世界的发展总是伴随着底层技术的应用与普及，与之相伴的是工作方式的迭代，甚至一些工种的消逝。如果我们顺着时代的脉络向未来看去，人工智能一定是未来那个改变世界的核心技术。
不久前，一个消息在化工圈引起了不小的波澜：北卡罗莱纳州立大学和布法罗大学的研究人员开发了一种称为“人工化学家”（Artificial chemist）的技术，该技术结合了人工智能（AI）和用于进行化学反应的自动化系统，一天能够摸索500个技术条件。而这一技术的底层逻辑，就是计算化学。作为一个前沿技术的分享平台，流动化学技术体系的整理了该学科相关知识，供您参考
因为内容较多
我们将分（上）（中）（下）三篇来阐述相关内容
以下为（中）篇的相关介绍
1.计算化学在实验中的主要作用
2.计算化学所解决的问题：热力学、动力学、电子结构
3.经典的计算化学工作和思想等知识
正文
1
两个经典的计算指导实验的工作
1量子化学
1). 本世纪初 , 人们创立了量子力学理论 , 用于研究微观粒子的运动规律。1927 年海特勒和伦敦应用量子力学原理研究了两个氢原子组成氢分子的化学键本质 , 从而开创了量子化学的先河。就在量子力学诞生后的 1929 年 , 当时的剑桥大学数学教授 Paul Dirac 声称 , 把整个化学归结成一些数学方程的基本定律已经完全搞清楚了 , 唯一的问题是方程太复杂 , 以至于不能解这些方程。
Dirac 是赫赫有名的量子力学创始人之一 , 他与 Schrdinger 共享 1933 年物理学诺贝尔奖。Dirac 所指的方程即是现在人们熟知的研究微观粒子的 Dirac 定态方程。由他的这番话足见求解这些方程的困难。颇有趣的是当时作为剑桥大学数学系研究生的 Pople 教授今天却因为他在发展量子化学计算方法方面的贡献而获得 1998 年诺贝尔化学奖。Pople 发展的计算程序正是用于解决象分子这样复杂的化学体系的薛定谔方程。量子化学的根本问题就是求解分子体系的薛定谔方程。由此可见 ,Pople 教授对量子化学发展所做贡献的伟大意义。Pople 教授早在 60 年代就率先把计算机应用于量子化学中 , 在半经验量子化学计算方法方面做出了重要的贡献。这里有大家熟知的用于研究不饱和有机分子的电子光谱的 Parise 2 Parr 2 Pople 方法。
这一被称为 PPP 方法的发明人之一就是 Pople 教授。但是 , 在当时 , Pople 教授也象当年的 Di 2rac 一样 , 认为由于对计算能力要求很高 , 解决非经验的量子化学计算方法 , 即便象求解Schr ˚ dinger 方程的 Hartree 2 Fock 近似解也是很难达到的。
求解 Schr ˚ dinger 方程的 Hartree 2 Fock 方法通常是由两个步骤来完成。第一步是把分子轨道用一套基函数来展开。根据 Boys 的建议 , 这些基函数可以选用以原子为中心的高斯型函数。应该指出 , 基函数展开方法使复杂的微分方程变成比较简单的矩阵方程 , 而后者特别适合用计算机进行求解。第二步 , 也是最重要的一步 , 是用积分方法计算体系的各部分能量 , 包括动能、电子与电子之间的排斥能以及电子之间的交换相关能等部分。对分子体系计算这些积分的工作量随体系电子数 N 的增加而以 N剧增 , 使得对于含多个原子的比较复杂分子的计算无法实现。
尽管在早年 Pople 教授曾表示过怀疑 , 他还是锲而不舍地在发展计算方法。他建造了一套基函数并把他们贮存在计算程序里 , 从而节省了计算资源的耗费 , 并且把这一计算方法从描述比较简单的平衡状态电子结构推广到研究化学反应路径和过渡态 , 同时达到相当的精确程度。1970 年发表了他的 Gaussian 70 程序。随后 , 这一程序的版本不断升级 , 最高版本是 Gaussian 98 。现在 , 全世界有数以千计的化学家在使用他的程序研究化学问题 , 并且取得了相当的成功。
求解分子体系薛定谔方程的 Hartree 2 Fock 方法把每个电子看成是独立地运动在各自的分子轨道上 , 而分子中其余电子的作用则采用一种所谓平均势场的近似来处理。实际上 , 在分子体系中电子之间的相互作用既有库仑相互作用又有交换相互作用。后一作用是电子的波动性产生的。电子之间的这些相互作用既有长程相关又有短程相关。长程相关采用平均势场是一种适合的近似。然而 , 短程相关牵涉到电子瞬时的局域环境。上述对电子之间相互作用的简单平均不能描述这种短程的相关。对 Hartree 2 Fock 解法的电子相关修正一直是量子化学和凝聚态物理中关注的问题之一。
在 Pople 教授的 Gaussian 程序中对电子相关的修正采用了微扰法或组态相互作用等方法。在很多情况下 , 计算结果也可以达到研究问题的精度。然而 , 对于强相关体系 , 例如高温陶瓷超导体或混合价固体 , 短程相关问题很突出 , 目前还没有一种成熟的方法能够解决这个问题。解决分子体系中电子相关问题的一个重要突破是 60 年代中期Kohn 教授发展的电子密度泛函理论。这个方法源于早年量子力学的 Thomas 2 Fermi (TF) 近似。
与 Hartree 2 Fock 方法不同 , TF 近似不涉及波函数 , 而是用比较简单的电子密度来解薛定谔方程。后来 Dirac 把电子密度结合到 Hartree 2 Fock 方法中 , 这就是著名的 Hartree 2 Fock 2 Dirac 近似。但是 , Thomas 2 Fermi 的想法在解决原子体系时并没有取得满意的结果 , 因为计算得到的原子没有壳层结构。1964 年 Kohn 与 Pierre Hohenberg 提出了 Thomas 2 Fermi 近似的理论基础 , 认为只要知道体系基态的电子密度 , 那么体系的一切性质就可以通过量子力学计算得到。
在 Kohn 理论中 , 电子密度起着一个关键的作用。随后 , Kohn 与 Sham 在 1965 年还指出了在密度泛函理论框架下 , 如何运用传统的平均势理论来解决电子的相关问题。为了让我国更多化学家了解Kohn 的密度泛函理论 (Density Functional Theory , 简称 DFT) , 下面对该理论的要点做一简单的介绍。
根据密度泛函理论 , 体系的能量可以表示为电子密度的泛函。Kohn 和 Sham 认为 , 任一电子体系在外势场 V ert ( x ) 作用下 , 体系的能量可表示为
上式右边各项分别表示电子密度为ρ ( x ) 时非相互作用电子的动能 , 静电势能 , 交换相关能和非相互作用电子与外场 V ext ( x ) 的势能。Kohn 2 Sham 方程与早期 Thoms 2 Fermi 2 Dirac 理论相比较的重要突破是能够再现原子的壳层结构。Kohn 2 Sham 进一步把动能用一套轨道来表示。这些轨道是如下单粒子薛定谔方程的解：
同时 , 体系的电子密度
可见 , 动能项 T s 和电子密度ρ ( x ) 的关系是通过 (2) 和 (3) 式间接地联系起来的。
在具体的计算中 , Kohn 和 Sham 对交换和相关项作了近似 , 他们采用了局域密度近似(LDA) 。由此 , 交换相关项
这里的
限情况下。然而 , 以往的计算结果表明这一表达式通常可以达到相当好的精度 , 即使是在密度变化很快的区域。
LDA 被广泛应用于扩展体系。当应用到分子体系时 , 发现 LDA 往往过高估计了分子的结合能。这一点是由于在较低电子密度区域内, (4)式计算的交换相关能偏低的缘故。近年来 ,采用一种普适梯度近似 , Generalized Gradient Approximation(GGA) , 来修正低密度区域的交换相关能。
用自洽场方法求解一套 Kohn 2 Sham 方程 , 即如下一组单粒子薛定谔方程组
其中
这里的 F 是密度为ρ ( x ) 的库仑势 , 而
通过迭代 , 使输入的势 V eff ( x ) 与薛定谔方程解得的密度达到预想的精度 , 自洽场计算就达到完成。由此 , 我们可以得到分子、原子簇或扩展体系的总能量与结构信息 , 以及体系的各种电子性质。与分子动力学计算结合 , 还可以研究体系的动力学和热力学行为。1992 年 , Pople 与Nicholas Handy 表明密度泛函理论可以加入到 Gaussian 程序中。在新版本的 Gaussian 程序中已经包含了密度泛函理论方法。
与波函数方法相比 , 密度泛函理论相对简单 , 使得量子力学方法可以直接应用于大分子的计算 , 比如生物大分子的计算。瑞典皇家科学院称“密度泛函理论导致了量子化学的第二次革命。如果没有 Kohn 的开创性工作 , 这一点是不可能发生的”。
今天 , 量子化学正被广泛地应用在化学、生物化学以及分子物理的各个分支学科中。不仅用于解释观察的实验结果 , 补充实验条件达不到因而不能观察的一些实验结果 , 而且还被用于预见分子的结构、过渡态和反应途径 ; 预见分子的电学、磁学和光学性质 ; 应用于从 X 射线到NMR 等光谱中 , 以及大分子、晶体和溶液中分子间的相互作用。
为了让读者了解当今量子化学发展的水平和量子化学计算是如何进行的 , 现在让我们以半胱氨酸为例说明。我们坐在计算机前 , 开始运行量子化学程序 , 从下拉菜单中选择构造半胱氨酸分子。分子中的 C 原子与一个 H 原子 , 一个 NH 2 基 , 一个 CH 2 SH 基 , 以及一个COOH 结合。此时计算机在屏幕上画出了这个分子的大体图象来。然后 , 我们选择量子化学计算来决定半胱氨酸分子的几何构型。如果我们只要求粗略的结果 , 计算机在 1 分钟内就完成。如果要求精度高 , 耗费计算时间就长一些。这时屏幕上分子的图象不断在变化 , 一直达到我们预定的精确度。
一旦分子的精确几何构型确定后 , 我们可以要求计算机计算半胱氨酸的各种性质 , 比如计算某一电子密度的分子表面 , 计算机屏幕上就会显示出这一表面的图象来。由此我们可以研究蛋白质如何与不同的底物分子作用。再以星际分子作为例子。这种宇宙物质远离行星和恒星 , 通常聚集成巨大的星云。这些物质是由什么成分组成的呢 ? 我们可以通过星际分子发射的辐射频率谱来研究他们的组成和存在。然而 , 我们很难在实验室制备出这些物质用于比较研究星际分子的光谱 , 从而确定他们的组成。量子化学不受这一限制。基于猜想的分子结构 , 我们可以计算出辐射的频率 , 直接与射电望远镜收集到的观察频率比较 , 理论与观察一起可以给出星际物质的组成。
2)化学测量与计算实验
实验名称 ：过渡态的优化
一、实验目的与要求
通过本次实验理解新的基组 6-31G**（或者 6-31G(d, p)）的具体含义理解 HF 方法的优缺点并且知道新的计算方法——DFT 方法，并且用基于 DFT 方法的B3LYP 方法利用 Guassian03 软件对一个简单化学反应的过渡态进行计算和分析。
进一步熟练 Guassian03 的使用方法和数据处理方法。了解 Guassian03 程序的计算过程。
二、 实验原理
1、 新的基组 6-31G(d, p)或 6-31G**的定义:在 6-31G 的基础上，对于出了氢原子以外的原子加一组 d 轨道（6 个）（即 d 或者第一个*的含义）对于氢原子加一组 p轨道（即 p 或者第二个*的含义）。新加的六个 d 轨道分别是 dxy、dyz、dxz、dx
2 、dy 2 、dz 2 ，尽管这样的 d 轨道比通常情况下我们认知的 5 个 d 轨道多一个，但是对计算量的影响并不是特别大，所以还是选择用 6 个 d 轨道进行计算。外加d 轨道会对结果产生较大影响，外加 p 轨道的影响相比较来说比较小。
2、 除了在第一次实验课中选用的 HF 方法外，还有 MP2、CASSCF、 CCSD、B3LYP、QM\MM 等从头算方法，考虑到计算机性能和计算的时间的关系，本次实验我们使用 B3LYP 方法进行计算。
3、 过渡态的计算：
① 定义：在一个化学反应过程中势能面的驻点（stationary point）
② 在化学反应的过程中，会有几个驻点，例如反应物最稳定的状态、产物最稳定的状态和中间体的最高能量态（如图一），在驻点时，
有
4、 初始几何构型的寻找：
对于初始几何构型的寻找，我们可以采用两种方法，其一是线性内坐标法，二是逐点优化的方法。在本次实验当中，我们采用逐点优化的方法。由初始状态开始，逐渐将键长和键角向产物方向过渡，计算结果将得到 DA/DX 的值。将每次得到的结果带入下次计算，并且比较哪两次的结果经过了零点。驻点就在这两个角度之间得到。将这两个结果取一个，将其数据作为初始数据，对其分子结构进行优化，得到最终的结果，就是过渡态的状态。本次实验当中，我们以反应为例，来计算过渡态的状态。
三、实验步骤
1、打开电脑当中的 G03W 软件，新建任务。
2、建设任务，进行计算方法（routine section）、标题、分子所带电荷及自旋多重度、分子坐标的输入，然后保存为输入文件。
3、选择 RUN 并保存输出文件的位置。
4、等待计算完成后，打开输出文件，分析所得到的数据。
5、初始态和最终态的优化和第一次实验过程相似，过渡态的寻找和优化则需要先找到 -DE/DA2 变号的角度，将这个角度进行优化，直到-DE/DA2=0，则是过渡态的结果。
四、实验数据以及实验结果
1 1 、反应物结构的优化
输入信息：
Route section: b3lyp/6-31G** opt=z-matrix freq
标题: Class2-1
静电荷&自旋度: 0 1
分子坐标
C
O 1 R1
H 1 R2 2 A1
H 1 R3 2 A2 3 180.0
R1=1.206
R2=1.11
R3=1.11
A1=122.0
A2=122.0
实验结果：
公式验证：
3 3 、逐点优化法确立过渡态的初始构型
输入信息：
Route section: #p b3lyp/6-31G** opt=z-matrix freq
标题: Class2-3-110/100/90/80/70/60/50
静电荷&自旋度: 0 1
分子坐标
* *
C
O 1 R1
H 1 R2 2 A1
H 1 R3 2 A2 3 180.0
R1=1.207
R2=1.11
R3=1.12
A1=122.37
A2=110.0
*注：对于分子坐标而言，R1、R2、R3、A1、A2 的数值都在不断变化，A2 作为自变量，分别取 A2=110°、100°、90°、80°、70°、60°、50°，从 A2=110°开始，将每一个过程优化的结果带入下一个计算的初始数据中，作为初始出局进行优化，分别计算
∂E ∂A 2 的值。
实验结果：
通过第二个图，即
4 、过渡态的几何构型的优化
输入信息：
Route section: #p b3lyp/6-31G** iop(1/8=6) freq
opt=(ts,z-matrix,noeigentest)
标题: Class2-4
静电荷&自旋度: 0 1
分子坐标
* *
C
O 1 R1
H 1 R2 2 A1
H 1 R3 2 A2 3 180.0
R1=1.303365 3
R2=1.125105
R3=1.355964
A1=110.438
A2=50.0 3
*注：在这次几何构型的优化过程中，我们对与初始态相比变化最大的 A2 和 R1 两个数值后面添加 3 这个数字来确保计算结果更加精确。
实验结果：
分子几何构型：
公式验证：
五、思考与讨论
1). 在化学反应的过程当中，根据我们以往的知识，我们知道，过渡态是整个化学反应当中能量最高的点，而在我们这个计算实验的过程中得到的结果也符合这个结论，由 E-A2 图可以看出，当反应体系处于能量最高时，A2 处于 50-60°之间，经过计算优化，得到的结果是在 54.3°时候
2). 整个反应过程中，产物的能量高于反应物的能量，这是一个吸热反应，反应物的能量更低、结构更稳定。
3). 对于公式的验证结果：有两个公式跟计算结果是吻合的，分别是
而对于公式
4). 单位换算：对于能量而言1 a.u.= 627.509 Kcal/mol
5). 在寻找过渡态初始构型的过程当中，我们必须将上一次的实验结果带入下一次的计算当中作为下一次实验的初始值，这样可以简化计算并且保证结果不会离真正的过渡态越来越偏离。
6). 在寻找过渡态初始构型的过程当中，注意在对每一次不同的A2值进行计算时，必须将A2的值固定。将A2固定有两种办法，第一种是直接将A2的值写在分子坐标当中，但是这样的话，就无法在每次结果当中读取到
2
计算化学所解决的问题：热力学、动力学、电子结构
计算化学( Computational Chemistry)在最近十年中可以说是发展最快的化学研究领域之一。究竟什么是计算化学呢?由于其目前在各种化学研究中广泛的应用,我们并不容易给它一个很明确的定义简单的来说,计算化学是根据基本的物理化学理论(通常指量子化学、统计热力学及经典力学)及大量的数值运算方式研究分子、团的性质及化学反应的一门科学。最常见到的例子是以量子化学理论和计算、分子反应动力学理论和计算、分子力学及分子动力学理论和计算等等来解释实验中各种化学现象,帮助化学家以较具体的概念来了解、分析观察到的结果。
对于未知或不易观测的化学系统,计算化学还常扮演着预的角色,提供进一步研究的方向除此之外,计算化学也常被用来验证、测试、修正、或发展较高层次的化学理论。同时准确或有效率计算方法的开发创新也是计算化学领域中非常重要的部分。简言之,计算化学是一一门应用计算机技术,通过理论计算研究化学反应的机制和速率,总结和预见化学物质结构和性能关系的规律的学科。如果说物理化学是化学和物理学相互交又融合的产物,那么计算化学则是化学、计算机科学、物理学、生命科学、材料科学以及药学等多学科交叉融合的产物,而化学则是其中的核心学科。
随着人们对“化学不再是纯实验科学”论断认识的不断提高,理论化学和计算化学将在各个化学研究领域和交叉学科领域发挥作用。特别是随着当前世界学科前沿的发展趋势,材料、生命、医药、环境等学科越来越被政府和科学家们重视,理论化学和算化学也将在这几个方面发挥重大作用。
计算化学在化学领域中有着广泛的应用，通过对具体的分子系统进行理论分析和计算，从而能比较准确地回答有关稳定性、反应机理等基本化学问题。如今计算化学已被广泛应用于材料、催化和生物制药等研究领域，其方法和结果都显示出了其他研究手段无法比拟的优越性。下面就计算化学在化学化工中的应用做一个简单的介绍，主要包括催化化学、材料与能源科学、生物化学等几个领域。
煤是重要的能源之一。近年来随着量子化学理论的发展和量子化学计算方法以及计算技术的进步，使得对于深入探索煤的结构和反应性之间的关系成为可能。首先对于煤裂解机理的研究，Hou等使用Gaussian程序，利用模型化合物从量子化学的角度证明了煤热解的自由基机理的合理性，同时指出了化合物中弱键的裂解能与化合物的裂解率有直接的关系。Cody等用量子化学密度泛函方法结合NMR 化学位移数据的测量研究了煤的主要成分木质素衍生物中的醚键（芳基- O- 烷基）及其在褐煤到次烟煤成煤过程中的变化，发现木质素衍生物的一级结构即使在相当温和的热变质条件下也不能保持。
Barckholtz等从煤裂解的热力学角度，用从头算方法计算了煤中一些具有代表性的单环芳香化合物中的C—H 和N—H 键的键均裂解离能，其计算值和实验值比较吻合，用同样的方法处理了一些煤中具有代表性的多环芳香化合物，包括芳烃和杂环芳香化合物，计算结果表明，单环芳香化合物的键解离能可以用来预测相类似结构的多环芳香化合物的键解离能。Deng等从与煤分子模型中的局部片段有密切联系的有机物如低级芳香烃的裂解入手，用量子化学方法对设计路径的热力学和动力学进行计算，由这样一套理论计算方法所得到的主反应路径、热力学变量和表观活化能等结果与实验数据对比有较好的一致性，这对煤热解的量子化学基础研究有重要意义。
其次运用量子化学方法研究气体分子在煤表面的作用也有很多报道，气体分子与煤表面的作用情况与煤的气化和燃烧等过程密切相关，常常用石墨结构来模拟煤发生化学反应时的局部表面。Bennett等用C18平面原子簇模型模拟石墨（002）面，研究了H、C、O、N、F 等多种原子的吸附，计算表明它们在石墨表面上的吸附位置是不同的。
Montoya等用密度泛函计算方法研究了煤的气化过程中CO 脱附时表面羰基和氧复合体的变化，研究了发生脱除反应煤表面的不同结构（椅型、Z 型和末梢型）与TPD 峰的对应关系，讨论了CO2吸附时的碳氧复合体，发现在Z型面上形成了醚和内酯类型复合体，并且低温气化过程对内酯类型复合体的形成更有利。
Chen 等用从头计算法研究了甲烷在煤表面的吸附，计算表明甲烷分子在煤表面以正三角锥重迭式吸附最为稳定，其吸附为典型的物理吸附，具有各项异性，且甲烷在煤表面的吸附势能曲线参数的计算结果与计算所采用的芳香簇模型的大小有关。Stefanik等用分子动力学和半经验量子化学计算联用的方法, 通过研究甲烷、氧与煤表面的作用讨论了甲烷和煤在空气中燃烧的过程, 计算得到了反应的热力学和动力学参数以及实现这样过程的最佳温度。此外，Pang等通过对煤中硫赋存形态的分析，筛选出可以表示这些形态硫的有机小分子，用量子化学方法对单重态、三重态氧和这些分子及它们与氧分子结合的两种状态的复合物进行了量子化学的几何优化、集聚数分析和振动分析，得出不同赋存形态硫与氧反应以SO2形式释放的难易程度，为研究煤的脱硫、固硫机理提供参考。总之，计算化学在煤化学中的应用，从研究孔隙度、表面积、密度及氢键力和范德华力等静态性质，到探索煤的反应性，可以说是一个很大的进步。
水泥是重要的建筑材料之一。1993 年，计算量子化学开始广泛地应用于许多水泥熟料矿物和水化产物体系的研究中，解决了很多实际问题。钙矾石相是许多水泥品种的主要水化产物相之一，它对水泥石的强度起着关键作用。Cheng等根据Moore 和Taylor 合成的钙矾石结构进行量子化学研究，通过计算发现含锶、钡钙矾石的宏观强度高于钙矾石，这与实验值很好地一致，同时还预测了含Fe、Mg、Mn和Zn 钙矾石的形成强度，发现含Mg 钙矾石中氧的键级出现了负值，净电荷出现了正值，这说明含Mg钙矾石是不存在的。
通过键级的比较可以预测强度顺序为：含Fe钙矾石＞含Mn 钙矾石＞含Zn 钙矾石。利用量子化学方法，对β- C2S 与γ- C2S、C11Al7•CaF2、Ca2Fe2- xAlxO5体系、3CaO•3Al2O3•CaSO4、3CaO•3Al2O3•SrSO4和3CaO•3Al2O3•BaSO4等水泥矿物进行了研究, 其理论研究结果完全与实验数据一致，说明Fermi能级、原子静电荷和键级等信息能充分阐明矿物的活性问题。此结果可以预测未知矿物的强度，为水泥的材料设计提供了一条途径。随着量子化学研究方法的完善和计算机容量和速度的发展, 相信会对复杂的水化体系实现定量的阐述和预测,实现水泥材料设计。
在含能材料的研究方面，量子化学计算能帮助阐明含能材料的分子结构和性能的关系，对含能材料进行分子设计，并建立相应的判别原则，从而更好地指导含能材料的开发工作。Wang等用量子化学方法计算了硝胺类和硝基芳烃类爆炸物的生成焓，估算其爆速（D）和爆压（P），发现多环硝胺类化合物的爆轰性能优于芳烃硝基类爆炸物，且爆速（D）和爆压（P）的计算值与静电感度实验值（EES）之间存在较好的线性关系，有助于含能材料的分子设计。
锂离子二次电池因为具有电容量大、工作电压高、循环寿命长、安全可靠、无记忆效应、重量轻等优点，被称之为“最有前途的化学电源”，被广泛应用于便携式电器等小型设备，并已开始向电动汽车、军用潜水艇、飞机、航空等领域发展。锂离子电池又称摇椅型电池，电池的工作过程实际上是Li 离子在正负两电极之间来回嵌入和脱嵌的过程。因此，深入研究锂的嵌入- 脱嵌机理, 对进一步改善锂离子电池的性能至关重要。炭素材料是锂离子电池中广泛应用的一种商品化负极材料。
运用量子化学计算的方法有助于从理论上探讨各种炭材料的储锂机制。Ago等用半经验分子轨道法以C32H14作为模型碳结构研究了锂原子在碳层间的插入反应。认为锂最有可能掺杂在碳环中心的上方位置。Satoru等用分子轨道计算法，对低结晶度碳素材料的掺锂反应进行了研究。研究表明，锂优先插入到石墨层间反应，然后掺杂在石墨层中不同部位里。搀锂石墨的稳定性与石墨层中电荷分布直接相关，掺杂位置净电荷越多，掺锂产物越稳定。Mikio用半经验的MNDO和abinitio 分子轨道法研究了氢和锂与石墨状炭材料形成插层化合物的能力差异。
结果认为锂与石墨状炭材料能形成较稳定的插层化合物（Li- GIC），是因为锂具有三维2p 轨道使得一些原子轨道重叠而稳定了Li- GIC。总之，随着人们对材料晶体结构的进一步认识和计算机水平的更高发展，相信量子化学原理在锂离子电池中的应用领域会更广泛、更深入、更具指导性。
对于生物分子，由于其分子量一般比较大，因此生物大分子体系的量子化学计算一直是一个具有挑战性的研究领域。计算化学在生物化学领域的应用包括运用量子化学来模拟生物分子的结构。例如，Lei等采用PM3 半经验方法对生物活性物质大豆苷元进行了量子化学计算，得出了它的分子轨道及其能级、电荷密度、键长、二面角参数等。计算结果表明，大豆苷元分子中苯并吡喃环带较强的正电荷，易与受体的负电荷中心结合。其次用量子化学方法研究生物分子作用机理的报道也有很多，例如Hao等用HF 和B3LYP 方法对新型临床二期抗癌药物BBR 3464 与寡聚DNA 片段复合物的几何构型及其电子结构进行了计算分析，结果表明，BBR3464 与DNA 结合稳定。
DNA 在键合药物后其构型并未发生定域的链弯曲，而是离域的嘌呤碱基的构象转化，其对DNA 所造成的离域性损伤与经典的药物是不同的。DNA 是铂抗肿瘤药物的靶点，多点键合和离域性损伤的结构特征与BBR 3464 的独特生物活性和临床表现相关。另外，在实验研究中，利用核磁共振方法获得未知物的化学位移图谱并非难事,然而化学位移谱峰的归属通常非常困难。这样一来，引入理论计算就可以在很大程度上辅助解决谱峰归属问题。
量子化学作为化学理论的基础，在生物分子波谱预测中有广泛的应用。此外，从原子分子水平研究生命体系中的重要问题是计算化学的重要方向。它可以解决许多重要的生物学问题，计算和分析酶的结构及活性机理，揭示遗传与变异的奥秘，调控基因的复制和突变，设计高效无毒的新药等。总之,从微观水平看，生命体系基本过程如调控和识别的本质仍然是化学问题。因而应用理论化学方法, 结合计算机技术对这些问题进行深入研究具有重要的理论和实际意义。
在催化化学领域，计算化学的作用也越来越受到重视。例如，分子在分子筛骨架中的吸附是影响分子筛催化活性和选择性以及分离效率的重要步骤，因此研究分子筛骨架与探针分子的相互作用对研究其催化性能至关重要，并有助于设计更高效的催化剂。Jiang等采用量子化学方法研究了锂型丝光沸石（LiMOR）的结构及其对胺类分子的吸附性能。结果表明，胺分子与分子筛之间的主要作用力为氮上的孤对电子和锂离子之间的静电作用力, 胺分子与分子筛骨架氧之间的弱氢键作用对其吸附有一定的稳定作用。
再比如，苯和甲苯与在电极或过渡金属表面的催化加氢有许多实验研究，然而，苯分子在铂电极上究竟以何种方式吸附、吸附过程如何进行是很值得探讨的问题。Yu等采用密度泛函方法计算了考虑水溶剂效应下苯与铂化学吸附作用的位能曲线，表明苯与铂的吸附是自发过程，有水溶剂作用时吸附作用能被降低，展示出明显的水溶剂效应，且铂在苯环上发生吸附转移。
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历史上经典的计算化学工作和思想
a. 计算化学大师Kendall N. Houk。他是美国加州大学洛杉矶分校（University of California, Los Angeles）教授，2010年当选美国科学院院士，是理论与计算化学领域的权威人物，在酶催化反应的计算研究和理论预测、不对称反应的定量催化模型、周环反应的机理和动力学研究中取得了丰硕的成果。当然，不少化学研究者也会请Kendall Houk教授帮忙为自己的化学反应“算一算”，不仅为其增加了强有力的理论支持，还可提升文章的水准，获得高影响因子期刊的垂青。最近，顶级期刊Nature及其子刊Nature Chemistry两篇文章的共同通讯作者中均出现了他的名字
b. 在2000年左右，Norskov开始研究化学反应，Scaling Relation（在不同晶面上两个吸附物之间的吸附能呈线性关系）与BEP Relation（化学反应的反应能和活化能之间有线性关系）就是在这个时期发现的。BEP relation不是Norskov的工作，但是他是第一个运用DFT方法来检验这个关系的。
Norskov的早期工作主要依据微观动力学模拟（micro-kineticmodeling）来研究合成氨反应。后来有了DFT计算之后，如何将这两个工作结合在一起，对Norskov来说是下一步的挑战。
目前他已经有了：（1）微观动力学模拟的方法（2）Scaling Relation（3）BEP Relation。在微观动力学中的速率常数会含有活化能，活化能经过BEP关系可以转化为反应能，在表面上的吸附反应的反应自由能与吸附物的吸附自由能有关。由此，就把反应活性与吸附物的吸附能联系起来了。又由于Scaling Relation的存在，可以将独立变化的吸附能数目急剧减小。因此最后剩下1/2/more个吸附能，这些吸附能就被称为“描述符”。
美国斯坦福大学化学工程师吉恩斯·诺斯科夫（Jens Norskov），因其在实体面材的多相催化方面的理论和实践研究，带来了合成氨和燃料电池重大进展而获得2017年“引文桂冠奖”。
c. 通过电子结构分析对成键方式建立的新认识
（一）价键理论 在处理氢分子成键的基础上，这个理论认为：原子在未化合前有未成对的电子，这些未成对 的电子，如果自旋是反平行的，则可两两结合成电子对，这时原子轨道重叠交盖，就能生成一个 共价键；一个电子与另一个电子配对以后就不能再与第三个电子配对；如果原子轨道的重叠愈多，所形成的共价键就愈稳定。由于它和人们熟知的价键概念一致，所以较快地发展起来了。价键理论解决了基态分子成键的饱和性和方向性问题，价键理论从处理开始，到杂化轨道理论的提出，的确解释了不少分子结构的实验结果。于是分子轨道法被人重视起来了。
（二）分子轨道理论 分子轨道理论认为：能量相近的原子轨道可以组合成分子轨道。由原于轨道组合成分子轨道 时，轨道数目不变，而轨道能量改变，能量低于原子轨道的分子轨道为成键轨道，高者为反键轨 道，等于者为非键轨道。分子中的电子在一定的“分子轨道”上运动。在不违背每一个分子轨道 只容纳两个自旋反平行的电子的原则下（即鲍利不相容原理），分子中的电子将优先占据能量最 低的分子轨道（即能量最低原理），并尽可能分占不同的轨道，且自旋平行（即洪特规则）。
在成 键时，原子轨道重叠越多，则生成的键越稳定。利用分子轨道理论不仅解决了价键理论所不能解决的问题（例如O 等分子的顺磁性问题），并且提出了三电子键及单电子链等的概念。分子轨道理论从分子的整体出发，对于处理多 原子π 键体系，解释离域效应和诱导效应等方面的问题，都能更好地反映客观实际。
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