理论计算催化、机器学习、分子动力学模拟、量子化学、第一性原理计算。
方向一：基于神经网络势函数的催化大模型开发与动态催化研究。
Development of Catalytic Large Atomic Models and Dynamic Catalysis Research
在真实催化反应条件下，模拟反应气氛、温度、压力、外场等因素影响下的复杂催化剂结构是计算催化领域面临的难题，在模拟时间尺度和空间尺度上理论计算都和实际催化场景有巨大差距。为解决此难题，基于神经网络势函数，开发应用于催化领域的全原子大模型，在近似DFT的计算精度下对复杂多尺度催化体系进行大规模、长时间的计算模拟。深入研究催化剂在反应条件下的动态变化。
方向二：电化学界面的恒电势计算方法与电子结构分析。
Constant Potential Calculation Methods and Electronic Structure Analysis of Electrochemical Interfaces
电化学界面计算涉及复杂的电势影响、溶剂化效应与双电层模型描述。基于恒电势/电容计算模型，考察负载单原子/团簇催化剂在经典电催化反应过程中的电子结构变化及其对催化反应过程的影响。
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2025年招生计划：
1.催化神经网络势函数大模型【需要计算机/数学/物理/化学背景，博士/硕士】
2.AI辅助的光刻胶大模型与机器学习【需要计算机/数学/软件/电子/物理方向背景，博士/硕士】
