分子光谱模拟

Molecular Spectrum Simulation  ·  量子化学计算专题课程

量子力学基础 Gaussian 计算 振动光谱 转动光谱 荧光 / 拉曼 Python 编程实践
课程简介

本课程从量子力学基本原理出发,系统介绍分子体系的薛定谔方程、 Born-Oppenheimer 近似及其在分子光谱中的应用, 并结合 Gaussian / GaussView 量子化学计算软件, 完成从理论推导到数值计算的完整训练。

课程涵盖以下核心模块:

前置知识建议

课程讲义
第 1.2.3 节

分子转动光谱

从环上粒子模型出发,推导分子转动的量子化能级, 介绍惯量张量、惯量主轴变换与转动常数, 并通过 Gaussian 计算 H₂、H₂O 的转动常数加以验证。

Particle-on-a-ring 惯量张量 主轴变换 转动常数 GHz Born–von Kármán Python 计算
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第 1.2.4 节

分子波函数与振动光谱

从全分子薛定谔方程与 Born-Oppenheimer 近似入手, 推导谐振子模型与简正模式, 深入讲解红外(偶极矩导数)与拉曼(极化率导数) 的计算原理及 Gaussian 实践。

BO 近似 PES 扫描 简正模式 IR 强度 Raman 活性 Jablonski 图 跃迁偶极矩
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补充专题

红外与拉曼光谱

系统介绍红外与拉曼光谱的物理基础、互斥定则、 偶极矩/极化率导数的计算理论, 并通过 Gaussian 数值差分方法与 Python 程序 NumIR_Raman 完成强度的验证计算。

IR 活性选择定则 Raman 活性 互斥定则 极化率张量 数值差分 去偏振比 NumIR_Raman.py
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计算软件与工具
软件用途说明
Gaussian 16 量子化学计算 单点能、几何优化、频率、拉曼、PES 扫描
GaussView 6 分子建模与结果可视化 构建输入文件、动画演示简正模式、显示 IR/Raman 谱
Python / NumPy 编程作业 惯量矩阵对角化、转动常数计算、数据处理
MOMAP 有机分子光电性质预测 荧光量子产率、发射光谱、速率常数(momap.net.cn