精选
上周本文的第一篇发表之后被选为精选，一时之间还上了首页头条，这很出乎我的意料。其实那篇文章只是一时激动写的，而且也仅仅是序言加通论之类没什么营养的东西，能获得这么大的关注说明大家对于本次诺贝尔化学奖的关注度还是很高的。因为科研工作比较紧张，只能拿出周末时间来写，所以时隔时间很长还望见谅。
二．论计算化学的研究目的和可靠性
本来我在这一章打算写的是《论计算化学为什么是可信的》，但是写作的过程中发现，要想论述清楚这个问题，就绕不开“计算化学的研究目的”这一问题，所以我决定在这一章中同时论述这两个问题。首先我们需要明确一个概念，那就是化学研究的是什么？有人认为只有牵扯到化学键的断裂和生成的才是化学，所以像我们这些使用不改变化学键的分子动力学方法的就不是在做化学的研究。其实我想说这种想法是狭隘的。关于“化学”的定义，无论是维基百科还是普通化学或无机化学的教科书上的解释都大同小异，综合一下这这些定义就是“化学是一门研究物质的组成、结构、性质及其变化规律的一门学科”。简单来说，化学是一门研究“物质”的科学。化学研究中有相当大的部分是在研究物质的化学变化，也就是化学键的生成和断裂的，但是这不能否认研究物质的组成、结构、性质的课题就不是化学的研究。早期化学研究的重点在于化学反应，所以对于物质性质等的研究就被很多人漠视了。然而随着科技的发展，化学家发现、合成以及表征出的分子结构越来越复杂（特别是生物大分子），对于分子性质研究的难度也越来越高，因此分子性质研究的重要性也就不言而喻了。
对于分子性质的研究同样也分为实验和理论。实验化学家为某种物质的性质总结出了第一手的实验现象和数据，当他们无法解释他们观察到现象和数据时，就需要理论化学家出马了。理论化学家会先使用物理化学（注1）的一些原理去解释这些现象和数据，如果还是无法解释，就需要借助计算化学力量。
如果说实验化学家是在用烧杯和试管做实验的话，那么计算化学家就是在用计算机搭建的模型作实验。在这里我需要特别强调一下“模型”的概念，所谓模型就是“科学研究中对事物的合理简化”（维基百科）。简化的模型在各个学科，特别是物理学中有着大量的应用，很多物理定律都是从简单的模型出发，一步一步的总结出来的。简化模型跟实际体系相比肯定会有误差，但是如果这个误差对于研究目的影响很小，那么这个模型的误差就可以忽略。比如研究自由落体时只要物体的密度很大，高度不是太高，那么空气阻力和海拔高度的影响就可以忽略。对于复杂的化学和生物体系，因为相互作用太多，很难搞清楚影响某一性质的主要因素是什么。这时候简化模型的作用就出来了，将相互作用的分子一一抽取出来现，就可以分别研究研究他们之间的相互作用了。所以说，计算化学“模型”的性质本身就说明了计算化学不可能也不需要完全精确地模拟一个化学现象的所有细节。
研究任何问题，都不是越精确越好。比如要想计算一个人开车从家到超市需要多长时间，如果非要拿相对论去算，那纯粹就是一件蛋疼加无聊的事情。即使用牛顿力学去解，如果非要把这不长的一路上轮胎磨损对摩擦力的影响也考虑进去，那也是一件十分没必要的事情。所以说，做任何研究的都要考虑到研究的目的以及所需要的精确度，从而决定所使用的研究方法。因此计算化学的研究也应该根据研究体系的性质和研究目的的不同，从而使用不同的计算方法。一般来说体系越大，就越需要简化的计算方法，原因之一是因为高精度的计算量是十分恐怖的。比方说我们组的一个成员之前试图用高精度的CCSD(T)方法计算一个仅仅含有十个水分子的团簇，结果在服务器上连续计算了一个多星期也没有完成收敛，最终还是放弃了。原因之二是分子越大，其量子效应就越不明显，对于生物大分子来说，甚至量子化学的计算结果同实验数据的吻合程度反倒还不如经验性的分子力学的结果吻合得好（这是因为分子越大，其基态和激发态的能量差就越小，电子就越容易激发，真实的分子不处于基态的概率就越高。而大多数量化方法计算出的都是基态，反倒是和真实体系相差较大）。至于那些需要计算化学反应，从而必须在大体系中使用量化计算方法的，就可以使用另一个获得今年诺贝尔化学奖的QM/MM（量子力学/分子力学混合模拟）方法，在化学反应的位点（多说一句，在反应位点未知的情况下，往往需要先用经典的分子模拟方法寻找反应位点）使用量子化学模拟，而其他部位则仍然使用经典的分子模拟。
许多人对计算化学的态度是承认量化计算而不承认分子模拟，而他们的理由无非是分子模拟不是“第一性”的而是“经验的”。其实我之前提到过，计算化学本来就是利用简化的模型进行模拟，而模型的准确性并不是由是否是“第一性”决定的，甚至模型简化的程度也并非同所研究性质的精确度有着直接的关联。前面已经提到过，即使是精确度高于分子模拟的量化方法，当其用于计算生物大分子时甚至不如经典分子力学准确，这是因为大部分量化方法计算的是基态，而真实生物大分子的性质往往不是基态时的性质。其他的例子也有，比如使用某些DFT方法计算水溶液中Cl离子的电荷得到的居然是正值，这完全错了。所以对于计算化学来说最重要的是，所选择的计算方法是否适合于所研究体系的性质。这就像早年研究自由落体所用的球，只要密度足够大到能忽视空气阻力，没人在意那个球是拿什么材料做作的。
至于说经典分子模拟为什么有效，那就首先弄要明白一个对于任何化学家来说都是极其重要甚至奉为“公理”一般的概念：结构决定性质。这个概念非常重要，我发现许多物理学家对化学研究所产生的误解，往往都是因为没有理解这件事而造成的。所谓“结构决定性质”，就是说建立的模型中，只要结构参数（键长、键角、二面角以及它们所对应的强度，还有电荷和非键相互作用）是正确的，那么其模拟同结构有关的性质所得到的结论几乎都是完全正确。这可以拿现实的模型做例子，比方说用球棍模型搭建一个金刚石结构和一个立方体结构，如果球棍之间的强度是一样的话，通过对模型予以打击就会发现显然金刚石结构更加稳定。这种模型连分子模拟十分之一的精度都没有，但是却得到了和实验现象一样的结果。何况分子力场的建立并非完全都是经验的，分子力场的参数几乎都来自实验或者第一性原理计算，只有在不得已的情况下才需要使用经验的参数。而分子模拟的过程中，分子的运动则是完全符合牛顿力学和统计力学[注2]的规律的，而且其中运用了很多的数学技巧以尽量减小计算过程中所产生的误差。实际上，只要是合理的分子力场，再差也无论如何也不可能将单独的一个ɑ-螺旋结构的多肽跑成一个β-折叠片结构。何况用现在的分子力场对很多大分子进行优化之后其结构即使是定量也同实验结果吻合的很好，这说明分子力场的精确性其实是很有保证的。
举个例子来说，前面谈到我们组的一个成员研究由10个水分子组成的团簇的性质，他先用MD来模拟10个水分子，从模拟的轨迹中抽出一些低能量的结构，然后再换用不同基组进行对各个结构进行量子化学的优化计算，最后按优化之后的能量进行排序。结果发现量化计算的排序结果同MD的排序结果基本上是差不多的。所以还是前面的那句话，做计算化学一定要清楚所使用方法的适用范围，像是分子动力学模拟就最适合于对结构和构象的模拟，以及其基于统计力学[注2]的热力学和动力学数据。分子模拟定量计算出的数值同实验数据可能存在一定差异，然而用于定性计算分子的性质同实验相比往往是吻合的。
我已经尽我所能，论述了计算化学的研究目的是什么，以及为什么计算化学是可靠的，如果我说的有什么不对的地方，还请大家批评指正。如果对我的文章有什么不满的话，请不要拿一些近乎“玄学”的大道理来敷衍我。之前戴大教授就嘲笑我说“你只在你的那个茶杯里面尽情跳舞，跟你的茶杯接近物理学领域则是一个大海”，那我只想说这句话我接受了，因为如果不是这样子的话那就不是科学，更不是化学。科学的研究本来就是以小见大，从简单的、局部的体系逐渐推知更复杂、更全面地体系，任何妄图研究整个大海的所有性质的研究注定是要失败的，因为你一旦去考虑一切因素，你就什么因素都考虑不清楚。化学的研究更是如此，因为化学就是通过研究大海中一杯水，从而了解整个大海的学科。不同的学科对于大海不同的性质有着不同的研究兴趣，只要能研究清楚其中的任何一个就已经是很伟大的成就了，至于整个大海怎么怎么着的，who cares!
（未完待续……？这一次我尝试性地论述了我认为我需要论述的最重要的部分：计算化学的研究目的及其可靠性。之后虽然还是有内容可以写的，但是我发现当初的目的已经达到了。加之最近实在很忙，所以之后的部分是否有必要写下去，我还在考虑中。即使打算写下去，至少下周应该是写不出来了。）
注1：之前的《理论化学和计算化学通论》中忘了说明，理论化学是物理化学的一个分支。所谓物理化学是以物理学的角度分析和解释化学现象的一门学科，从这个角度来说广义的“理论化学家”就是物理化学家。但是由于“化学是一门实验科学”的性质，大多数物理化学家仍然会做大量的实验，所以其作为广义的“理论化学家”来说并不像大多数理论物理学家那样只做理论推导就行了。而我们现在所说的狭义的“理论化学家”就是指这些不直接运用实验的手段，而去靠理论推导来分析和解释化学现象的这一批物理化学家们。王鸿飞博主认为“2013诺贝尔化学奖是物理化学和化学物理的胜利”，这点我没有异议，因为本来计算化学乃至理论化学都是物理化学的一个分支。但我觉得这跟说“化学的胜利”甚至“科学的胜利”是一样正确的废话。虽然现在漫天都是“学科交叉”神马的，但是无论怎么交叉，就像大学肯定要分专业，研究生必然要定方向一样，一个研究必然有属于它的一个领域。不能因为一个学科应用了大量其他的学科的知识和手段说这个研究属于所有的参与进去的学科。否则的话诺贝尔奖也用不着分什么物理化学生物，直接设立“科学奖”，每年给不超过一定人数的科学家不就得了。对于判断一个研究究竟属于哪个领域其实很简单，那就是看这个研究的目的是什么，其他的交叉学科即使参与得再多，也只不过是工具和手段罢了。
注2：我在上一篇博文中提到“计算化学的基础理论大多来源于两部分：量子力学和牛顿力学”，有网友指出我忽略了统计力学。其实并非我是我忘了，而是以我的水平很难用比较简单的语言描述清楚统计力学在分子模拟中的应用。不过既然有网友提议，那我就在这里稍微提一下。这个问题之所以比较难说明，是因为如果仅仅考虑分子模拟的过程的话，统计力学的应用基本上只是涉及了作为有效性前提的各态历经、细致平衡等假设、周期性边界条件以及通过控制分子的运动速度分布而控制体系的温度和压力等性质之类的比较少的几个方面。统计力学在分子模拟的应用主要在于模拟完成后对于其轨迹的分析上，也就是利用统计力学的知识对模拟轨迹进行分析，以计算各种热力学及动力学性质的计算。因为这些性质是基于统计力学，所以其计算结果在定性上往往也是比较可靠的。
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