各个层次的化学课程都将定量思维作为学生学习的一项关键技能。除了确保学生学习特定学科的化学概念和相关的数学，本科和更高层次的课程也会教授计算——比如如何获取、可视化和分析数据，以及完成这些任务所需的技能。教师选择MATLAB是因为学生可以轻松入门，在单一平台上工作，并快速找到有用的资源。

在单一的课程中教授计算和领域知识是具有挑战性的，因此需要有一定的预见性和组织良好的课程框架。习题集和其他资源(如视频)也是必要的，可以帮助学生学习必要的基础材料和发展必要的编程技能。

MATLAB简介

• MATLAB斜坡弯道(互动教程)
• MATLAB入门(7点)(视频)

工具和代码示例

• EasySpin-模拟和拟合EPR谱的工具箱
• 菠菜:一个快速旋转动力学模拟库(金宝app支持NMR, EPR, MRI等)
• 用MATLAB实现化学动力学
• 化学计量工具:进行化学计量的工具
• 绘制氢原子分子轨道
• 色谱法的工具箱
• MATLAB中的原子轨迹运算
• 数据采集的例子
• 化学文献:实验数据的分析

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交互式应用程序

• 曲线拟合程序
• 分子查看器

课程课程

• MATLAB中的曲线拟合教学活动
• 用MATLAB进行化学化学计量

案例研究与教学法

• 学校是如何开发跨课程技能的
• 通过综合课程构建计算思维(54)——视频
• 白皮书:在化学工程课程中整合计算
• 学术之外:阿贡国家实验室开发传感器的化学试剂检测

教科书

• 《化学工程师软件入门》
• 化学工程计算导论，2e
• 化学和工艺工程师的统计学:一种现代方法
• 化学中的实际数据分析
• 化工、生化、环境工程过程建模与仿真
• 化学和物理中的光谱方法
• 化学LibreTexts

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额外的资源

• 超越Excel:增强您的数据分析与MATLAB(55:44)——视频
• 生物信息学的工具箱
  • 访问生物数据的标准文件格式，如蛋白质数据库(PDB)、质谱数据、在线数据库、网站等
• 结构分析:对分子的三维结构进行可视化分析
• 质谱和生物分析
• 连接到数据采集卡、设备和模块
• 化学工程的计算机辅助