课题组近期成果
课题组研究方向
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围绕“实现跨时间尺度的动力学模拟”,开发包括机器学习、力场拟合、动力学模拟方法在内的计算模拟方法; -
运用动力学模拟、过渡态搜索、蒙特卡罗等方法,揭示与能源、环境相关的催化剂的作用机理; -
开发“机器学习-数据库”模型,建立构效关系,实现催化剂的大通量筛选。
招聘岗位
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具有或即将获得化学、物理、材料或计算机等相关专业博士学位; -
具有物理化学、计算化学、计算物理或机器学习相关背景; -
在相关领域发表不少于2篇SCI论文,或在相关领域顶级期刊以第一作者或通讯作者发表过学术论文; -
掌握Python、C/C++、Fortran等其中一种或多种编程语言者优先; -
熟悉机器学习相关框架(Pytorch或Tensorflow)者优先; -
对理论计算研究工作充满热情,有较强的独立科研能力、强烈的进取心,做事认真负责具有良好的团队合作精神。
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个人简历(包含文章发表列表) -
两位海内外同行的推荐人联系方式
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具有计算化学、计算物理、计算材料方面背景,访问学生要求已修完基础课程的在读硕士或博士研究生。 -
学习积极主动,善于发现和解决问题。 -
能够在课题组连续工作两年以上。 -
有以下学习或工作经历者优先:熟悉Vasp、CP2K等至少一种计算模拟软件;熟悉Python、Fortran、C/C++等至少一种计算机语言;在国际期刊上发表过英文论文者;有机器学习经验者。
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每月依照南方科技大学相关规定发放补助。 -
根据课题进展,学生可在课题组PI指导下发表SCI期刊研究论文,撰写毕业论文,参加国内外学术会议。 -
表现突出的可优先考虑录用为研究助理、 研究员及继续攻读南方科技大学博士研究生,或推荐到国内外合作单位深造。
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个人简历(包含文章发表列表) -
两位海内外同行的推荐人联系方式
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