本书面向所有高分子科学与材料专业高年级本科生与研究生，不需要读者具有计算化学理论基础，内容力图覆盖计算机在高分子科学研究领域内的主要应用方向，注重内容易懂和较为全面，为实际具体应用提供一些范例。本书同时也可供化学与材料学相关研究工作者参考。

第1章 绪论
第2章 数值方法与计算化学
2.1 误差与数理统计基础
2.1.1 定义
2.1.2 误差传播公式
2.1.3 显著性检验
2.1.4 计算误差及处理
2.2 回归(拟合)与插值
2.2.1 概述
2.2.2 加权线性最小二乘法
2.2.3 多元线性最小二乘法
2.2.4 加权线性最小二乘法
2.2.5 非线性拟合
2.2.6 插值
2.3 微分与积分
2.3.1 微分
2.3.2 积分
2.4 方程求根
2.4.1 根的初值和存在范围
2.4.2 数值方法求根
2.5 线性方程组求解
2.5.1 简单消去法
2.5.2 主元消去法
2.6 常微分方程组求解
2.6.1 欧拉法解常微分方程组
2.6.2 龙格-库塔法解微分方程组
参考文献
第3章 蒙特卡洛方法概述及其在高分子物理中的应用
3.1 蒙特卡洛方法基础
3.1.1 引言
3.1.2 随机数与伪随机数
3.1.3 随机事件的抽样
3.1.4 蒙特卡洛方法的一般实现步骤
3.1.5 蒙特卡洛方法的优缺点
3.2 蒙特卡洛方法在高分子物理研究中的应用
3.2.1 蒙特卡洛方法在高分子物理研究中的一般算法
3.2.2 无规行走模型
3.2.3 自避行走模型
3.2.4 利用基于密度泛函理论(DFT)的蒙特卡洛方法模拟聚芴在溶液中的单链构象
3.2.5 Metropolis方法
参考文献
第4章 蒙特卡洛方法在高分子化学中的应用
4.1 蒙特卡洛格点法模拟聚合反应动力学
4.1.1 对峙反应
4.1.2 平行反应
4.1.3 连续反应
4.2 蒙特卡洛方法模拟聚合反应动力学
4.2.1 化学反应的硬球碰撞模型
4.2.2 随机蒙特卡洛模拟算法
4.2.3 随机蒙特卡洛方法模拟连续反应动力学
4.3 蒙特卡洛方法在缩聚反应中的应用
4.3.1 AB型缩聚反应
4.3.2 AA+AB型共缩聚反应
4.3.3 AB+BS型共缩聚反应
4.4 蒙特卡洛方法中的样本复制法
4.5 蒙特卡洛方法在自由基聚合反应中的应用
4.6 偏倚抽样法
4.7 蒙特卡洛方法在活性自由基反应动力学中的应用
4.8 蒙特卡洛方法在共聚合研究中的应用
4.8.1 单链模拟方法
4.8.2 多链模拟方法
参考文献
第5章 高分子科学中的分子横拟方法
5.1 概述
5.2 量子力学方法
5.3 分子力学方法
5.4 分子动力学方法
5.4.1 分子模型
5.4.2 分子相互作用
5.4.3 分子动力学算法
5.4.4 分子动力学模拟的加速
5.4.5 分子动力学方法应用举例
5.4.6 分子动力学模拟软件
5.5 分子蒙特卡洛方法
参考文献
第6章 优化方法
6.1 正交实验法
6.2 人工神经网络
6.3 蒙特卡洛方法
6.3.1 蒙特卡洛方法的概述
6.3.2 蒙特卡洛方法在优化中的应用实例
6.4 遗传算法
6.4.1 遗传算法的概念
6.4.2 遗传算法简介
6.5 模拟退火算法
6.6 蚁群优化算法
6.7 专家系统
第7章 高分子科学中的常用软件