基于量子力学的第一性原理计算方法与应用

陈默涵 研究员

北京大学 应用与物理技术研究中心

2020.12.25（星期五）15:00，理科二号楼2821

报告摘要：

基于量子力学的第一性原理方法无需借助经验参数，通过原子尺度计算可以得出物质的许多性质，已在许多领域有着成功应用。密度泛函理论由于较好的平衡了计算精度与效率而被广泛使用，然而却面临着计算时间复杂度高的困难，难以应用到大尺寸系统计算中。此外，密度泛函理论的大规模并行由于算法复杂也面临挑战。另一方面，经典分子动力学方法借助经验势场可以高效率的模拟较大尺寸的系统，并且算法上较容易实现大规模并行，然而却长期面临着精度不够的困难。本次报告将介绍通过结合第一性原理、深度学习方法与高性能计算，可以将第一性原理计算的精度与分子动力学方法的高效率结合起来，从而进行大尺寸系统的大规模并行计算。

报告人简介：

陈默涵，北京大学应用与物理技术研究中心研究员。本科和博士毕业于中国科学技术大学物理系，先后在普林斯顿大学和天普大学从事博士后研究。研究兴趣包含发展密度泛函理论的新算法和基于机器学习的分子模拟方法，并将这些方法应用于温稠密物质、液态水和离子、托克马克壁材料、高温高压物质等，取得了一系列有重要意义的研究成果。在Nature Chemistry，Science Advance，PNAS，PRL等国际核心学术刊物上发表重要论文。作为主要完成人开发了两套密度泛函理论计算软件ABACUS和PROFESS 3.0，基于深度势能方法的超大规模并行模拟工作获得2020年“戈登贝尔奖”。

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