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化學(xué)計量學(xué)分析化學(xué)的發(fā)展 ★ 20世紀(jì)初，四大溶液平衡理論使分析化學(xué)從一門技術(shù)發(fā)展成一門科學(xué) 。 ★ 20世紀(jì)70年代以來，以計算機應(yīng)用為主要標(biāo)志的信息時代的來臨，使分析化學(xué)經(jīng)歷了儀器化、計算機化、智能化、信息化等各個階段，發(fā)展成為一門建立在化學(xué)、物理學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機、精密儀器制造科學(xué)等學(xué)科之上的綜合性的邊緣學(xué)科。 現(xiàn)代分析化學(xué)的特征測試數(shù)據(jù)的多維化、海量化；分析軟件固化在分析儀器中，使得分析儀器高度智能化，提高了對儀器使用者的要求；目前分析化學(xué)工作者面臨的難題是如何從大量的數(shù)據(jù)中提取有用的化學(xué)信息以解決相關(guān)的實際問題。化學(xué)計量學(xué)與分析化學(xué)化學(xué)計量學(xué)先驅(qū)B.R.Kowalski宣稱：分析化學(xué)已由單純地提供數(shù)據(jù)上升到從分析數(shù)據(jù)中獲取有用的信息和知識，成為實際問題的解決者，發(fā)展成為工業(yè)過程控制和生命過程控制的重要組成部分�；瘜W(xué)計量學(xué)中的很多問題是分析化學(xué)的基礎(chǔ)性問題，它構(gòu)成分析化學(xué)第二層次的基礎(chǔ)理論的重要組成部分 。化學(xué)計量學(xué)解決什么問題？方法選擇 預(yù)處理 實驗 傳統(tǒng)化學(xué) 數(shù)據(jù)處理 結(jié)果解釋   化學(xué)計量學(xué)化學(xué)計量學(xué)研究化學(xué)量測過程中的共性問題 (如實驗設(shè)計、優(yōu)化；數(shù)據(jù)分析、信息提取等） 化學(xué)計量學(xué)怎樣解決問題？利用近代數(shù)學(xué)理論、統(tǒng)計學(xué)方法建立信息挖掘和數(shù)據(jù)處理方法；利用計算機技術(shù)處理信息；利用相關(guān)的背景知識抽提有用的、重要的信息或特征。 化學(xué)計量學(xué)定義 化學(xué)計量學(xué)(chemometrics)是一門新的化學(xué)分支學(xué)科，它應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機及其他相關(guān)學(xué)科的理論和方法去優(yōu)化化學(xué)測量過程，并從化學(xué)量測數(shù)據(jù)中最大限度地獲取有用的化學(xué)信息。 Brown（1995）指出： 化學(xué)家習(xí)慣于將99％的精力與資源用在數(shù)據(jù)的收集上，只余下1%用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息。這種與信息時代的觀念相悖的習(xí)慣應(yīng)通過化學(xué)教育加以改變。學(xué)習(xí)化學(xué)計量學(xué)的益處 （1）化學(xué)計量學(xué)帶來思維方式的革命；（2）實驗員 實驗設(shè)計者、問題分析和解決者；（3）有利于作好化學(xué)信息的服務(wù)；（4）為智能分析儀器的設(shè)計提供新的思路。（5）便于快速理解、掌握現(xiàn)代分析儀器（如GC、HPLC、IR、NIR、電子鼻、電子舌等等）的使用與功能開發(fā)�；瘜W(xué)計量學(xué)發(fā)展簡史瑞典Svanto Wold于1970年首次應(yīng)用它解決科研課題； 1974年Wold與Kowalski成立國際化學(xué)計量學(xué)學(xué)會，學(xué)會刊物J. Chem. Inf. & Comput. Sci.； 1978年國際分析學(xué)會每兩年發(fā)表關(guān)于“Chemometrics”的特別綜述； 1987年美國與歐洲同時出現(xiàn)兩個國際化學(xué)計量學(xué)刊物：“J. Chemom”與“ChemLab”；國內(nèi)從80年代初起，以俞汝勤院士為首的分析化學(xué)工作者開始這方面研究；化學(xué)計量學(xué)的方法與理論應(yīng)用到現(xiàn)代分析儀器。國內(nèi)化學(xué)計量學(xué)研究湖南大學(xué)俞汝勤院士、湖南大學(xué)化學(xué)生物傳感與計量學(xué)國家重點實驗室主任吳海龍中南大學(xué)中藥現(xiàn)代化研究中心粱逸曾中國科技大學(xué)化學(xué)系邵學(xué)廣同濟(jì)大學(xué)化學(xué)系李通化長春應(yīng)用化學(xué)研究所許祿蘭州大學(xué)化學(xué)系劉滿倉等 化學(xué)計量學(xué)內(nèi)容 化學(xué)計量學(xué)構(gòu)成了化學(xué)量測的基礎(chǔ)與方法學(xué) 化學(xué)計量學(xué)的特點 多學(xué)科的“接口”；理論與方法高度抽象、而要解決的問題是具體的、復(fù)雜的且涉及到很多學(xué)科；以計算機軟件為載體實現(xiàn)其應(yīng)用。 化學(xué)計量學(xué)與現(xiàn)代分析儀器紅外儀（IR）－專家智能系統(tǒng)的應(yīng)用近紅外（NIR，Near Infrared ）—校正理論，模式識別理論的應(yīng)用高效液相色譜（HPLC）、氣相色譜—化學(xué)校正理論的應(yīng)用 NIR分析軟件窗口1—定量方法選擇分析 NIR分析軟件窗口2－組分、單位及分析限度確定 NIR分析軟件窗口3－建立校正表化學(xué)計量學(xué)教學(xué)及其他 20世紀(jì)80年代，化學(xué)計量學(xué)從學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域發(fā)展到進(jìn)入化學(xué)課堂美Duke大學(xué)將采樣（土壤中鎂的離子交換—萃取及AA測定）、發(fā)現(xiàn)建模及單純形優(yōu)化（NMR及中子活化）、重疊峰去卷積及通用秩消去法（HPLC-DAD）與化學(xué)模式識別（烷烴及烯烴的GC-MS）等列入主修化學(xué)的本科實驗大綱。 本課程的目的 掌握實驗方案的設(shè)計、實驗數(shù)據(jù)處理方法，確定使目標(biāo)最優(yōu)的實驗條件； 了解數(shù)據(jù)、信息的解析和抽提方法； 了解化學(xué)校正理論與常用方法； 了解模式識別理論與常用方法；具備應(yīng)用數(shù)學(xué)理論和計算機技術(shù)解決與化學(xué)相關(guān)問題的能力。本課程的主要內(nèi)容線性代數(shù)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、回歸等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)各類試驗方案的設(shè)計與優(yōu)化方法實驗數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法及主成分概念介紹化學(xué)校正理論與主成分分析應(yīng)用模式識別及其應(yīng)用簡介實驗設(shè)計要求學(xué)會用正交表、均勻設(shè)計表及均勻設(shè)計使用表安排實驗方案；會用直觀分析的方法處理正交實驗數(shù)據(jù)，了解均勻設(shè)計實驗數(shù)據(jù)的回歸處理方法和過程。學(xué)會用單純形法優(yōu)化實驗條件并對最優(yōu)化理論及應(yīng)用有初步了解和認(rèn)識。主成分分析要求掌握主成分分析中的基本概念：數(shù)據(jù)矩陣的預(yù)處理（中心化、自標(biāo)度化）、協(xié)方差矩陣、相關(guān)矩陣、主成分軸（載荷軸、特征向量）、主成分方差（特征值）、主成分（得分）等。了解主成分的求解過程。學(xué)習(xí)運用主成分分析方法解決相關(guān)問題�；瘜W(xué)校正理論要求了解常用的化學(xué)校正方法及其在現(xiàn)代分析儀器中的運用；掌握其中的基本概念（校正集、檢驗集、交叉驗證、PLS法、PCR法、MLR法等）及各種方法的特點與適用范圍。 模式識別要求掌握評價樣本間相似程度的距離指標(biāo)（絕對距離、歐式距離、馬氏距離）、相似系數(shù)（夾角余弦、相關(guān)系數(shù)）的計算公式；了解判別線性學(xué)習(xí)機法、KNN法判別樣本歸屬的有監(jiān)督模式識別法；了解基于主成分分析、相似度指標(biāo)進(jìn)行無監(jiān)督聚類分析的方法；了解常用的特征抽提方法。通過實例理解特征抽提對于模式識別分析結(jié)果準(zhǔn)確度的影響。主要參考書目劉樹深，易忠勝，基礎(chǔ)化學(xué)計量學(xué)，科學(xué)出版社，1999 方開泰，均勻設(shè)計與均勻設(shè)計表，北京：科學(xué)出版社，1994 陳德釗編著，多元數(shù)據(jù)處理，北京：化學(xué)工業(yè)出版社，1998 陳念貽，許志宏，劉洪霖，徐樺，王樂珊，計算化學(xué)及其應(yīng)用，上海：上海科技出版社，1987 梁逸曾，俞汝勤主編，分析化學(xué)手冊第十分冊，化學(xué)計量學(xué)，2000，195~373，392~423 化學(xué)計量學(xué)的相關(guān)基礎(chǔ)線性代數(shù)數(shù)理統(tǒng)計與回歸分析計算機編程及應(yīng)用最優(yōu)化理論與算法數(shù)學(xué)－化學(xué)計量學(xué)的理論基礎(chǔ)數(shù)學(xué)將實際問題中的背景省略，抽提其在數(shù)字或幾何方面的共性特點進(jìn)行研究。數(shù)學(xué)雖然抽象但卻十分實用：物品個數(shù)的統(tǒng)計可以用數(shù)字表示、很多學(xué)科中的研究對象可以用向量、矩陣表示。利用數(shù)學(xué)中抽象的符號及其相關(guān)理論可以建立描述研究對象的數(shù)學(xué)模型，從而進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在規(guī)律。數(shù)學(xué)對化學(xué)家有用嗎？數(shù)據(jù)的挖掘數(shù)據(jù)的處理從測試數(shù)據(jù)提取化學(xué)信息 信息技術(shù)的革命計算機的發(fā)展與應(yīng)用 化學(xué)中的數(shù)據(jù)類型單變量數(shù)據(jù)一次測量得到一個值（如：溫度、壓力、單波長的吸光度等）多變量數(shù)據(jù)分析儀器的高性能化，使得一次測量可以獲得多變量、多通道的數(shù)據(jù)（如：UV-可見分光吸收光譜、IR、NIR、熒光光譜、GC、 LC、MS、NMR及聯(lián)用儀器等） 分析化學(xué)中的矢量 ★ 任何一個光譜、色譜等譜圖可以用一個向量表達(dá)； ★ 一組描述研究對象的變量也可用一個向量表達(dá) 聯(lián)用儀器如GC-MS， GC-IR， HPLC-MS 二維數(shù)據(jù)既含有 色譜信息又含有 光譜信息數(shù)據(jù)矩陣大于10兆大量化合物數(shù)據(jù)庫 根據(jù)Lambert-Beer定律做出的 兩個不同化合物a與b的混合物光譜 向量加法的幾何意義 向量減法的幾何意義 向量的方向與長度 向量的方向由構(gòu)成向量的所有元素所決定，因為任意兩元素間的不同比率會確定向量在線性子空間中的方向; 向量的長度由構(gòu)成向量的所有元素的平方和所決定： 向量分量之間的不同比例決定了向量在線性子空間中的方向兩向量間的減法決定了n維空間中兩點間的距離 向量的數(shù)乘 不同濃度的光譜向量的內(nèi)積與外積向量間的內(nèi)積或點積生成一個數(shù)兩向量間內(nèi)積的幾何意義兩向量外積生成一個雙線性矩陣，它在多元分辨中有重要的意義 中藥肉桂的一部分二維數(shù)據(jù) Lambert-Beer Law 的矩陣表達(dá) 單組分在某一波長下的Lambert－Beer定律 A＝Clε p個混合物構(gòu)成的物質(zhì)在波長j處的吸光度 p個混合物構(gòu)成的物質(zhì)在n個波長處的吸光度可用一行向量表示： p個混合物構(gòu)成的m個樣本在波長j處的吸光度可用一列向量表示： p個混合物構(gòu)成的m個樣本在n個波長處的吸光度可用一矩陣表示： 思考題 1、什么是化學(xué)計量學(xué)，它有哪些特點？它主要解決哪類問題？它怎樣解決問題？ 2、化學(xué)計量學(xué)與現(xiàn)代分析化學(xué)、現(xiàn)代分析儀器的關(guān)系？ 3、掌握化學(xué)計量學(xué)有哪些益處？ 4、學(xué)習(xí)化學(xué)計量學(xué)的目的是什么？分子結(jié)構(gòu)參數(shù)化方法定量構(gòu)效關(guān)系(QSAR-Quantitative Structure Activity Relationships)是一種借助分子的理化性質(zhì)參數(shù)或結(jié)構(gòu)參數(shù)，以數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)手段定量研究有機小分子與生物大分子相互作用、有機小分子在生物體內(nèi)吸收、分布、代謝、排泄等生理相關(guān)性質(zhì)的方法。這種方法廣泛應(yīng)用于藥物、農(nóng)藥、化學(xué)毒劑等生物活性分子的合理設(shè)計，在藥物設(shè)計中，定量構(gòu)效關(guān)系方法占據(jù)主導(dǎo)地位。 分子結(jié)構(gòu)參數(shù)化方法 QSAR是指定量的構(gòu)效關(guān)系，是使用書寫模型來描述分子結(jié)構(gòu)和分子的某種生物活性之間的關(guān)系。其基本假設(shè)是化合物的分子結(jié)構(gòu)包含了決定其物理，化學(xué)及生物等方面的性質(zhì)信息，而這些理化性質(zhì)則進(jìn)一步?jīng)Q定了該化合物的生物活性。進(jìn)而，化合物的分子結(jié)構(gòu)性質(zhì)數(shù)據(jù)與其生物活性也應(yīng)該存在某種程度上的相關(guān)！ 分子結(jié)構(gòu)參數(shù)化方法分子電性距離矢量（MEDV）基于分子二維拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以各種非氫原子電負(fù)性及各原子之間的相對距離為主要分子結(jié)構(gòu)特征，按4種原子類型劃分有機化合物原子種類的分子電性距離矢量，簡稱分子電距矢量（Molecular Electro-negativity Distance Vector based on 4 atomic types，MEDV） 分子電性距離矢量（MEDV）一個分子中各原子按不同連接方式(化學(xué)鍵)構(gòu)成，該分子的理化性質(zhì)或生物活性則應(yīng)是該分子中各連接原子之間相互作用的函數(shù)。原子之間的相互作用與原子電性及相隔距離密切相關(guān)。一般而言，電性越大、距離越小，相互作用越大。此外，不同類型原子之間的相互作用方式也不同。借鑒庫侖定理的形式，將分子中的非氫原子按其所連的非氫原子數(shù)分為4 類，各類原子的相互作用按以下方式組合：Mkl (k=1，2， 3， 4; k≤l≤4)，表示第k 類原子與第l 類原子的作用項。分子電性距離矢量（MEDV） 式中 k 或l 是原子類型(共4 類)，原子i 或j 分別屬于第k 類原子和第l 類原子；qi 和qj 指原子i 和j 的相對電性；dij 表示原子i 和j 之間的距離(以相對鍵長表示)，是從原子i 通過一個或多個化學(xué)鍵連接到原子j 的所有路徑中各個相對鍵長加和的最小值。這樣就得到10 個變量：M11，M12，M13，M14，M22，M23，M24，M33，M34，M44，即為MEDV。分子電性距離矢量（MEDV） 碳原子和氧原子的相對電負(fù)性分別為1.0000 和1.3490，碳-碳單鍵和碳-氧單鍵的鍵長分別為1.0000 和0.9286。2，4，4-三甲基-1-戊醇的10 個MEDV變量的計算如下。分子電性距離矢量（MEDV）分子電性距離矢量（MEDV）分子電性距離矢量(MEDV)采用10 個元素表達(dá)4 種不同類型的非氫原子在分子環(huán)境中不同電性和不同連接方式的結(jié)構(gòu)特征，可以分辨多種異構(gòu)體，適用于含多個雜原子、飽和鍵與不飽和鍵、單和多環(huán)等結(jié)構(gòu)特征。 在量子化學(xué)計算中指基于量子力學(xué)基本原理直接求解薛定諤方程的量子化學(xué)計算方法。從頭計算法的特點是沒有經(jīng)驗參數(shù)，并且對體系不作過多的簡化。對各種不同的化學(xué)體系采用基本相同的方法進(jìn)行計算。目前的從頭計算法包括基于哈特里－�？朔匠痰墓�特里–�？朔椒ā⒃诠�特里–�？嘶�礎(chǔ)上引入電子相關(guān)作用校正而發(fā)展起來的后哈特里–�？朔椒ǎ�以及多組態(tài)多參考態(tài)方法等。與半經(jīng)驗方法相比，從頭計算法精度高，但耗時長。 原子電距 矢量(Atomic electro-negativity distance vector，AEDV) MEDV 是表征分子整體結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)描述子，為表征分子局部微環(huán)境，可以利用能反映原子在分子中所處化學(xué)環(huán)境的拓?fù)渲笖?shù)即原子電性距離矢量 同分子電距矢量一樣，在原子電距矢量中，將C、O 等非氫原子根據(jù)與其相連的非氫原子數(shù)目分為4 種原子類型，以Ak 表示(k =1， 2， 3， 4)，表示該類原子與k 個非氫原子相連，則該類原子屬于第k 類原子。以碳原子的電負(fù)性和碳-碳單鍵的鍵長為標(biāo)準(zhǔn)，定義其它非氫原子的相對電負(fù)性和相對鍵長(分別見表2.2 和表2.3)。第i 個等價原子與第k 類非氫原子的相互作用表示為 式中，qi 是第i 個非氫原子的相對電負(fù)性， qi是與第i 個非氫原子相連的第j 個非氫原子的相對電負(fù)性，采用Pauling 電負(fù)性標(biāo)度；dij 表示第i 個原子到第j 個原子之間的距離(以相對鍵長之和表示)，是從原子i 通過一個或多個化學(xué)鍵連接到原子j 的所有路徑中各個相對鍵長加和的最小值。顯然，式中定義的AEDV 由4 個元素組成，即對每一個等價原子，均有ai1，ai2，ai3，ai4 這樣4 個元素分別表征其與每一類原子相互作用的大小。 2，4，4-三甲基-1-戊醇中的第1 號碳原子為例，說明AEDV 的計算過程。與第1 號碳原子相連的原子共有8 個，第1 類非氫原子有5 個：標(biāo)號為5，6，7，8，9；第2、3、4 類非氫原子都只有1 個，分別是第3、第2 和第4 號原子。第1 號碳原子的4 個AEDV 計算方法如下所示： 偏最小二乘回歸(partial least squares regression，PLS) 在20 世紀(jì)60 年代末由Wold 提出的，90年代后期引起國內(nèi)外醫(yī)學(xué)界人士的興趣，將之應(yīng)用到相關(guān)研究中，被許多統(tǒng)計學(xué)家稱為“第2代多元統(tǒng)計分析技術(shù)”。偏最小二乘回歸(partial least squares regression，PLS) PLS 是對一般最小二乘回歸(ordinary leastsquares regression ，OLS) 的擴展，是集多因變量對多自變量的回歸建模以及主成分分析為一體的多元數(shù)據(jù)分析方法，在一次計算之后即可同時實現(xiàn)預(yù)測建模以及多變量系統(tǒng)的綜合簡化。與OL S 或其他建模方法相比，具有簡單穩(wěn)健、計算量小、預(yù)測精度高、無需剔除任何解釋變量或樣本點、所構(gòu)造的潛變量較確定、易于定性解釋等優(yōu)點。PL S 通常用于數(shù)據(jù)的“軟”建模，建立因變量關(guān)于自變量的線形甚至非線形回歸預(yù)測方程，特別是在自變量大于觀察個數(shù)的情況下，相當(dāng)有效。jiz紅軟基地

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