實用儀器分析（第4版）/高等醫藥院校教材 下載 mobi epub pdf 電子書 2026

內容簡介

　　《實用儀器分析（第4版）/高等醫藥院校教材》結閤醫藥界實際應用的需要，介紹瞭光譜分析、電化學分析、色譜分析等常用儀器分析方法的原理和應用，還介紹瞭發展中的新方法和技術以及高效毛細管電泳、自動分析技術、生物試樣前處理等內容。
　　全書約68萬字，共23章，分成4篇：光譜分析、電化學分析、色譜法及其他分析技術選讀。綜觀全書，其內容簡明扼要，圖文並茂；選材適當，緊密結閤專業，符閤教學大綱要求；書中融入瞭編者豐富的教學經驗，具有啓發性和實用性。此外，《實用儀器分析（第4版）/高等醫藥院校教材》第4版的修訂除廣泛汲取全國18餘所醫藥院校使用第3版後反饋的意見和要求外，還增補瞭一些新內容，如聯用技術、計算機與儀器分析自動化、核磁共振波譜法、質譜法等。修訂後的第4版更具備專業特色，實用性更強，文字流暢，易讀易懂，全書的質量和水平較之第3版有明顯提高。
　　《實用儀器分析（第4版）/高等醫藥院校教材》可作為醫學檢驗專業和藥學專業本科教材，也可供學習和從事衛生檢驗、營養學、法醫學、生物工程、分子生物學、化學化工、環境分析等專業的師生使用。此外，相關專業的科技人員及分析工作者還可用做參考書。

目錄

第1章 緒論
1.1 儀器分析方法
1.2 儀器分析的特點
1.3 儀器分析的發展
1.4 現代分析化學——分析科學
1.5 儀器分析與化學分析
1.6 儀器分析在醫藥衛生領域中的應用

第一篇 光譜分析
第2章 光學分析基礎
2.1 概述
2.2 電磁輻射和電磁波譜
2.3 原子光譜和分子光譜
2.4 吸收光譜和發射光譜
2.5 光譜分析儀器
第3章 紫外-可見分光光度法
3.1 概述
3.2 紫外-可見吸收光譜
3.3 朗伯-比爾（Lambert-Beer）定律
3.4 紫外-可見分光光度計
3.5 分析條件的選擇
3.6 測定方法
3.7 紫外-可見分光光度法在醫藥衛生領域中的應用
第4章 紅外光譜法
4.1 概述
4.2 紅外光譜法的基本原理
4.3 紅外光譜儀和傅裏葉變換紅外光譜儀
4.4 實驗技術和應用
第5章 分子發光分析法
5.1 概述
5.2 分子熒光分析法理論基礎
5.3 環境對熒光測定的影響
5.4 熒光分析的定量方法
5.5 熒光分光光度計
5.6 磷光分析
5.7 化學發光和生物發光分析
5.8 發光分析法在醫藥衛生領域中的應用
第6章 原子發射光譜法
6.1 概述
6.2 原子發射光譜法的基本原理
6.3 原子發射光譜儀
6.4 原子發射光譜的分析方法
6.5 原子發射光譜法的乾擾及其抑製
6.6 原子發射光譜分析法在醫藥衛生領域中的應用
第7章 原子吸收光譜法
7.1 概述
7.2 原子吸收光譜法的基本理論
7.3 原子吸收光譜儀
7.4 乾擾及其抑製
7.5 分析方法
7.6 原子吸收光譜法在醫藥衛生領域中的應用
第8章 原子熒光分光光度法
8.1 概述
8.2 原子熒光分光光度法基本原理
8.3 原子熒光分光光度計
8.4 原子熒光分光光度定量方法及乾擾
8.5 原子熒光分光光度法在醫藥衛生領域中的應用

第二篇 電化學分析
第9章 電化學分析基礎
9.1 電化學分析方法分類
9.2 電化學電池
9.3 電極電位
9.4 電極類型
第10章 電位分析法——離子選擇性電極
10.1 概述
10.2 直接電位分析法基本原理
10.3 離子選擇性電極的主要類型
10.4 離子選擇性微電極
10.5 離子選擇性電極的性能及其影響測定的因素
10.6 定量分析方法
……

第三篇 色譜法
第四篇 其他分析技術選讀

前言/序言

好的，這是一本關於不同領域專業書籍的詳細介紹，它們與您提到的《實用儀器分析（第4版）/高等醫藥院校教材》的主題不同，旨在提供廣泛而深入的知識內容。 --- 專著精選係列：跨學科知識的深度探索 本係列精選書籍涵蓋瞭從基礎科學的尖端進展到工程技術的實際應用，再到人文社科的深刻洞察，旨在為不同領域的專業人士和研究人員提供前沿、詳實的知識支持。 1. 《現代計算流體力學（CFD）原理與應用：湍流模型與多相流仿真》 主題領域： 工程力學、計算科學 內容概述： 本書是計算流體力學（CFD）領域的權威著作，深入探討瞭湍流建模的最新進展和復雜多相流體問題的數值求解技術。全書分為三大部分：基礎理論、高級模型與算法、工程實例分析。 第一部分：基礎理論與數值方法 詳細闡述瞭納維-斯托剋斯方程的推導、離散化方法（如有限體積法、有限元法）的優缺點，以及在非定常流動模擬中的時間推進策略。重點解析瞭網格生成技術，特彆是對於復雜幾何體和動邊界問題的處理，包括體素化和自適應網格加密（AMR）技術。 第二部分：高級湍流建模與多相流模擬 在湍流部分，本書超越瞭傳統的 $k-epsilon$ 和 $k-omega$ 模型，深入介紹瞭 Reynolds Stress Model (RSM) 在各嚮異性流動中的優勢，以及大渦模擬（LES）和直接數值模擬（DNS）的理論框架和計算需求。對於多相流，內容涵蓋瞭歐拉-歐拉（Euler-Euler）、歐拉-拉格朗日（Euler-Lagrange）以及相場方法（Phase-Field Method）在氣液、氣固、液固體係中的適用性，特彆關注瞭界麵捕捉技術（如VOF、水平集方法）在高精度界麵演化中的應用。 第三部分：高性能計算與應用案例 討論瞭如何利用並行計算架構（如MPI和OpenMP）優化大規模流體問題的求解速度。應用案例部分則涵蓋瞭航空航天中的氣動外形優化、能源領域的換熱器設計、以及環境科學中的汙染物擴散模擬等。 適閤讀者： 航空航天工程師、機械設計人員、環境工程師、對高級數值模擬技術感興趣的研究生及科研人員。 --- 2. 《高分子閤成化學：新型功能材料的精準構築》 主題領域： 化學、材料科學 內容概述： 本書聚焦於現代高分子科學的前沿，係統梳理瞭精確控製聚閤物結構和形貌的新型閤成方法。它不僅是傳統聚閤反應的深化，更是麵嚮特定功能（如生物相容性、刺激響應性、電子導電性）的高分子材料設計的指南。 精準聚閤技術 詳盡介紹瞭可逆失活自由基聚閤（RDRP）的各項主流技術，包括原子轉移自由基聚閤（ATRP）、可逆加成-斷裂鏈轉移聚閤（RAFT）和氮氧自由基聚閤（NMP）。書中詳細分析瞭催化劑體係的選擇、鏈轉移劑的優化策略，以及如何實現超窄分子量分布和復雜的拓撲結構（如星形、刷形、梯度共聚物）。 生物醫用高分子 特彆闢齣一章，探討用於藥物遞送係統（DDS）和組織工程支架的功能化聚閤物的閤成。內容包括聚酯、聚醚的生物降解性研究、靶嚮配體與聚閤物骨架的有效偶聯技術，以及利用點擊化學（Click Chemistry）在水相中構建生物活性材料的策略。 先進功能高分子 深入講解瞭共軛聚閤物的閤成，例如用於有機光伏（OPV）和有機發光二極管（OLED）的聚噻吩、聚芴衍生物的精細閤成路綫。同時，也覆蓋瞭動態共價化學在高分子網絡和自修復材料構建中的應用。 適閤讀者： 高分子化學、材料學、生物材料領域的研究人員、緻力於開發新型功能性聚閤物的化學工程師。 --- 3. 《宏觀經濟學：動態隨機一般均衡（DSGE）模型的構建與政策含義》 主題領域： 經濟學、金融建模 內容概述： 本書超越瞭傳統的靜態分析框架，專注於現代宏觀經濟學研究的核心工具——動態隨機一般均衡（DSGE）模型的理論構建、校準與政策模擬。它旨在彌閤理論經濟學與實際政策製定之間的差距。 DSGE 模型基礎與求解 係統迴顧瞭理性預期、跨期優化行為的理論基礎，詳細介紹瞭拉格朗日函數與最優控製方法在構建微觀基礎（Microfoundations）中的應用。在求解部分，書中詳細對比瞭綫性化（一階、二階）和非綫性求解方法的優缺點，並演示瞭如何使用Dynare等軟件工具進行數值求解。 衝擊與校準 重點分析瞭不同經濟衝擊（如技術衝擊、貨幣政策衝擊、財政政策衝擊）在模型中的錶徵方式。書中提供瞭詳細的貝葉斯方法和矩估計法，用於利用實際經濟數據對模型參數進行校準，確保模型的解釋力和預測能力。 貨幣與財政政策分析 通過建立包含粘性價格、粘性工資的“新凱恩斯”DSGE模型，本書展示瞭如何量化貨幣政策（如泰勒規則）和財政政策（如政府支齣乘數）對産齣波動、通貨膨脹和利率路徑的影響。特彆關注瞭包含異質性代理人（Heterogeneous Agents）的HANK模型的前沿研究。 適閤讀者： 宏觀經濟學、金融工程專業的學生、中央銀行和國際金融機構的分析師、緻力於計量經濟學研究的學者。 --- 4. 《自然語言處理（NLP）前沿：從Transformer到大型語言模型（LLMs）的演進》 主題領域： 計算機科學、人工智能 內容概述： 本書是麵嚮深度學習時代自然語言處理技術的綜閤指南，核心內容圍繞自注意力機製的興起及其如何徹底改變瞭文本理解和生成任務。 序列模型迴顧與注意力機製的誕生 首先迴顧瞭循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在處理序列數據的局限性。隨後，本書詳盡解釋瞭“注意力機製”的核心思想，包括自注意力（Self-Attention）如何計算輸入序列中不同部分之間的依賴關係，以及它如何剋服瞭傳統序列模型的信息瓶頸。 Transformer 架構的深入解析 Transformer 模型是本書的基石。它細緻地剖析瞭編碼器-解碼器結構中的多頭注意力、位置編碼（Positional Encoding）的作用，以及前饋網絡的實現細節。通過僞代碼和清晰的數學錶達，讀者可以掌握如何從零開始理解和復現這一革命性架構。 大型語言模型（LLMs）的訓練與應用 本書的後半部分聚焦於預訓練範式，包括掩碼語言模型（MLM，如BERT）和因果語言模型（CLM，如GPT係列）的訓練目標。深入探討瞭模型規模的指數級增長帶來的挑戰與機遇，包括參數高效微調（PEFT，如LoRA）、對齊技術（如RLHF）以及模型在零樣本（Zero-shot）和少樣本（Few-shot）場景下的湧現能力（Emergent Abilities）。 適閤讀者： 計算機科學、軟件工程、數據科學領域的從業者，以及希望深入理解現代AI模型底層工作原理的研究生和工程師。 ---