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  • 像许多实施机器学习的领域一样,它在计算化学领域的用途是从文献中获取所有已知数据,进行推断和分析,并预测最可能的结果。在过去的几年中,化学研究只专注于使用从个人经验和文献中获得的先前研究成果的进行试验的...

    像许多实施机器学习的领域一样,它在计算化学领域的用途是从文献中获取所有已知数据,进行推断和分析,并预测最可能的结果。

    在过去的几年中,化学研究只专注于使用从个人经验和文献中获得的先前研究成果的进行试验的方法。尽管在文献中一直有很多反应和化学途径可供科学家使用,但在一系列反应/一系列反应中可能会发生许多不可预测的自发场景。这是化学研发需要时间和耐心才能产生结果的原因之一。

    在过去的十年左右的时间里,计算化学领域一直在增长。尽管早在那之前,计算方法的使用还是很有限的,但是近年来,它已经成为优化和预测化学研究的非常强大的工具。现在,使用计算方法,化学家可以预测反应的工作方式,最佳参数、要使用的试剂和反应条件,甚至可以使用计算方法来预测他们计划制造的材料/分子的结构和性质。

    因此,计算方法可以在整个概念、开发和分析过程中为化学家提供帮助。那么,为什么近年来使用量增加了?首先,化学家对计算化学有了更多的了解,并意识到它可以带来的好处。第二,更多科学家现在更容易获得支持这些模拟所需的计算能力。第三,机器学习算法的进步以及它们在计算化学过程中的集成,使得可以获得更准确的结果-实验进行时,成功的可能性更高。

    将机器学习应用于化学过程

    像许多实施机器学习的领域一样,它在计算化学领域的用途是从文献中获取所有已知数据,进行推断和分析,并预测最可能的结果。对于化学领域,这通常意味着从不同的反应中获取数据,例如试剂的类型、化学物质的浓度、工艺条件以及可以生产的产品。

    所有这些数据都是有价值的,因为它们都是可以决定结果的因素,使反应物成为理想的输入集,而产物则成为输出。这些数据的使用可以被输入到机器学习算法中,并且可以用来做三件事。首先是通过使用现有数据,可以推断出化学结构形成的最可能原因(从反应/过程的角度来看),并且可以被工业界用来预测执行其所需功能的新分子。

    第二种方法更多地与流程本身有关。有时,研究人员会想到一个产品,但不知道其过程。可以从以前的反应中获取数据并进行分析,这使算法能够预测哪些条件和试剂将负责分子中不同化学基团的形成。这使算法可以创建反应路径,该算法显示了逐步构建分子的最可能途径。

    第三种方法是完整的分子设计方法,该方法以一个想法开始,但没有定义的产物或反应途径。这采用了其他两点的原则。尽管如此,除了一个变量(产物或反应)外,两者在技术上都是未知的,因此算法需要外推产物和反应条件,以产生可能的结果/途径。这是一项较难执行的任务,但受到了很多关注。

    机器学习预测分子

    计算化学的另一个主要方面是对材料/分子本身,它们的基本内在特性以及它们在某些情况/环境下的行为进行预测。与工业中通常采用的工艺优化相比,这是计算化学的更基本、更长时间的使用,并且在学术界研究新材料和分子时通常更常用(因为这是时间、金钱和有效产品规模的体现)。应当指出的是,这些努力不仅限于化学领域,因为在生物和工程领域也使用了类似的计算方法。

    即使需要关注的因素较少(即仅关注分子,而不是过程和分子),但在此领域中使用计算化学也很重要,因为它有助于从根本上实现结果。通常是在创建工业流程之前发生的阶段-机器学习也确实帮助提升了这一领域。

    模拟分子的结构及其如何执行并非易事。多年来,一直受到需要计算的变量数量与可用计算能力的限制(许多研究人员共享一台超级计算机来执行上述计算)。机器学习在这方面确实有所帮助,因为与以前相比,计算原子的各种数量、键能、能量和反应势垒、量子特性、磁和激发分子态以及分子间和分子内相互作用都非常容易。

    从一组变量和已知数据点推断和预测最佳解决方案是机器学习最擅长的事情,这意味着使用机器学习算法可以更轻松地优化必须计算的大量数据。上述许多变量对分子/分子系统的结构和性质都有重要影响,因此推论出比往年更准确的分子和性质。它甚至可以使更复杂的原子(例如元素周期表中的d和f块元素)的计算精度更高,而在过去的几年中这是不可能的。

    总结

    即使有几种不同的计算程序可用于创建这些分子模拟,但是机器学习也可以应用于所有这些模拟中。机器学习不仅有助于优化和改善工业水平上的化学和药物发现过程,而且在推论已知和未知分子的分子结构和特性,了解分子在某些情况下的行为以及反应最有可能产生的结果等基础性方面也发挥了关键作用。

    总体而言,机器学习已经对计算化学产生了巨大影响,并且随着越来越多的化学家在尝试实验程序之前首先转向计算/模拟,机器学习将在未来几年中发挥更大的作用。

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  • 受到邀请来帮同学计算其所采用的化学式的相对分子质量.本文详细介绍了如何识别化学式内元素,并对其化学式相对分子质量进行计算的过程. 输入化学式 在输入化学式的时候,需要将化学式中每个元素的个数进行表明.一个...

    受到邀请来帮同学计算其所采用的化学式的相对分子质量.本文详细介绍了如何识别化学式内元素,并对其化学式相对分子质量进行计算的过程.

    输入化学式

    在输入化学式的时候,需要将化学式中每个元素的个数进行表明.一个元素可以出现多次,但是每出现一次都要进行数量标记.例如C2H5OH要写为C2H5O1H1,方便我们之后对化学式进行元素与数字的划分.输入数据应为string型,以便算法对其进行处理.

    // 输入化学式
    a="C2H5O1H1";
    b="Ca1(O1H1)2";
    

    构建元素原子质量列表

    如果我们需要计算相对分子质量的化学式用到的元素不是太多,我们可以仅对使用的元素原子质量列表进行搭建。首先建立元素名称列表和元素质量列表,然后再将其进行匹配。我们要注意的就是将元素名称与质量进行对应就可以了。因为我们采用len(name)来表示元素的个数,所以我们无论插入多少个均能实现完美匹配。

    // 构建元素原子质量列表
    name=["H","C","O","Ca"]
    quality=["1","12","16","32"]
    D=[]
    for e in range(len(name)):
        D+=[[name[e],quality[e]]]
    

    计算化学式的相对分子质量

    为了区分原子,我采用在元素前面添加加号的方式将不同的原子分隔开,即在大写字母之前添加+。并在原子与原子个数之间加入乘号。

    // 调整化学式格式
    for e in range(65,65+26):
        e=chr(e)
        a=a.replace(e,"+"+e)
    for e in range(10):
        a=a.replace(str(e),"*"+str(e))
    

    但是如果原子个数超过个位数,就会导致算法在原子个数中间也添加了乘号。例如H10,经过上一步处理之后会得到 H ∗ 1 ∗ 0 H*1*0 H10的结果,而不是我们想要的 H ∗ 10 H*10 H10。我用以下语句对其进行改进。

    // 调整元素个数计算格式
    for e in range(10):
        a=a.replace("*"+str(e)+"*","*"+str(e))
    

    当化学式中存在有括号的情况时,我们还需将括号与加号进行位置调换。

    // 调整括号位置
    a=a.replace("(+","+(")
    

    接下来将元素所代表的原子质量代替到我们的计算式中。由于元素是由一个或者两个字母构成的,我们需要先将两个字母的元素进行数值替换。再对一个字母的元素进行数值替换。

    // 调整括号位置
    for e in D:
        if len(e[0])==2:
            a=a.replace(e[0],e[1])
    for e in D:
        a=a.replace(e[0],e[1])
    

    经过上面的几个步骤的处理,可以将化学式C2H5OH转变为 12 ∗ 2 + 1 ∗ 5 + 16 ∗ 1 + 1 ∗ 1 12*2+1*5+16*1+1*1 122+15+161+11,化学式Ca(OH)2转变为 32 ∗ 1 + ( 16 ∗ 1 + 1 ∗ 1 ) ∗ 2 32*1+(16*1+1*1)*2 321+(161+11)2。然后再对其进行运算,得到相应化学式的相对分子质量。

    // 计算相对分子质量
    a=eval(a)
    print(a)
    
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  • 1计算化学在化学方面的应用摘要: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...

    1

    计算化学在化学方面的应用

    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。

    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

    材料

    催化

    应用

    Abstract:

    Computational

    chemistry is

    one of the fastest

    growing

    areas

    of chemical

    research in the last decade.Through theoretical analysis and calculations to a specific

    molecular

    system,

    one

    can

    accurately

    answer

    the

    basic

    chemical

    problems,

    for

    example,

    the

    stability

    and

    the

    reaction

    mechanism,

    etc.

    Today,

    computational

    chemistry has been widely used in materials, catalysis and biochemistry research. In

    this paper, the background of computational chemistry, the commonly used methods

    in

    computational

    chemistry

    and

    its

    application

    in

    chemistry

    and

    chemical

    industry

    have been briefed respectively.

    Key words:

    Computational chemistry; Materials; Catalysis; Application

    1

    、计算化学的背景介绍

    计算化学(

    Computational

    Chemistry

    )在最近

    10

    年是发展最快的化学研究领域

    之一。

    它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。

    最常见的例子是以量子化学计算来解释实验上的各种化

    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。

    同时,

    更为准确或高效的计算方法的开发创新也是计算化学领域中非常重

    要的一部分。

    量子化学,作为量子力学的一个分支,是将量子力学的基本原理和方法,

    应用于研究化学问题的一门基础科学,

    其核心问题就是通过一系列近似,

    求解薛

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  • python之蟒开启理论计算化学的新时代(2012-08-19 22:09:50)标签:杂谈python之蟒开启理论计算化学的新时代就像iphone和android开创了手机的新时代,python也将开启理论化学的新时代。首先谈一下个人的理论化学经历。...

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    python之蟒开启理论计算化学的新时代

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    (2012-08-19 22:09:50)

    标签:

    杂谈

    python之蟒开启理论计算化学的新时代

    就像iphone和android开创了手机的新时代,python也将开启理论化学的新时代。

    首先谈一下个人的理论化学经历。由于本人是在一个实验为主的小组做计算,所做的课题又多次更换,所以学的软件用的方法都比较杂。在使用各种软件的过程中发现,虽然现在有很多商业的或者开源的软件可以傻瓜式完成计算任务,但有个过程还是避免不了的:数据处理以及做图。数据处理有时需要编程去实现,尤其是分子模拟的数据。本人先后尝试过fortran,shell

    script,octave (matlab open source clone),每个工具都各有所长,现在主要使用的是shell

    script

    和octave。原因是它们都是脚本,结构比较简单,不需编译,实现数据处理基本上是绰绰有余了。做结构图有很多软件比如我常用的vmd,提供了tcl的界面,从而可以实现更强大的功能。Sob

    姐使用vmd可以使分子打太极 (

    http://hi.baidu.com/sobereva/blog/item/8a394cf3de803858352acc2e.html

    ) 。数据做图我目前主要使用

    gnuplot,首先作出的图片比较漂亮,功能强大,最主要的是可以批处理,这一点对于数据量比较多的同学非常有用,省了许多复制粘贴的过程。结合shell

    script 和octave便可以实现更为复杂的操作。

    虽然现在使用这些工具已经谈得上得心应手了,但还是有很多不方便的地方。比如程序之间的衔接和数据传递,另外在不同的工具之间切换也实在令人不爽。理论上可以使用shell

    script 将各个软件串在一起,但几乎不具有任何可移植性和通用性。

    当我认识python之后发现这一切原来是可以实现的。python

    本身可以作为script语言来使用;它的强大的数学库numpy和scipy几乎可以替代matlab完成复杂的数据处理;matplotlib

    可以实现高质量的数据做图;pymol 本身就是 python

    写成的,可以实现结构做图。python的面向对象的特点可以自己定义需要的库,方便以后调用。由于这些工具都集成在python中,移植性当然不成问题。另外,python还提供了其他的很有用的库,比如wxpython可以用来做出一个图形界面;另外还有库可以将程序嵌入到网页当中,成为一个网页应用。这些都可以使计算化学更加方便和友好。

    本文的题目说python将开启理论计算化学的新时代,可能有点夸大其词了。但也并非不可能!就好像iphone之所以能开始一个新时代,本质并不在其技术的革新,而是用户体验的优化,从这一点上说python可以让理论计算化学的数据处理的体验更好也可能开启一个新的时代。再比如,Android

    开启了另一个时代,即人人都可以参与开发从而是手机更符合自己的要求;python使计算化学家可以自己定义自己的数据处理过程,不再受限于软件既有的功能,从某种意义上说也算是开启了一个新的时代。

    更重要的是python对与理论计算程序也会有实质性的贡献。PyQuante (Python Quantum Chemistry)

    是一个使用python写成的量化计算软件。尽管PyQuante使用一些C语言来加速某些模块,它的计算速度与常用的量化软件还是差了很多。但PyQuante的优势在于容易阅读和修改。我个人认为它对于教学的意义比它的实际应用的意义更大。但谁知道以后不会改变呢!而且对于新的算法的开发也将更加方便。例如,可以使用python将fortran,C,C++,java

    等语言写成的软件集成在一起,做一个统一的接口。ASE(Atomistic Simulation

    Environment)是一个代表,它集成了许多商业的和开源的模拟软件(abinit,vasp,castep,lammps,DFTB+,siesta,turbomol

    等等),提供了统一的接口。商业软件所做的实际上也是这样。chempython的网站

    (http://www.chempython.org/applications.html)

    列出了一些目前使用python写成的各种模拟软件。目前这些软件还不是很成熟,但是我们可以期待更多的人的加入使它们更加完善和强大。它们的优势就在于,它们可以组成一个整体。我能想到的一个情景是这些不同功能的模块可以像积木一样随意的组合,每个人根据自己的喜好搭建自己的模拟软件。如果能够实现,这也算是开启了一个新的时代。

    大家做理论计算大多都是从研究生阶段开始的,很多人没有量化基础,没有编程基础,一下子进入到实验室开始计算便会晕头转向。如果python能作为大学化学系或者物理系的一门必修课,那情况就会大不相同了。首先,对于非计算机专业的同学学习计算机语言,感觉python将比C语言更有用些。在学习物理化学或者分析化学时,使用python作为辅助来帮助分析数据和理解概念将比仅仅从课本上得到更为直观和牢靠。上面提到的PyQuante对于学习量化编程的同学也是很方便的。而最大的好处是,所有这些都在python的框架下完成,不需要学习更多的工具和语言。如果python能在大学教育中广泛推行,那么也将开启一个新的时代。

    Python开启一个新时代的另一个意义是针对我自己而言的。说实话,本人目前还在python的未入门阶段,但从此以后将逐渐使用python完成各种工作。

    以下是我积累的一些学习python的资料:

    书籍:

    A Primer on Scientific Programming with Python:书籍,非常0基础适合入门

    A Student's Guide to Data and Error Analysis

    Simulating the Physical World: Hierarchical Modeling from Quantum

    Mechanics to Fluid Dynamics

    Python Scripting for Computational Science

    网页:

    http://www.chempython.org/:总结了许多python写的化学软件

    Computational physics with

    python:http://www-personal.umich.edu/~mejn/computational-physics/

    ,书籍,用于计算物理。

    Python for physics:

    (http://www.phy.uct.ac.za/courses/python/),包含计算物理的一些代码。

    Chemistry Programs –

    Python:http://homepage.univie.ac.at/felix.plasser/chemprogs/python.htm,分享了两个软件,一个是作反应势能面图,一个计算Huckel轨道。

    Python for Chemistry in 21 minutes,ppt 介绍python 在化学中的应用

    Python Software for computational chemistry:

    (http://theochem.mit.edu/theochem/Python_software_for_computational_chemistry),列出了一些python化学软件和提供python接口的软件。

    用Python做科学计算:http://hyry.dip.jp:8000/pydoc/index.html,中文入门教程

    NumPy_for_Matlab_Users

    :http://www.scipy.org/NumPy_for_Matlab_Users,适合从matlab转向python的同学

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