基于密度泛函理论的多体量子力学模拟

背景

量子力学模拟是现代材料科学、化学和凝聚态物理研究的基础工具。传统的多体量子力学计算方法在处理大规模体系时面临巨大的计算复杂度挑战。随着研究体系的规模扩大，传统的DFT计算方法在计算效率和精度之间难以兼顾。因此，需要发展新型的AI加速方法来突破这一瓶颈。

方法

本任务采用基于密度泛函理论(DFT)的多体量子力学模拟框架，结合机器学习技术实现电子结构计算的高效求解。通过构建神经网络势能面，利用数据驱动方法学习原子间相互作用势能，从而大幅降低传统DFT计算的计算成本。同时，采用多体展开方法和蒙特卡洛采样技术提高模拟精度。

应用场景

该方法可应用于材料科学中的晶体结构预测、新能源材料的开发（如锂离子电池材料、太阳能电池材料）、化学反应的机理研究、催化剂设计以及药物分子设计等领域。