DeepH

从引力波探测到合金设计：第一性原理电子结构计算与AI大模型本地部署的算力工作站该怎么配？

一、当量子力学遇见航天材料 2025年6月，西北工业大学凝固技术国家重点实验室卢艳丽教授团队的一项研究引起了材料学界的关注。他们针对引力波探测中的关键材料——金铂合金——开展了系统性的第一性原理计算研究，通过密度泛函理论（DFT）分析了不同Au-Pt比例下的弹性、热学性能和电子结构，最终确定了Au75Pt25为最适合航天器检验质量的材料成分。这项工作发表在Journal of Materials […]

材料第一性原理计算：VASP-DFT杂化泛函与DeepH深度学习——算力工作站配置边界在哪里？

2024年10月，清华大学物理系徐勇团队与加州大学伯克利分校合作，在Nature Communications上发表了一项突破性成果：他们将DeepH方法从半局域泛函推广至杂化泛函。这意味着，过去需要消耗GGA计算量8到10倍的HSE06杂化泛函，现在可以通过深度学习在接近GGA的时间成本下完成。2025年12月，徐勇团队与北京大学陈基团队在Nature Computational Science […]

清华大学超导机理研究算力解析——镍基材料常压超导突破背后的DFT+GW计算基建

摘要：2025年2月，清华大学联合团队在国际顶刊《自然》发表重大突破：在常压下实现镍氧化物材料的高温超导电性。这一发现使镍基材料成为继铜基、铁基之后第三类突破”麦克米兰极限”的高温超导体系。本文从计算物理视角切入，深入解析支撑这类前沿研究的DFT（密度泛函理论）与GW近似算法本质，梳理拓扑材料电子结构计算的硬件瓶颈，并提供从单点验证到高通量筛选的四级算力配置方案。 一、引言 […]

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