高通量多尺度材料計算和機器學習 楊小渝 9787030762825 【台灣高等教育出版社】
圖書均為代購，正常情形下，訂後約兩周可抵台。
物品所在地：中國大陸
原出版社：科學
物品所在地：中國大陸
原出版社：科學
NT$1,259
商品編號:
供貨狀況:
尚有庫存
加入最愛
此商品 「 最高 」可以折抵紅利
0
點
(約等於 NT$0 )
商品介紹
| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202308*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：高通量多尺度材料計算和機器學習 ISBN：9787030762825 出版社：科學 著編譯者：楊小渝 叢書名：材料基因工程叢書 頁數：348 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1606705 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 傳統材料研發模式主要基於實驗「試錯法」，其研發周期長、效率低，人工智慧驅動的科研範式變革和新材料數字化研發模式能有效地降低研發成本，縮短研發周期。本書基於計算、數據、AI和實驗「四位一體」的新材料集成式智能化研發理念，提出了基於材料基因編碼的新材料智能設計範式，從企業級新材料研發和面向科研的材料計算視角，重點圍繞高通量材料集成計算、多尺度材料計算模擬、材料資料庫、材料數據機器學習、新材料研發製造軟體等介紹了新材料數字化智能化研發和設計基本概念、方法、技術和應用。本書同時也介紹了國產的高通量多尺度集成式材料智能化設計工業軟體MatCloud+，並通過一些精選案例介紹了材料計算、數據和新一代人工智慧等數字化研發方法技術在新能源、金屬/合金、石油化工、複合材料、新型功能材料等重點材料行業或領域的應用。 本書內容源自原始文獻和作者在本領域多年的積累，重點闡述基本概念、基本理念、方法和應用實踐，適合於計算材料、計算物理、計算化學等領域和方向的研究人員、學生或教師參考，也適合於涉及新材料研發的企業、製造業和政策層面參考。作者簡介 楊小渝，博士，英國劍橋大學博士后，現為中國科學院計算機網路信息中心研究員，入選中國科學院「百人計劃」A類，博士研究生導師，中國科學院大學崗位教授，英國雷丁大學訪問教授。 在英國學習工作12年，獲英國德蒙福特大學計算機碩士（2001）、系統工程博士學位（2006），後分別在英國劍橋大學、南安普敦大學以及英國雷丁大學開展研究工作，其間作為核心人員參与了10多個歐盟框架項目和英國國家政府項目的研發。 2012年回國後主要從事高通量材料集成計算、人工智慧、多尺度模擬計算、材料資料庫、材料信息學等研究。研發了我國首個高通量多尺度材料集成設計工業軟體及平台MatCloud+，並實現了成果轉化。回國後主持或參与了國家發展改革委、國家自然科學基金、「十三五」國家重點研發計劃「材料基因工程重點專項」、北京市自然科學基金、雲南省「稀貴金屬材料基因工程」等項目和課題。發表學術論文50餘篇，並著有3部英文學術著作。2011年獲由教育部、科技部舉辦的第五屆「春暉杯」中國留學人員創新創業大賽二等獎。2010年獲香港特別行政區「香港優秀人才入境」身份。2012年放棄赴港，直接回到內地。目錄 叢書序序一 序二 前言 第1章 高通量多尺度材料計算：背景、意義和現狀 1 1 材料研發之計算 1 2 材料研發之AI 1 3 材料研發之數據 1 4 高通量多尺度材料計算：需要計算、數據、AI融合的基礎設施支撐 1 4 1 高通量多尺度材料計算：特點及挑戰 1 4 2 高通量多尺度材料計算平台：新材料研發基礎設施 1 4 3 高通量多尺度材料計算平台發展趨勢 1 5 國外高通量多尺度材料計算平台現狀 1 5 1 美國微軟的Azure量子元素 1 5 2 美國Mat3ra 1 5 3 韓國Materials Square 1 6 MatCloud+材料雲：國產高通量多尺度材料計算平台 1 6 1 MatCloud+高通量多尺度材料智能設計雲平台簡介 1 6 2 高通量、多尺度、SaaS化、流程化、智能化、自動化、圖形化 1 6 3 10年研發歷程和項目資助 1 6 4 在歐盟、美、英、日、中東等的影響力 1 6 5 在國內的應用及影響力 參考文獻 第2章 企業級新材料研發之材料計算、數據、AI 2 1 概述 2 2 企業級新材料數字化研發典型案例 2 3 新材料數字化研發的核心技術：以美國QuesTek公司為例 2 3 1 第一性原理計算 2 3 2 計算熱力學 2 3 3 材料資料庫和機器學習 2 3 4 物性衍生模型 2 4 我國新材料數字研發化：困境、思考和破局 參考文獻 第3章 材料基因和性能關係模型的構建 3 1 材料基因組計劃 3 2 基因、材料圖譜、分子指紋 3 3 材料基因編碼vs 材料基因 3 4 材料基因編碼的數學表達 3 4 1 材料基因 3 4 2 材料基因編碼的數學表達：材料基因編碼理想模型 3 5 基於材料基因編碼的材料智能設計框架 3 6 基於材料基因編碼的材料智能設計範式 參考文獻 第4章 高通量材料計算與篩選 4 1 高通量計算 4 2 高通量材料計算 4 2 1 高通量材料計算的特點 4 2 2 高通量材料計算的分類 4 2 3 高通量材料計算的用途 4 3 高通量材料計算篩選 4 3 1 高通量篩選 4 3 2 高通量計算篩選 4 3 3 高通量計算篩選的結構候選空間 4 3 4 生成化學空間的案例 4 3 5 生成化學空間的其他注意點 4 3 6 高通量計算篩選的理論計算 4 4 高通量材料集成計算 4 4 1 如何有效地與高性能計算集成 4 4 2 如何有效地與材料數據分析集成 4 4 3 高通量計算各環節步驟的自動化集成 4 4 4 不同尺度計算軟體的集成 4 4 5 計算數據與實驗數據的集成 4 5 智算驅動的高通量材料集成計算平台建設 4 5 1 智算驅動的高通量材料集成計算平台總體架構 4 5 2 基於開放架構的智算平台核心技術實現 4 5 3 驅動引擎和自動流程 4 5 4 材料計算、製備、表徵及服役的融合 4 5 5 融合人工智慧與多尺度計算 4 6 高通量材料集成計算的未來發展趨勢 參考文獻 第5章 高通量計算環境 5 1 高通量計算環境之提供：高性能計算 5 1 1 術語和概念 5 1 2 多核架構 5 1 3 GPU架構 5 1 4 X-PU架構專用晶元 5 2 高通量計算環境之硬體：計算集群 5 2 1 計算集群基本概念 5 2 2 Beowulf計算集群 5 2 3 計算集群的優缺點分析 5 3 高通量計算環境之軟體：集群作業管理系統 5 3 1 集群作業調度 5 3 2 集群作業管理 5 4 高通量材料集成計算對高性能計算提出的挑戰 5 4 1 「多節點，小核數」vs 「少節點，大核數」 5 4 2 「不滿核，非獨佔」vs 「不滿核，獨佔」 5 4 3 自動調整和糾錯 5 4 4 作業的停止、刪除、續算 5 4 5 海量數據處理 參考文獻 第6章 高通量材料計算驅動引擎 6 1 高通量材料計算驅動引擎概念 6 2 高通量材料計算驅動引擎核心功能剖析 6 3 高通量材料計算驅動引擎非功能需求分析 6 4 實現高通量材料計算驅動引擎的關鍵要素 6 4 1 作業與任務的區分 6 4 2 滿足材料計算的高通量特性 6 4 3 高通量材料計算的容錯、糾錯機制 6 4 4 工作流系統 6 4 5 高通量材料計算驅動引擎的要素整合 參考文獻 第7章 高通量結構建模 7 1 結構建模概述 7 2 超胞構建 7 3 摻雜 7 4 表面切割 7 5 表面吸附 7 6 界面建模 7 7 粗粒化建模 參考文獻 第8章 多尺度計算模擬和跨尺度橋接 8 1 概述 8 1 1 不同時空尺度的定義 8 1 2 跨尺度橋接 8 2 多尺度材料計算模擬 8 2 1 量子和原子空間尺度的計算模擬 8 2 2 微觀尺度的材料結構演化和材料響應 8 2 3 宏觀尺度的計算模擬 8 3 軟體的輸入-輸出關係和跨尺度橋接耦合 8 3 1 常用材料計算軟體的輸入-輸出關係 8 3 2 常用材料計算軟體的跨尺度橋接方法 8 4 跨時空尺度計算模擬的局限和挑戰 8 5 跨時空尺度計算模擬的發展 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
