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研究方向


第一性原理计算研究:

(1)超导材料、纳米材料、生物大分子的结构与特性的第一性原理计算研究。


计算方法研究:

(2)机器学习算法。通过机器学习预测材料新结构;

(3)遗传算法(Genetic Algorithm-GA)的发展与应用。GA方法是寻找体系最稳定结构的有效方法之一。目前广泛应用在晶体结构和团簇及分子的最稳定结构的搜索研究中;

(4)人工神经网络算法(Artificial Neuron Network-ANN)的发展和应用。主要研究机器学习方法和人工智能方法;

(5)Tight-Binding-TB算法的发展与应用。TB方法比第一性原理方法在中等体系的尺度上计算速度加快了10^3-10^4倍左右,在材料大体系与生物体系的计算研究中有较好的应用前景。主要发展TB方法及不同元素的TB势参数;

(6)电子特性和电子关联方法 (Electron Correlation-EC) 的研究。研究电子间相互作用的本质与特性。