理论与计算化学是如何指导实验的？这种指导能达到什么程度？
理论与计算化学，听起来高深莫测，但它们在我们探索物质世界的奥秘时，扮演着如同导航仪和地图绘制师般的关键角色，实实在在地指导着实验的方向，甚至在很大程度上决定了实验的成败。这种指导绝非凭空想象，而是建立在严谨的物理定律和数学模型之上，其深度和广度，足以让我们在实验室里事半功倍。
理论化学：提供“可能”与“为什么”
理论化学，是这一切的基石。它运用量子力学、统计力学、热力学等基本物理原理，来描述和预测分子的结构、性质以及它们之间的相互作用。当你面对一个尚未合成的新分子，或者想理解一个复杂的化学反应机理时，理论化学能告诉你：
分子结构预测： 理论计算可以预言一个分子的三维形状、键长、键角，甚至是电子云的分布。比如，当研究者想合成一种新型催化剂，理论计算可以帮助他们预测不同原子组合和排列方式下，分子是否具有预期的空间构型和电子特性，从而避免合成那些可能毫无用处甚至不稳定结构的尝试。
反应机理阐释： 复杂的化学反应往往不是一步完成的，而是经历一系列中间体和过渡态。理论计算，特别是量子化学计算，能够模拟这些中间体的能量，计算过渡态的能量垒。这就像在黑暗中摸索反应路径，理论计算点亮了前方的路，指出了最可能的反应步骤，哪些步骤是速率决定步骤，哪些中间体可能存在。实验者可以根据这些信息，设计实验来验证这些理论预测的机理，例如通过光谱学手段寻找理论预测的中间体，或者通过改变反应条件来加速或抑制速率决定步骤。
光谱性质预测： 许多实验手段，如核磁共振（NMR）、红外（IR）、紫外可见（UVVis）光谱，都依赖于分子与电磁波的相互作用。理论计算能够预测分子的振动模式、电子跃迁能级，从而预测它们在这些光谱下的信号。这意味着，在进行实验之前，理论家可以“看到”分子会发出什么样的“声音”或“颜色”，实验者就可以更有针对性地去寻找这些信号，甚至可以用来辨别合成产物的结构，区分同分异构体。
热力学和动力学性质预测： 反应是倾向于发生（热力学）还是快慢（动力学），理论计算都能给出答案。例如，可以计算反应的焓变、熵变、吉布斯自由能变，从而预测反应在特定温度下的自发性。同时，计算活化能可以预测反应速率，帮助实验者理解为什么某些反应快而某些慢，并指导他们如何通过改变温度、浓度或催化剂来优化反应条件。
计算化学：将理论化为“可操作”的指南
计算化学则像是理论化学的“执行者”，它将抽象的理论模型转化为具体的数值计算，并提供可用于实验的预测结果。更进一步，它还使得我们能够探索那些通过实验难以直接实现的“虚拟实验”。
高通量筛选： 在药物研发、材料科学等领域，需要筛选大量的化合物以找到具有特定性质的分子。计算化学可以通过自动化计算，对数以万计甚至百万计的分子进行性质预测，快速筛选出具有潜力的候选分子，大大缩短了实验筛选的时间和成本。例如，在寻找新型抗癌药物时，计算化学可以预测候选药物与目标蛋白质的结合能力，从而优先合成和测试那些最有希望的分子。
设计新材料： 理论计算可以预测材料的电子结构、导电性、光学性质、机械强度等。例如，在设计新的半导体材料时，计算化学可以模拟不同原子掺杂对材料能带结构的影响，指导实验者如何调整掺杂浓度和种类，以获得所需的电子性能。或者在设计新的电池电解质时，计算化学可以预测不同离子的传输行为和稳定性，从而指导实验者选择合适的材料体系。
理解反应细节： 除了宏观的机理，计算化学还能深入到电子层面，揭示化学键的形成与断裂过程。这对于理解一些精妙的催化过程，或者光化学、电化学反应至关重要。实验者可以通过这些深层信息，设计更精确的实验来验证这些微观过程，例如通过时间分辨光谱技术观察理论预测的瞬时中间体。
解决实验难题： 当实验结果与预期不符，或者遇到了无法解释的现象时，理论计算往往能提供关键的见解。可能是实验过程中存在未考虑到的副反应，或者是催化剂的活性位点比预期的复杂。理论计算就像一个“显微镜”，可以深入到原子和电子层面，帮助实验者找到问题的根源。
这种指导能达到什么程度？
理论与计算化学的指导程度，可以说已经达到了“指引方向、预测结果、优化条件、解析难题，甚至在某种程度上‘虚拟实验’，从而大大提高实验的效率和成功率”的境界。
从“试错”到“预测式”实验： 过去，很多化学探索依赖于大量的“试错”。而现在，理论计算可以提前告诉我们哪些尝试更有可能成功，哪些方向是死胡同。这使得实验不再是盲目的碰运气，而是基于预测的、有策略的探索。
精准定位与高效验证： 理论计算可以预测特定分子在特定光谱下的信号，或者预测反应的关键中间体。这就像给实验者提供了一份“寻宝图”，让他们能够更精准地定位目标，从而更高效地验证理论预测。
“虚拟实验”的延伸： 在某些情况下，理论计算甚至可以模拟出实验无法直接实现的条件或过程。例如，计算处于极端压力或温度下的分子行为，或者模拟稀有、不稳定的中间体的性质。这些“虚拟实验”的结果，可以为后续的实际实验提供重要的参考。
相互促进，形成闭环： 理论计算的预测需要实验来验证，而实验的结果又可以反过来修正和完善理论模型。这种理论与实验的良性互动，形成了一个不断发展的闭环，共同推动着化学科学的进步。
举例来说明这种指导的深度：
想象一下，一位化学家想要设计一种新型的有机发光二极管（OLED）材料。
1. 理论先行： 首先，理论化学家会根据已知的发光材料的结构性能关系，利用量子化学方法，预测具有良好发光效率和稳定性的分子结构。他们可能会计算分子的HOMOLUMO能级差，这决定了发光的颜色；计算分子的电子跃迁强度，这决定了发光亮度；以及评估分子的稳定性和电荷传输能力。
2. 计算筛选： 基于这些理论预测，计算化学家可以快速地筛选出成千上万个具有潜在发光性能的分子库。他们可能会设定一个能量窗口，只选择那些能级差落在这个窗口内的分子，因为这对应着期望的发光颜色。
3. 深入分析： 对于几个最有潜力的分子，计算化学家会进行更深入的分析，例如计算它们的激子结合能、荧光量子产率，甚至模拟它们在器件中的载流子注入和传输行为。
4. 指导实验合成： 理论计算的结果直接指导实验化学家去合成那些预测性能最优的分子。他们可以知道从何种前驱体开始，需要采用何种反应条件才能高效地合成目标分子。
5. 实验验证与反馈： 合成出的分子会被送到实验台上，通过测量其吸收光谱、发射光谱、荧光量子产率、载流子迁移率等，来验证理论预测的准确性。如果实验结果与理论计算存在偏差，这反而是一个宝贵的反馈，可以用于改进理论模型，或者发现实验过程中存在的未知因素。
6. 优化迭代： 基于实验结果，理论计算可以进一步优化分子结构，例如微调官能团的位置或类型，以提高发光效率或改变发光颜色。这个过程会不断重复，直到获得符合要求的OLED材料。
在这个过程中，理论与计算化学扮演了“千里眼”和“指南针”的角色，它们不仅提供了“可能”的设计方向，更给出了“如何做”的详细策略，极大地提高了新材料研发的效率和成功率。这种指导的程度，已经远超简单的猜测，而是基于深层物理原理的精确预测和设计。
理论化学：提供“可能”与“为什么”
理论化学，是这一切的基石。它运用量子力学、统计力学、热力学等基本物理原理，来描述和预测分子的结构、性质以及它们之间的相互作用。当你面对一个尚未合成的新分子，或者想理解一个复杂的化学反应机理时，理论化学能告诉你：
分子结构预测： 理论计算可以预言一个分子的三维形状、键长、键角，甚至是电子云的分布。比如，当研究者想合成一种新型催化剂，理论计算可以帮助他们预测不同原子组合和排列方式下，分子是否具有预期的空间构型和电子特性，从而避免合成那些可能毫无用处甚至不稳定结构的尝试。
反应机理阐释： 复杂的化学反应往往不是一步完成的，而是经历一系列中间体和过渡态。理论计算，特别是量子化学计算，能够模拟这些中间体的能量，计算过渡态的能量垒。这就像在黑暗中摸索反应路径，理论计算点亮了前方的路，指出了最可能的反应步骤，哪些步骤是速率决定步骤，哪些中间体可能存在。实验者可以根据这些信息，设计实验来验证这些理论预测的机理，例如通过光谱学手段寻找理论预测的中间体，或者通过改变反应条件来加速或抑制速率决定步骤。
光谱性质预测： 许多实验手段，如核磁共振（NMR）、红外（IR）、紫外可见（UVVis）光谱，都依赖于分子与电磁波的相互作用。理论计算能够预测分子的振动模式、电子跃迁能级，从而预测它们在这些光谱下的信号。这意味着，在进行实验之前，理论家可以“看到”分子会发出什么样的“声音”或“颜色”，实验者就可以更有针对性地去寻找这些信号，甚至可以用来辨别合成产物的结构，区分同分异构体。
热力学和动力学性质预测： 反应是倾向于发生（热力学）还是快慢（动力学），理论计算都能给出答案。例如，可以计算反应的焓变、熵变、吉布斯自由能变，从而预测反应在特定温度下的自发性。同时，计算活化能可以预测反应速率，帮助实验者理解为什么某些反应快而某些慢，并指导他们如何通过改变温度、浓度或催化剂来优化反应条件。
计算化学：将理论化为“可操作”的指南
计算化学则像是理论化学的“执行者”，它将抽象的理论模型转化为具体的数值计算，并提供可用于实验的预测结果。更进一步，它还使得我们能够探索那些通过实验难以直接实现的“虚拟实验”。
高通量筛选： 在药物研发、材料科学等领域，需要筛选大量的化合物以找到具有特定性质的分子。计算化学可以通过自动化计算，对数以万计甚至百万计的分子进行性质预测，快速筛选出具有潜力的候选分子，大大缩短了实验筛选的时间和成本。例如，在寻找新型抗癌药物时，计算化学可以预测候选药物与目标蛋白质的结合能力，从而优先合成和测试那些最有希望的分子。
设计新材料： 理论计算可以预测材料的电子结构、导电性、光学性质、机械强度等。例如，在设计新的半导体材料时，计算化学可以模拟不同原子掺杂对材料能带结构的影响，指导实验者如何调整掺杂浓度和种类，以获得所需的电子性能。或者在设计新的电池电解质时，计算化学可以预测不同离子的传输行为和稳定性，从而指导实验者选择合适的材料体系。
理解反应细节： 除了宏观的机理，计算化学还能深入到电子层面，揭示化学键的形成与断裂过程。这对于理解一些精妙的催化过程，或者光化学、电化学反应至关重要。实验者可以通过这些深层信息，设计更精确的实验来验证这些微观过程，例如通过时间分辨光谱技术观察理论预测的瞬时中间体。
解决实验难题： 当实验结果与预期不符，或者遇到了无法解释的现象时，理论计算往往能提供关键的见解。可能是实验过程中存在未考虑到的副反应，或者是催化剂的活性位点比预期的复杂。理论计算就像一个“显微镜”，可以深入到原子和电子层面，帮助实验者找到问题的根源。
这种指导能达到什么程度？
理论与计算化学的指导程度，可以说已经达到了“指引方向、预测结果、优化条件、解析难题，甚至在某种程度上‘虚拟实验’，从而大大提高实验的效率和成功率”的境界。
从“试错”到“预测式”实验： 过去，很多化学探索依赖于大量的“试错”。而现在，理论计算可以提前告诉我们哪些尝试更有可能成功，哪些方向是死胡同。这使得实验不再是盲目的碰运气，而是基于预测的、有策略的探索。
精准定位与高效验证： 理论计算可以预测特定分子在特定光谱下的信号，或者预测反应的关键中间体。这就像给实验者提供了一份“寻宝图”，让他们能够更精准地定位目标，从而更高效地验证理论预测。
“虚拟实验”的延伸： 在某些情况下，理论计算甚至可以模拟出实验无法直接实现的条件或过程。例如，计算处于极端压力或温度下的分子行为，或者模拟稀有、不稳定的中间体的性质。这些“虚拟实验”的结果，可以为后续的实际实验提供重要的参考。
相互促进，形成闭环： 理论计算的预测需要实验来验证，而实验的结果又可以反过来修正和完善理论模型。这种理论与实验的良性互动，形成了一个不断发展的闭环，共同推动着化学科学的进步。
举例来说明这种指导的深度：
想象一下，一位化学家想要设计一种新型的有机发光二极管（OLED）材料。
1. 理论先行： 首先，理论化学家会根据已知的发光材料的结构性能关系，利用量子化学方法，预测具有良好发光效率和稳定性的分子结构。他们可能会计算分子的HOMOLUMO能级差，这决定了发光的颜色；计算分子的电子跃迁强度，这决定了发光亮度；以及评估分子的稳定性和电荷传输能力。
2. 计算筛选： 基于这些理论预测，计算化学家可以快速地筛选出成千上万个具有潜在发光性能的分子库。他们可能会设定一个能量窗口，只选择那些能级差落在这个窗口内的分子，因为这对应着期望的发光颜色。
3. 深入分析： 对于几个最有潜力的分子，计算化学家会进行更深入的分析，例如计算它们的激子结合能、荧光量子产率，甚至模拟它们在器件中的载流子注入和传输行为。
4. 指导实验合成： 理论计算的结果直接指导实验化学家去合成那些预测性能最优的分子。他们可以知道从何种前驱体开始，需要采用何种反应条件才能高效地合成目标分子。
5. 实验验证与反馈： 合成出的分子会被送到实验台上，通过测量其吸收光谱、发射光谱、荧光量子产率、载流子迁移率等，来验证理论预测的准确性。如果实验结果与理论计算存在偏差，这反而是一个宝贵的反馈，可以用于改进理论模型，或者发现实验过程中存在的未知因素。
6. 优化迭代： 基于实验结果，理论计算可以进一步优化分子结构，例如微调官能团的位置或类型，以提高发光效率或改变发光颜色。这个过程会不断重复，直到获得符合要求的OLED材料。
在这个过程中，理论与计算化学扮演了“千里眼”和“指南针”的角色，它们不仅提供了“可能”的设计方向，更给出了“如何做”的详细策略，极大地提高了新材料研发的效率和成功率。这种指导的程度，已经远超简单的猜测，而是基于深层物理原理的精确预测和设计。
网友意见
正好我近期发表的一个化学物理（chemical physics，我的工作主要在计算物理，但是势能面的开发又是一个理论与计算化学的问题）的理论计算工作预言了实验（见上图，量子动力学下，振动基态的双势阱中氢原子分布在两个势阱中，一边一半）：
以前的工作（主要是东辉师兄），大都是研究的化学反应的振动激发态在过渡态发生量子共振。我们这个工作暗示，这个体系有可能在振动基态存在量子共振。现在计算大部分已结束，就差一个做实验的了！（实际上这东西需要同步辐射光源，
一般地方也做不了，
看学明老师会不会感兴趣吧-_-b）
展示一下典型的化学物理实验装置，远超孩子们的想象：
化学反应的测量：Light comb spectroscopy: A. FleisherM. Okumura, J. Ye, et al. J. Phys. Chem. Letters, 2014, 5: 2241−2246
我的另一个铁电体的研究工作，也是在实验预测的相变点（380 K左右）之外，发现了一个新的相变点（600 K以上），就等着愿意做实验的人测量一下相变点了！
C60在实验发现之前，曾经被日本的量子化学家预测出来过，发表在日本当地的杂志上，也没人知道。直到C60被制备出来，大家一通翻找，才发现这个结果。这是老老年间信息不发达的问题。现在好了，理论预测完了可以直接打电话请做实验的验证一下：
实际上，没有理论估计，实验也无法开展。最简单的例子就是，氢气和氧气燃烧后会生成水，如果要测量产物浓度，显然会在水的红外谱波段测量（0~2000 ）[1]，不会去看其他频段的。
参考
- ^JCP, 140, 234116 (2014); doi: 10.1063/1.4883861 https://aip.scitation.org/doi/10.1063/1.4883861
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