信息整合数据库：简介：是当前众多的在线分子数据库的信息整合，便于用户搜索，数据来自200种数据库。

根据分子俗名、系统命名、Smile/InChI字符串、注册号、分子式等方式搜索，会列出分子平面结构、实验测定的和由ACD/Labs、EPISuite、ChemAxon软件预测的理化性质（LogP、LogD(PH=5.5和7.4时)、水溶性、分子体积、密度、沸点、闪点、蒸汽压、气化焓、折光率、可极化率、表面张力、SASA等），以及毒性、分子简介、Smile/InChI/InChIKey字符串、在其它分子数据库中的编号和链接、相关文章及专利、同义词、相关蛋白质、NMR/IR 光谱图等诸多信息，某些分子还可以链入web CSD获得三维结构。

点击左上角的分子图形窗口上方的3D标签，再点击下方的SAVE，可以获得由Marvin预测的分子的三维结构。

√ SDBS光谱数据库：http://riodb01.ibase.aist.go.jp/sdbs/cgi-bin/direct_frame_top.cgi简介：很好的有机化合物光谱数据库，包含六类光谱：EI-MS、FT-IR、H-NMR、C13-NMR、ESR、Raman。

含3万余个化合物，其中以商业化学试剂为主，约2/3的数据是6碳至16碳的化合物。

计算化学方法及其应用计算化学是一门研究化学现象和过程的计算和计算方法的学科。

它的出现，使我们可以借助计算机技术和数学模型来研究化学问题，为化学实验提供指导和理论依据，同时也为合成新材料和药物开发提供了新的思路。

一、计算化学方法1.密度泛函理论密度泛函理论是计算化学中最常用的一种方法，它是以各个点的电子密度为基础的理论。

计算的主要对象是电子密度分布，它的优点在于处理能力强，适用范围广，能够很好地处理分子体系、表面和金属等复杂的体系，如研究分子的电荷分布和相互作用力。

密度泛函理论被广泛用于分子构像、分子运动学和分子反应动力学等领域。

2.分子动力学分子动力学是以牛顿运动定律和热力学原理为基础的一种计算方法，通过对分子体系进行微观模拟，研究分子的运动和相互作用。

它是一种表达分子性质的动态模拟方法，利用数学模型计算力学性质等方面的物理学量。

它的优点在于分析的是分子的动态过程，可以模拟各种化学反应和物理过程，同时也为设计新材料和药物提供了重要的理论基础。

3.量子化学量子化学是一种基于量子力学原理的计算方法，它主要研究原子和分子的能量和结构等物理性质。

将分子和反应物建模，通过模型计算得出反应动力学和反应机制等信息。

它的优点在于精度高，可以预测分子结构和化学反应的过程与结果，为实验提供理论上的指导。

二、计算化学的应用1.药物合成和设计计算化学为药物设计和合成提供了一个重要的方法，可以模拟药物分子和靶分子的相互作用，并分析药物分子中分子基团的活性中心和物理化学性质等信息。

通过计算得出的数据，医学科学家可以了解药物的特性，提高药物的效力和安全性，同时减少药物反应的副作用。

2.材料设计和功能研究材料物理化学是材料科学研究的关键环节。

计算化学在材料领域的应用主要集中在材料的设计、功能研究和材料加工技术的开发。

通过计算机模拟，可以对材料体系进行全面的性质分析、快速的结构搜索和发现新的材料设计灵感。

3.环境保护计算化学在环境保护方面的应用主要研究空气污染、土壤污染和水环境污染等。

作者简介:程云峰(1980-),男,吉林人,广西大学化学化工学院在读硕士研究生联系人:龙翔云(1946-),男,湖南人,广西大学化学化工学院,教授,从事量化研究,E -mail:lwtjing@g 收稿日期:2006-11-15计算化学的应用程云峰,龙翔云,曹艳军(广西大学化学化工学院,广西南宁 530004)摘 要:随着计算化学方法不断完善和计算机技术迅猛发展,计算化学在化学研究中占有越来越重要的地位。

本文集中对实用性强、精度高的ab initio HF SCF,微扰M P 和密度泛函(DFT )等计算方法的特点和应用做了介绍。

关键词:量子化学;从头算;密度泛函理论中图分类号:O 6-04 文献标识码:A 文章编号:1671-9905(2007)04-0026-03随着化学理论的日臻成熟和计算机技术的发展,计算化学已被广泛用于分子结构、快速反应动力学和微观反应机理(分子反应动态学)等研究领域[1~3]。

它可以成功用于过渡态和反应途径;光、电、磁等性质;IR,NM R 和X 射线等光谱;晶体、催化和生物制药等[4~8]。

其方法和结果都显示出了其它研究手段无法比拟的优越性。

1 计算化学方法与应用在化学理论不断完善和计算机技术迅猛发展的同时,计算化学所计算的体系越来越大,计算的精度也越来越高,要获得好的理论结果就要有正确可靠的计算方法,针对不同的体系、不同的要求,选择合适的精度进行计算。

本文将集中对ab initio H F SCF,微扰MP 和密度泛函(DFT)这些实用性强、精度高的计算方法的特点和应用做一介绍,而其它更精确的方法由于需要庞大的计算资源,所能实现的研究体系很小,故不作详细论述。

111 Ab initio Hartree -Fock (HF)SCF 方法从头算法[9]在上个世纪70年代被逐渐开展,是求解多电子体系问题的量子理论全电子计算方法。

在/Born -Oppenheim er 近似、H artree(独立电子)近似和非相对论近似0基础上,不借助任何经验参数,通过求解HF 方程,进而得到各类体系的微观信息。

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。