让计算机来做实验
2013年度诺贝尔化学奖被授予三位美国科学家马丁·卡普拉斯、迈克尔·莱维特及亚利耶·瓦谢尔，以表彰他们在“发展复杂化学体系多尺度模型”方面所作的贡献。
当计算机遇到化学……
提到化学模型，我们可能首先会联想到中学化学课上老师用塑料球和小棍搭起来的模型。现在，建模则由计算机完成。当计算机遇到化学，便形成了计算化学这一新的交叉学科。
化学研究的核心在于“化”字，即分子之间的相互转化，旧化学键断裂、新化学键生成。只有这样，才能创造出新材料，设计出新药物。可是，分子之间的转化经常发生得很快，在毫秒瞬间，电子便从一个原子核跃迁到另一个，传统的化学方式已很难捕捉这个过程，必须借助计算机这一工具。时至今日，计算机对化学家的作用已经和化学实验手段一样重要。因为计算机对化学反应的模拟能够非常逼真，化学家们已经能够通过计算机预测传统实验的结果了。
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在20世纪70年代计算机还未被普及的时候，马丁·卡普拉斯、迈克尔·莱维特及亚利耶·瓦谢尔就打造了坚实的计算机程序基础，为后人用于了解和预测化学反应进程作了强大铺垫。近年来，因为计算方法和计算机软硬件的飞速发展，在他们的基础上取得了很多的后续成果，并得到推广应用。
得益于他们的工作，我们将解开许多关于自然界的疑问。比如世界上最重要的化学反应——光合作用是怎么进行的？如果能模拟出来，那么我们就将能制造出更加高效的太阳能电池板；催化剂如何加快化学反应？如果深入了解其中的机理，我们可以尝试通过催化让水分子分解，从而开发出清洁的能源；药物如何在人体中发生作用？通过计算的方法，寻找出药物的靶点以及可能的药物干扰，我们就能设计出满足我们特定需求的理想药物。
诺贝尔“理综”奖？
如果化学反应在气相中发生，由于参与反应的分子受环境影响小，因此是理想的模型体系(1986年，李远哲等三人因为用实验方法揭示气相化学反应微观细节而获得诺贝尔化学奖)；然而，化学反应更多是在液相，在生物体系中发生，体系自由度多，非常复杂，不容易弄清楚细节。而反映真实情况的多尺度模型可以用来研究复杂体系的分子行为，包括液相化学反应或者是生化反应。
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为什么生物体系中的分子反应如此复杂呢？举例来说，“人体的一个细胞内就可有上百亿个蛋白质分子。一个大的蛋白质分子可包含上百万个原子。蛋白质内每两个原子间都有相互作用，这些原子处于不停的运动中，其情形就像北京城内同一时刻有两百万辆机动车行驶一样。计算和跟踪一个蛋白质的原子运动就像记录和监控北京的车辆一样。如此巨大的分析计算量必须借助计算机技术来存储和分析。”这番话出自中科院计算数学与科学工程计算研究所的卢本卓研究员，他的研究方向就与此次诺贝尔化学奖相关，而他原本是学物理出身。这是不是有点儿“乱套”了？当然没有，而且还恰恰反映了本届诺贝尔化学奖的交叉学科属性，即计算机、物理、数学、生物学和化学等多学科相互渗透和融合。难怪本届诺贝尔化学奖被戏称为诺贝尔“理综”奖。
这是化学的荣誉
虽然被戏称为“理综”奖，但这的的确确是属于化学的荣誉。理论化学发展到今天，其最大的组成部分就是计算化学。计算化学的基础理论大多来源于两部分：量子力学和牛顿经典力学，这两个学科在化学上的应用则分别诞生了量子化学和分子模拟两个学科。涉及电子的化学反应需要用量子化学来解决，一旦涉及到分子间的相互作用，其量子效应往往可以忽略不计，使用经典力学就足以描述，从而大大地简化了计算，这就是分子模拟。
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当描述化学反应的过程时，量子力学的描述是小而精，经典力学的描述大却精度不高。如果都用高精度的方法来描述化学过程，理论上当然不错，但实际计算将难以进行。所以，多尺度组合的方法便成了最好的选择。这也体现了三位获奖者开创性工作之所在，即把两种体系中的精华部分提取了出来，并且找到了适用于二者的研究方法。
美国人沃尔特·科恩和英国人约翰·波普因为创立理论化学中的密度泛函理论和发展量子化学中的计算方法而获得了1998年的诺贝尔化学奖。时隔15年之后，分子模拟中最重要的工具分子动力学模拟也终于获得了诺贝尔化学奖。至此，计算化学的两大部分都得到了学术上的最高荣誉。
本次诺贝尔化学奖的三位获奖者都是分子动力学模拟领域的佼佼者，其中卡普拉斯更被公认为该领域的先驱。早在20世纪70年代，卡普拉斯就已能对含有几个原子的化学反应进行模拟，此后逐渐做大，可以对含有上千个原子的生物体系进行模拟了。两年前，人们就预测卡普拉斯将获得诺贝尔奖，今年他终于修成正果。
【责任编辑】庞 云, 百拇医药
当计算机遇到化学……
提到化学模型，我们可能首先会联想到中学化学课上老师用塑料球和小棍搭起来的模型。现在，建模则由计算机完成。当计算机遇到化学，便形成了计算化学这一新的交叉学科。
化学研究的核心在于“化”字，即分子之间的相互转化，旧化学键断裂、新化学键生成。只有这样，才能创造出新材料，设计出新药物。可是，分子之间的转化经常发生得很快，在毫秒瞬间，电子便从一个原子核跃迁到另一个，传统的化学方式已很难捕捉这个过程，必须借助计算机这一工具。时至今日，计算机对化学家的作用已经和化学实验手段一样重要。因为计算机对化学反应的模拟能够非常逼真，化学家们已经能够通过计算机预测传统实验的结果了。
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在20世纪70年代计算机还未被普及的时候，马丁·卡普拉斯、迈克尔·莱维特及亚利耶·瓦谢尔就打造了坚实的计算机程序基础，为后人用于了解和预测化学反应进程作了强大铺垫。近年来，因为计算方法和计算机软硬件的飞速发展，在他们的基础上取得了很多的后续成果，并得到推广应用。
得益于他们的工作，我们将解开许多关于自然界的疑问。比如世界上最重要的化学反应——光合作用是怎么进行的？如果能模拟出来，那么我们就将能制造出更加高效的太阳能电池板；催化剂如何加快化学反应？如果深入了解其中的机理，我们可以尝试通过催化让水分子分解，从而开发出清洁的能源；药物如何在人体中发生作用？通过计算的方法，寻找出药物的靶点以及可能的药物干扰，我们就能设计出满足我们特定需求的理想药物。
诺贝尔“理综”奖？
如果化学反应在气相中发生，由于参与反应的分子受环境影响小，因此是理想的模型体系(1986年，李远哲等三人因为用实验方法揭示气相化学反应微观细节而获得诺贝尔化学奖)；然而，化学反应更多是在液相，在生物体系中发生，体系自由度多，非常复杂，不容易弄清楚细节。而反映真实情况的多尺度模型可以用来研究复杂体系的分子行为，包括液相化学反应或者是生化反应。
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为什么生物体系中的分子反应如此复杂呢？举例来说，“人体的一个细胞内就可有上百亿个蛋白质分子。一个大的蛋白质分子可包含上百万个原子。蛋白质内每两个原子间都有相互作用，这些原子处于不停的运动中，其情形就像北京城内同一时刻有两百万辆机动车行驶一样。计算和跟踪一个蛋白质的原子运动就像记录和监控北京的车辆一样。如此巨大的分析计算量必须借助计算机技术来存储和分析。”这番话出自中科院计算数学与科学工程计算研究所的卢本卓研究员，他的研究方向就与此次诺贝尔化学奖相关，而他原本是学物理出身。这是不是有点儿“乱套”了？当然没有，而且还恰恰反映了本届诺贝尔化学奖的交叉学科属性，即计算机、物理、数学、生物学和化学等多学科相互渗透和融合。难怪本届诺贝尔化学奖被戏称为诺贝尔“理综”奖。
这是化学的荣誉
虽然被戏称为“理综”奖，但这的的确确是属于化学的荣誉。理论化学发展到今天，其最大的组成部分就是计算化学。计算化学的基础理论大多来源于两部分：量子力学和牛顿经典力学，这两个学科在化学上的应用则分别诞生了量子化学和分子模拟两个学科。涉及电子的化学反应需要用量子化学来解决，一旦涉及到分子间的相互作用，其量子效应往往可以忽略不计，使用经典力学就足以描述，从而大大地简化了计算，这就是分子模拟。
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当描述化学反应的过程时，量子力学的描述是小而精，经典力学的描述大却精度不高。如果都用高精度的方法来描述化学过程，理论上当然不错，但实际计算将难以进行。所以，多尺度组合的方法便成了最好的选择。这也体现了三位获奖者开创性工作之所在，即把两种体系中的精华部分提取了出来，并且找到了适用于二者的研究方法。
美国人沃尔特·科恩和英国人约翰·波普因为创立理论化学中的密度泛函理论和发展量子化学中的计算方法而获得了1998年的诺贝尔化学奖。时隔15年之后，分子模拟中最重要的工具分子动力学模拟也终于获得了诺贝尔化学奖。至此，计算化学的两大部分都得到了学术上的最高荣誉。
本次诺贝尔化学奖的三位获奖者都是分子动力学模拟领域的佼佼者，其中卡普拉斯更被公认为该领域的先驱。早在20世纪70年代，卡普拉斯就已能对含有几个原子的化学反应进行模拟，此后逐渐做大，可以对含有上千个原子的生物体系进行模拟了。两年前，人们就预测卡普拉斯将获得诺贝尔奖，今年他终于修成正果。
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