化学簇对BZT材料结构与功能特性的分子动力学模拟研究

通过大规模分子动力学模拟，研究二元单轴椭球粒子混合物在Gay-Berne势下的非平衡相序动力学，揭示两阶段有序过程的时序特征。

将最优偏置问题建模为遍历最优控制问题，通过求解无偏动力学无穷小生成元的线性特征值问题实现加速分子态转变的偏置势学习。

提出通过测量响应系数预测分子动力学中力修正对能量交换和结构统计的影响，区分能量传递与恢复力变化。

提出利用稀疏微分技术从机器学习原子间势（MLIP）精确计算分子Hessian矩阵，将计算复杂度从O(N²)降至O(N)，突破传统方法对小体系的限制。

材料科学领域大规模预训练语料库，含约780M tokens的RefinedWeb数据，用于AI辅助材料发现与分子动力学建模。