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第0章　绪论1

0.1　什么是计算化学1

0.2　计算机在化学中的应用1

0.2.1　按化学体系分类2

0.2.2　按计算机应用方法分类4

0.3　计算化学的普及5

0.4　计算化学未来的发展6

0.5　结语6

第1章　数理统计基础8

1.1　误差8

1.1.1　误差的定义8

1.1.2　误差的来源8

1.1.3　误差的类型9

1.1.4　精密度和准确度10

1.1.5　偶然误差的传递11

1.1.6 系统误差的传递12

1.2　基础统计学概念13

1.3　区间估计15

1.3.1 允许区间15

1.3.2 总体均值的置信区间估计16

1.4　结果的表示18

1.4.1 有效数字的定义18

1.4.2 有效数字与不确定度的关系19

1.5　置信区间的其他应用19

1.6　显著性检验20

1.6.1　显著性水平20

1.6.2　x2检验20

1.6.3　t检验21

1.6.4　F检验24

1.7　坏值的剔除25

第2章　一元回归分析28

2.1　一元线性回归28

2.1.1 一元线性回归方程的求法28

2.1.2　相关系数和显著性检验31

2.1.3 一元线性回归的方差分析33

2.1.4 斜率b和截距a的区间估计及斜率b的显著性检验34

2.1.5　x值和检测限的计算36

2.1.6　标准加入法38

2.1.7　借助回归线进行分析方法的比较39

2.1.8　权重回归分析41

2.2　一元非线性回归43

第3章　多元校正分析基础47

3.1　多元线性回归47

3.1.1 多元线性回归的原理47

3.1.2 多元线性回归模型的效果分析51

3.1.3 多元线性回归的应用56

3.2　经典最小二乘法62

3.3　反推最小二乘法64

第4章　主成分分析与多元校正66

4.1　主成分分析66

4.1.1　主成分分析的基本概念66

4.1.2　主成分的计算原理67

4.1.3　主成分的性质68

4.1.4　主成分的计算方法70

4.1.5 主成分数的判别72

4.2　主成分回归73

4.3　偏最小二乘回归法74

4.4 目标因子分析80

4.4.1 因子分析基本概念80

4.4.2　投影矩阵82

4.4.3 用投影矩阵进行目标因子分析84

4.5　秩消因子分析85

4.5.1　双线性数据矩阵85

4.5.2　秩消因子分析的原理和步骤87

4.5.3　广义秩消因子分析法88

4.5.4　残差双线性分解因子分析法89

第5章　模式识别方法90

5.1　数据的表示及预处理90

5.2　特征的提取和压缩91

5.2.1　特征的提取91

5.2.2　特征的压缩92

5.3　相似系数和距离93

5.4　模式识别方法97

5.4.1　有管理的模式识别方法97

5.4.2　无管理的模式识别方法130

5.5　显示方法136

5.5.1　线性映射136

5.5.2　非线性投影141

第6章　人工神经网络在化学中的应用144

6.1　人工神经网络144

6.1.1 人工神经网络的结构和功能144

6.1.2　人工神经网络的学习方法148

6.1.3　人工神经网络中的归一化问题150

6.1.4　BP人工神经网络151

6.2　人工神经网络信息流分析技术研究154

6.2.1 ANN模型输入节点的筛选154

6.2.2　人工神经网络的组织与运行156

6.3　人工神经网络的应用160

6.3.1 蛋白质的二级结构预测160

6.3.2　谱图分析163

6.3.3　定量构效关系165

6.3.4　模式识别167

6.3.5　化学反应产物及产率的预测169

第7章　构效关系研究和分子拓扑指数170

7.1　图论的基本概念170

7.2　化学结构和图论171

7.2.1　化学图171

7.2.2　分子的矩阵表示173

7.3　化学结构的二维连接表176

7.4　主要的拓扑指数及其应用176

7.4.1　距离矩阵指数178

7.4.2　邻接矩阵指数191

7.4.3　量子拓扑指数aN及广义aN指数212

第8章　分子模拟225

8.1　分子模拟基本方法225

8.1.1　量子力学225

8.1.2　分子力学230

8.1.3　QM/MM法235

8.1.4　分子动力学236

8.1.5　分子蒙特卡洛法239

8.2　分子模拟软件简介240

8.2.1　ChemOffice简介241

8.2.2　HyperChem简介249

8.2.3　Gaussian简介253

第9章　实验设计与优化259

9.1　化学实验设计基础259

9.1.1　试验指标260

9.1.2 因素和水平260

9.1.3 同时试验和序贯试验260

9.1.4　试验最优化和解析最优化261

9.1.5　有效实验存在的条件261

9.1.6 实验设计的基本原理261

9.1.7 实验设计的步骤262

9.2　正交实验设计263

9.2.1　正交表263

9.2.2　正交实验设计的一般步骤264

9.3　析因实验设计266

9.3.1　析因设计表266

9.3.2　析因实验设计的一般步骤267

9.4　均匀实验设计270

9.4.1　均匀设计表270

9.4.2　均匀实验设计270

9.5　响应曲面法273

9.5.1 形状已知的响应界面法273

9.5.2　形状未知的响应界面法274

9.6　序贯优化：单纯形法276

9.6.1 固定步长单纯形法277

9.6.2 可变步长单纯形法278

第10章　MATLAB在化学中的应用280

10.1 MATLAB编程基础281

10.1.1 MATLAB的基本操作281

10.1.2 MATLAB的变量、常数和数据类型282

10.1.3　数据的输入和输出283

10.1.4　图形可视化284

10.2　MATLAB在化学、化工中的应用285

10.2.1　数据插值285

10.2.2　方程（组）求解286

10.2.3　微分方程（组）求解289

10.2.4　回归分析292

附录296

附录1　常用概率分布表（附表1.1～附表1.5）296

附录2　常用正交设计表和均匀设计表（附表2.1～附表2.24）306

附录3　矩阵代数初阶326

参考文献330