化学计量学解决问题的方法

1.3　化学计量学解决问题的方法

化学计量学运用各种数学和统计方法进行数据处理和信息抽提。例如，化学谱图是一种常见的化学信息载体，为了从中提取有用的信息，通常我们会对化学谱图进行去除噪声、微分或积分以及傅里叶变换等预处理，在相关的化学定律（如Lambert－Beer定律）基础上结合多元统计方法，可建立复杂样品中化合物浓度和化学图谱信息间的数学关系，以达到对样品进行定量或定性分析的目的。这些化学信息解析中用到的数学方法分散在数理统计、多元统计分析、线性代数、最优化理论、数值分析与拟和等应用数学专著与教材中。

理工科的大学生大都具备高等数学、线性代数的基础，概率和数理统计的学习则视具体专业而定。大学数学课程中将各种实际研究对象或问题抽象成为变量、矢量、矩阵、函数等概念，在数学课上学生只是学习各种定理、概念，而不知道它们都有哪些用处、如何在实际问题中运用这些理论和知识。因此，作为高等院校的高年级理工科大学生及研究生，结合专业背景，学习如何综合运用专业知识、数学方法进行数据分析和信息抽提与挖掘，以解决相关领域中出现的各种问题、满足现代信息社会的迫切需求，是十分重要和必要的。化学计量学的学习与实践可以作为构建数学方法、计算机技术与化学问题间的桥梁，培养学生的数据分析、信息挖掘能力。

化学计量学方法的学习及其应用需要三方面的基础：一是相关的数学基础和知识；二是应用计算机处理数据和编程的能力；三是相关的化学和专业背景知识。对于本书的对象（化学类相关专业本科生）而言，计算机编程能力比较薄弱，专业的软件（如统计软件包SPSS、SAS）并不全部适合本教材内容，并且这些软件限制了学生的主观能动性。而纯粹的计算机编程平台（如C语言）不适合于缺乏专业训练的学生进行复杂方法编程和计算机实现。MATLAB作为一个基于C语言和以矩阵为变量开发的数学软件平台，包含大量基本函数，本教材中涉及的很多算法都以函数形式包含在MATLAB平台的相关工具箱里，MATLAB平台使得数学算法的实现和编程十分简单。因此，为便于学生实践和练习，本书的大部分例子都配有MATLAB命令和命令中各相关参数的解释。希望本课程的学习和实践，能够帮助学生构建专业知识与数学概念、方法间的桥梁，锻炼综合各种知识、方法去解决复杂实际问题的能力，使学生具备较好的数据分析和信息抽提的能力，以适应信息化社会的挑战和要求。