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Reviews in Computational Chemistry, Volume 30 (eBook)

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2017
John Wiley & Sons (Verlag)
978-1-119-35604-2 (ISBN)

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Reviews in Computational Chemistry, Volume 30 -
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The Reviews in Computational Chemistry series brings together leading authorities in the field to teach the newcomer and update the expert on topics centered on molecular modeling. Provides background and theory, strategies for using the methods correctly, pitfalls to avoid, applications, and references Contains updated and comprehensive compendiums of molecular modeling software that list hundreds of programs, services, suppliers and other information that every chemist will find useful Includes detailed indices on each volume help the reader to quickly discover particular topics Uses a tutorial manner and non-mathematical style, allowing students and researchers to access computational methods outside their immediate area of expertise

ABBY L. PARRILL, Ph.D., is Professor of Chemistry in the Department of Chemistry at the University of Memphis, TN. Her research interests are in bioorganic chemistry, protein modeling and NMR Spectroscopy and rational ligand design and synthesis. In 2011, she was awarded the Distinguished Research Award by University of Memphis Alumni Association. She has given more than 100 presentations, and published more than 100 papers and books. KENNY B. LIPKOWITZ, Ph.D., was one of the founding Co-editors of Reviews in Computational Chemistry. He spent 28 years as an academician and then moved to Office of Naval Research, a Program Manager in Computer-Aided Materials Design.

Erscheint lt. Verlag 16.3.2017
Reihe/Serie Reviews in Computational Chemistry
Reviews in Computational Chemistry
Sprache englisch
Themenwelt Naturwissenschaften Chemie Physikalische Chemie
Naturwissenschaften Chemie Technische Chemie
Technik Maschinenbau
Schlagworte chemical engineering • Chemie • Chemische Verfahrenstechnik • Chemistry • Computational Chemistry & Molecular Modeling • Computational chemistry, molecular modeling, computer-assisted molecular design, CAMD, quantum chemistry, molecular mechanics and dynamics, quantitative structure-activity relationships, QSAR, chemical bonding, basis sets, master equation approach, open-shell species, continuous symmetry, machine learning • Computational Chemistry u. Molecular Modeling • Materials Science • Materialwissenschaften
ISBN-10 1-119-35604-0 / 1119356040
ISBN-13 978-1-119-35604-2 / 9781119356042
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