计算材料学 之 材料设计、计算及模拟

模拟计算在材料科学中的应用材料科学是一门非常重要的学科，它涉及到多个领域和应用，包括电子、能源、航空、建筑、医疗等等。

随着科技的进步和计算机技术的发展，越来越多的学者和科研人员意识到了计算方法的重要性，其中就包括模拟计算。

模拟计算是指利用计算机对物理、化学、材料等科学现象进行数字模拟和仿真，以便更好地理解其本质和特性。

在材料科学中，模拟计算的应用非常广泛，本文将对其进行探讨。

1. 从宏观到微观：材料的结构与性质材料的性质与其结构密切相关，而结构又决定了材料的性能。

因此，了解材料的结构与性质之间的关系是材料科学的基础和核心。

传统的实验方法能够提供一些直观的信息，如材料的外观、重量、硬度等，但却无法深入到内部的微观结构。

模拟计算可以填补这一空缺，通过计算/模拟得到材料的内在结构和性质，从而更好地理解材料的行为和性能。

在材料科学中，模拟计算的应用非常广泛，其中最主要的一种方法是分子动力学模拟（Molecular Dynamics Simulation）。

该方法基于牛顿力学和统计力学原理，以“原子”或“分子”为单位进行模拟，可以模拟出材料的微观结构和性质。

例如，通过模拟可以得到材料的晶体结构、原子间的距离、键长和角度等信息，可以研究材料在不同温度和压力下的变化、扭曲、拉伸等行为，并得到应力、应变、热膨胀系数等材料的力学性质。

此外，还有多尺度模拟方法（Multi-scale simulation method），它可以从宏观到微观多个尺度上进行模拟，在不同尺度上研究材料性质的变化规律。

这些方法可以通过建立材料结构的精确数学模型，再利用数值计算方法模拟数学模型来研究材料的性质和性能。

2. 材料研发的辅助工具在材料研发中，模拟计算可以成为一种非常有效的辅助工具。

传统的材料研发通常需要耗费大量的时间和精力进行实验制备和测试，而模拟计算则可以提供更为快捷、灵活的方法。

一种典型的应用就是材料的预测性能。

在实验制备之前，可以通过预测性能得到初步的研究数据。

计算材料学中的纳米材料计算设计随着现代科技的不断发展，计算材料学得到了广泛的发展和应用。

计算材料学是指基于计算机科学和计算技术，运用理论计算和模拟方法，研究材料结构、材料性质和材料行为的一种新兴学科。

其中，纳米材料的计算设计更是引起了人们的极大兴趣。

纳米材料是代表未来发展方向的一种全新材料，具有极为广阔的应用前景。

纳米材料的特点主要表现在其尺寸上，具有很多迥异于宏观材料的优异性能，如高比表面积、高催化活性、高光学传感性能等等。

由于在纳米尺度下，材料的结构和性质会发生显著变化，因此，纳米材料的计算设计显得尤为重要。

纳米材料计算设计的目的，主要是为了模拟、预测和评估纳米材料的性能与应用，以便通过计算得出更加实用、合理的设计方案。

计算材料学中的标准设计流程为：确定问题和目标、模拟材料的结构与性质、评估设计方案的优化性能，并进行实验验证。

纳米材料的计算设计需要考虑很多方面，如化学成分、晶体结构、物理形态、应力分布、电子结构等。

具体的计算设计方法，可以运用分子动力学模拟、密度泛函理论、量子化学计算等方法来进行。

其中，密度泛函理论是非常常见的一种方法。

该方法主要基于电子结构理论，从微观角度出发，来对材料的物理性质进行研究。

密度泛函理论将整个晶体看作一个整体，将其电子分布密度作为描述用的基本量。

它认为体系的电子密度分布，反映了体系中全部电子的概率密度，并且体系的详细电子状态可以用电荷密度确定。

特别的，该理论通过基态电子密度来表征材料的性质，从而减少了计算成本和复杂性，具有很高的可靠性。

随着计算机模拟技术的不断发展，密度泛函理论的计算精度和速度也得到了明显的提高。

如今，其已成为准确预测纳米材料结构和性质的核心方法之一。

其优势在于可以通过计算来确定理化性质参数，如能带结构、形状、大小和扭曲等，得出高精度的结构优化与能带分析。

在纳米材料计算设计中，需要深入研究材料特殊的物理化学性质，如化学反应中的活性位点、催化反应的速度、能带结构的变化等。

计算材料学（Computational Materials Science），是材料科学与计算机科学的交叉学科，是一门正在快速发展的新兴学科，是关于材料组成、结构、性能、服役性能的计算机模拟与设计的学科，是材料科学研究里的“计算机实验”。

它涉及材料、物理、计算机、数学、化学等多门学科。

计算材料学- 学科介绍计算材料学（Computational Materials Science），是材料科学与计算机科学的交叉学科，是一门正在快速发展的新兴学科，是关于材料组成、结构、性能、服役性能的计算机模拟与设计的学科，是材料科学研究里的“计算机实验”。

它涉及材料、物理、计算机、数学、化学等多门学科。

计算材料学主要包括两个方面的内容：一方面是计算模拟，即从实验数据出发，通过建立数学模型及数值计算，模拟实际过程；另一方面是材料的计算机设计，即直接通过理论模型和计算，预测或设计材料结构与性能。

前者使材料研究不是停留在实验结果和定性的讨论上，而是使特定材料体系的实验结果上升为一般的、定量的理论，后者则使材料的研究与开发更具方向性、前瞻性，有助于原始性创新，可以大大提高研究效率。

因此，计算材料学是连接材料学理论与实验的桥梁。

计算材料学- 研究领域材料的组成、结构、性能、服役性能是材料研究的四大要素，传统的材料研究以实验室研究为主，是一门实验科学。

但是，随着对材料性能的要求不断的提高，材料学研究对象的空间尺度在不断变小，只对微米级的显微结构进行研究不能揭示材料性能的本质，纳米结构、原子像已成为材料研究的内容，对功能材料甚至要研究到电子层次。

因此，材料研究越来越依赖于高端的测试技术，研究难度和成本也越来越高。

另外，服役性能在材料研究中越来越受到重视，服役性能的研究就是要研究材料与服役环境的相互作用及其对材料性能的影响。

随着材料应用环境的日益复杂化，材料服役性能的实验室研究也变得越来越困难。

总之，仅仅依靠实验室的实验来进行材料研究已难以满足现代新材料研究和发展的要求。

计算力学中的材料模拟材料模拟是计算力学中的重要分支，其主要任务是利用计算机模拟材料在不同条件下的物理性质和化学反应过程，从而预测材料在实际应用中的性能表现。

这种方法已经得到了广泛的应用，对于加速材料设计和开发具有重要意义。

材料模拟基础材料模拟的基础是材料的原子结构、分子结构以及晶体结构。

在材料模拟中，通常会使用能量泛函理论（DFT）来计算材料光电、热力学、力学、磁学等性质。

通过分子动力学模拟（MD）或蒙特卡罗模拟（MC）等方法，可以模拟材料的结构和动态过程，预测材料的物理性质和化学反应。

在材料模拟中，还需要建立材料的力学模型和热力学模型，进行力学和热力学分析。

材料模拟方法1. 基于第一原理计算的材料模拟DFT是现代材料模拟的重要工具之一，它通过计算材料的电子密度分布、能量、原子和分子的结构和相互作用等，预测材料的物理性质和化学反应。

DFT的计算方法具有很强的理论基础，可以高效地预测材料的各种性质。

常见的DFT软件包有VASP、ABINIT、Quantum Espresso等。

2. 分子动力学模拟MD模拟是一种将原子和分子作为带电粒子进行计算的方法。

MD模拟可以模拟材料的结构和动态过程，比如材料的热膨胀系数、热导率、比热容、杨氏模量等物理性质。

常见的MD软件包有LAMMPS、GROMACS、DL_POLY等。

3. 蒙特卡罗模拟MC模拟是一种基于统计力学的方法，可以模拟凝聚态材料的力学、热力学、结构和动力学过程。

MC模拟通过建立材料的统计模型，利用随机抽样的方法模拟材料的结构和性质。

常见的MC 软件包有VASP-MC、CASTEP-MC等。

材料模拟应用1. 预测材料性能材料模拟可以通过计算材料的物理性质和化学反应，预测材料的性能。

比如，通过计算材料的受力变形响应，可以预测材料的强度和韧性；通过计算材料的导热性能，可以预测材料的热导率；通过计算材料的电子结构和电子密度分布，可以预测材料的电导率和光学性质。

计算材料学建模
材料学建模是一个复杂的过程，它需要考虑到材料的成分、结构、性
质等多个因素，因此涉及到的计算方法也是多种多样的。

以下是几个常用的计算方法：
1.第一原理计算：利用量子力学原理和电子结构计算方法，计算材料
的电子结构和物理性质。

这种计算方法需要高性能计算机和复杂的软件支持，通常用于研究材料的基本物理性质、电子结构和化学反应等。

2.分子动力学模拟：建立分子模型，通过计算分子之间的相互作用力
和运动轨迹，模拟材料的结构和性质。

这种计算方法通常用于研究聚合物、蛋白质等大分子材料的结构和动态性质。

3.有限元分析：将材料结构分成若干小单元，并对每个小单元进行力
学分析，从而计算材料的应力、应变分布和变形行为。

这种计算方法通常
用于研究材料的力学性质和工程应用。

4.统计建模：利用已知数据和统计方法，建立材料的数学模型，从而
预测材料性质和性能。

这种计算方法通常用于数据分析和机器学习等领域。

总的来说，材料学建模涉及到多个学科的知识和技术，需要综合运用
多种计算方法来解决不同的问题。

材料科学中的模拟与设计材料科学是一门研究材料性质及其应用的学科，而模拟与设计是其重要组成部分。

模拟与设计的目的在于利用先进的计算机科学和材料科学技术，开发新材料以及改进已有材料的性能，以满足人类对特定材料需求的需求。

现代材料科学的发展离不开模拟与设计的支持，下面将从模拟与设计在材料科学中的应用和发展历程两方面进行探讨。

一、模拟在材料科学中的应用模拟的概念是指基于数学模型和计算机方法，模拟真实环境中材料的行为和性能。

在材料科学中，模拟可以帮助研究人员通过计算机程序来模拟各种材料在极端条件下的行为，比如高温、高压、强辐照等。

这种模拟方法可以大大减少实验中的时间和金钱成本，掌握材料的基本原理和行为规律。

其中，分子动力学模拟（MD）是材料科学中常用的一种模拟方法。

分子动力学通过考虑材料中每个原子或分子的运动来研究材料性质。

这种方法可以研究材料晶格的变形性质、材料的力学性能、材料的热力学性质等。

另外，有限元法（FEA）也是模拟较常用的一种方法。

有限元分析通常用于研究结构材料，如金属和塑料，而不是分子和原子级别模拟，FEA可以预测材料部件的各种性能，比如力学、电磁、声学、热力学特性等。

二、设计在材料科学中的应用设计可以帮助人们在开发新材料时，更好地掌握材料的结构、组成和性能之间的关系。

这种方法通常被称为“材料基因组学”。

目前，许多公司和研究机构都使用该方法来寻找更好的材料。

该方法的思想是制定一个模型，该模型可以用于预测和快速评估新材料的性质。

基于此，材料科学家可以评估新材料的可行性和实现性，并为制造这种材料的方法和工具提供指导。

例如，为了提高太阳能电池的效率，材料科学家应用设计进行了相关研究。

他们设计出了一种四十层厚的薄膜结构，该薄膜结构利用太阳能将光转化成电能。

材料科学家使用计算流体力学模拟了这个薄膜阵列，以研究其吸收能力，最终提高了太阳能电池的效率。

除了材料基因组学，另一个应用广泛的设计方法是分子设计。

材料设计与计算范文材料设计与计算是一种将材料科学、工程和计算机科学相结合的研究领域，旨在通过计算机模拟和预测材料的属性和行为，来指导材料设计和优化工艺过程。

随着计算机性能的提高和材料科学研究的深入，材料设计与计算正在成为一种重要的方法和工具。

材料设计与计算的核心是利用计算机模拟和数值计算方法来预测材料的性质和行为。

这些方法可以从原子尺度到宏观尺度进行建模和仿真，有助于研究材料的结构、热力学性质、力学性能、电磁性能等方面。

同时，它还可以帮助优化材料的合成工艺和制备过程，提高材料的性能和效率。

在材料设计与计算中，常用的方法包括分子动力学模拟、量子化学计算、连续介质模型等。

分子动力学模拟是一种模拟材料中原子和分子运动的方法，通过求解牛顿运动方程来揭示材料的动力学行为。

量子化学计算是一种基于量子力学原理的计算方法，可以精确地计算材料的电子结构和化学键强度。

连续介质模型则是一种将材料视为连续均匀介质的方法，可以通过有限元法等技术来模拟材料的宏观力学行为。

材料设计与计算在材料研究和工程中具有广泛的应用。

在新材料开发方面，材料设计与计算可以帮助研究人员在大量候选材料中筛选出具有特定性能的材料，并预测新材料的稳定性和性能。

在材料加工和制备方面，材料设计与计算可以指导工艺优化，减少试错成本和研发周期。

在材料性能改进方面，材料设计与计算可以通过调整材料的组分、结构和微观特性来优化材料的力学、热学、电学和光学性能。

然而，材料设计与计算也面临一些挑战和限制。

首先，计算模型的准确性和可靠性是一个关键问题。

尽管计算能力的提高使得模拟的尺度和复杂度大幅增加，但仍然存在无法准确描述的物理和化学过程。

其次，计算成本和时间也是一个重要问题。

一些复杂材料的建模和仿真需要大量的计算资源和时间，限制了其实际应用的可行性。

此外，材料设计与计算需要材料科学和计算机科学两个领域的交叉，对研究人员的综合素质和技能提出了要求。

综上所述，材料设计与计算是一种将计算机科学与材料科学相结合的研究领域，具有广泛的应用前景和深远的影响。

材料计算模拟的基础和应用材料计算模拟是一个由计算机辅助的材料研究方法，利用计算机模拟材料的结构、力学性能、热学性质等方面的信息。

它应用于从分子到宏观材料的多种尺寸和多个时间尺度的研究，目的是更好地理解材料的基础性质和预测其性能，从而为新材料的合成和性能优化提供理论指导。

材料计算模拟的基础材料计算模拟的基础是量子化学和统计物理学。

量子化学是一种研究分子及其反应转化的方法，其基础在于量子力学。

通过通过求解薛定谔方程、Hartree-Fock方程、密度泛函理论等方法，计算描述材料结构、光电性质等内部信息，这些技术也常被用于设计优化未来的太阳能电池、单分子晶体以及药物、聚合物等材料的性质。

统计物理学则从热力学和统计学的角度考虑材料的性质，主要用于描述材料的热学性质。

这种方法基于经典力学和量子力学，通常是通过分子动力学模拟和Monte Carlo模拟计算系统的配分函数，以预测热力学量如内能、熵、自由能等。

例如，分子温度梯度层析法（MDTG）计算方案，它可以用于预测液体相变温度。

材料计算模拟的应用材料计算模拟可应用于许多材料科学领域，如催化、纳米材料设计、能源存储和转换等等。

以下是几个典型的应用：1. 催化剂设计：催化过程是现代化学工业、能源生产和环保等领域所必需的基本技术。

通过材料计算模拟，我们可以推测催化活性位点的原子结构和反应动力学，设计催化剂材料，提高催化剂的选择性、效率和稳定性。

2. 电池材料设计：材料计算模拟可以帮助我们预测新型电池材料的电化学性质。

例如，电池材料的特殊电化学活性位点可以通过密度泛函理论等方法进行计算，以定制系统的反应能量和电子传输物质等性质，进而提高电池的功率密度、循环寿命和电子储量。

3. 纳米材料设计：纳米材料具有许多特殊的物理和化学性质，可以用于自组装、催化、药物控释等研究。

基于大量的元素、原子和分子的计算机模拟和预测，可以方便地构造出纳米材料的形状、性质和装饰等参数，并预测其在生物医学、光学和电子学等领域中的应用价值。

材料科学与工程的多尺度计算模拟技术随着科技的飞速发展，计算机技术在材料科学与工程领域发挥的作用也越来越重要。

多尺度计算模拟技术是其中的重要一环，它可以帮助我们更好地理解物质的性质、设计新材料和改良材料。

什么是多尺度计算模拟技术？所谓多尺度计算模拟技术，是指利用计算机来模拟材料的性质和行为的方法，它涵盖了从原子、分子级别到宏观级别的尺度范围。

简单地说，这种技术可以帮助我们了解材料在不同尺度下的行为，从而深入研究材料的性质和行为，并且有效地优化它们的设计。

多尺度计算模拟技术的发展历程多尺度计算模拟技术的发展历程可追溯至上世纪 20 年代，但在过去几十年中得到了巨大的发展和普及。

特别是随着计算机科学技术的快速进展，文献库、模拟工具、研究数据的获取和分享成为可能，使得多尺度计算模拟技术的应用更加广泛和深入。

多尺度计算模拟技术的应用范围多尺度计算模拟技术在材料科学和工程领域的应用是非常广泛的。

以下是一些典型的例子：1.材料设计。

多尺度计算模拟技术可以帮助我们从原子水平开始模拟材料的行为，从而理解材料的特性和行为。

在此基础上，我们可以精确地设计新的材料，并预测它们的性质。

2.材料加工和制造。

多尺度计算模拟技术也可以用于模拟材料的加工和制造过程，从而优化材料加工参数，提高生产效率和质量。

3.材料性能测试。

多尺度计算模拟技术还可以模拟材料的性能测试，例如力学性能测试、光电学性能测试等，从而预测材料的性能和评估其适用范围。

4.材料损伤和故障分析。

多尺度计算模拟技术也可以用于模拟材料的损伤和故障，从而优化维修和保养策略，提高材料的使用寿命。

多尺度计算模拟技术的优缺点多尺度计算模拟技术的优点在于：1.提高了材料设计的精准度和效率，减少了实验设计的成本和时间。

2.准确模拟了材料在不同尺度下的行为，深入了解材料的物理、化学和力学性能。

3.可以模拟材料的加工和制造过程，优化生产工艺和生产效率。

4.可以模拟材料的损伤和故障，提高材料的使用寿命。

计算材料学和材料制备技术的发展与应用近年来，随着信息技术、仿真技术和高性能计算技术不断发展，计算材料学和材料制备技术在材料科学领域中的应用越来越广泛。

计算材料学是通过计算机模拟和计算来研究材料的物理、化学、力学等性质的学科，材料制备技术则包括制备和加工材料的各种技术方法。

本文旨在探讨计算材料学和材料制备技术的发展与应用，并阐述其对提高材料性能、提高材料制备效率和减少资源浪费等方面的作用。

一、计算材料学的发展与应用计算材料学是近年来发展最快的材料科学分支领域之一，其研究内容包括材料结构、材料性质、材料制备及应用等方面。

计算材料学相关技术主要包括第一性原理计算、分子动力学模拟、蒙特卡罗模拟、粗粒化模拟等方法。

这些方法可以模拟材料在宏观和微观尺度上的物理、化学、力学等性质，研究材料结构与性能之间的关系，评估材料的性能和可靠性。

计算材料学的应用非常广泛，其主要贡献在于为其他材料研究领域提供与实验相辅相成的理论基础。

例如，在材料设计方面，计算材料学可以通过模拟和计算来预测材料的各种性能，从而优化材料的组分和结构，设计出具有优异性能的新材料。

在材料加工方面，计算材料学可以对加工过程进行模拟，优化加工工艺，提高加工效率和工艺稳定性。

在材料应用方面，计算材料学可以评估材料的使用寿命和可靠性，预测其在不同应力条件下的表现，为工程应用提供重要的理论支持。

二、材料制备技术的发展与应用材料制备技术是指制备材料的各种工艺方法和技术手段，包括材料的合成、改性、加工和处理等。

随着材料科学和工程技术的不断发展，材料制备技术也在不断创新和改进，越来越多的新材料和高性能材料成功应用于各个领域。

目前，材料制备技术的发展方向主要有三个方面：一是实现材料多元化和智能化，即针对不同应用需求，设计和制备更加多样化和功能化的材料；二是实现制备过程智能化和自动化，即借助智能控制和自动化设备，提高材料制备效率和生产效益；三是实现材料绿色制备和循环利用，即通过节能、环保、资源循环利用等方式，减少制备过程中对环境和资源的污染和浪费。

先进的计算材料学方法及其实验验证计算材料学是一门涉及材料的计算、模拟和设计的学科。

它利用计算机分析和预测材料的特性和行为。

计算材料学的出现极大地推动了材料科学技术的发展，成为当今材料科学中的重要组成部分。

其中，先进的计算材料学方法是计算材料学中的关键因素之一。

那么这些方法是怎样实现的？它们又是如何进行实验验证的呢？第一种先进的计算材料学方法是分子动力学（MD）。

MD模拟的基本思想是用牛顿运动方程的数值求解方法，模拟长时间尺度下大分子和物质的运动。

它的实验验证是通过与实际实验对比来进行的。

例如，研究微纳米材料的变形本质和物性时，我们将通过分子模拟来研究其性质变化。

对于一些新材料的研究，我们可以通过分子模拟来预测材料的性质，以便与实际实验结果进行比较，以验证计算的准确性。

第二种先进的计算材料学方法是密度泛函理论（DFT）。

DFT 是由托马斯·库恩和沃尔特·科恩于1964年提出的一种量子化学计算方法，主要用于形象描述电子态、优化结构、计算热力学数据等。

DFT的实验验证是通过与可用的数据进行比较，例如，我们可以将计算材料的结构和能量与实验结果进行比较，以验证模拟的准确性。

DFT的模拟有许多方面，例如，研究新材料的电子结构、光电子属性或化学反应中的化学键的形成和断裂等。

第三种先进的计算材料学方法是分子动态学配运算法（MD穿越）。

它是一种计算材料模拟方法，使用的插值算法归结于大规模平衡模拟技术，其特点是能够直接模拟材料包括纳米尺度的物理性质和材料的多重化学反应。

MD穿越的实验验证是通过与实际实验结果进行检验来进行的。

例如，研究材料的弹性展开和温度稳定性时，我们将通过MD穿越模拟来研究其性质变化。

对于一些新材料的研究，我们将通过MD穿越模拟来预测材料的性质和反应，以便与实际实验结果进行比较，以验证计算的准确性。

综上所述，先进的计算材料学方法是计算科学在材料学中的应用，它为我们提供了预测、分析和设计材料性质的能力。

模拟计算技术在新材料设计中的应用新材料设计是材料科学领域中的重要课题，确保材料的性能、可靠性、成本和环境影响都能得到可控的优化。

目前，模拟计算技术作为一种有效的新材料设计工具，已经被广泛应用。

本文将介绍模拟计算技术在新材料设计中的应用，并分析其优势。

一、分子动力学模拟：材料性能的预测和优化分子动力学模拟是一种基础的模拟计算技术，可以模拟固体、液体、气体中分子的运动。

在新材料设计中，分子动力学模拟可以用来预测材料的物理、化学性质和结构，优化材料的性能。

例如，可以采用分子动力学模拟来研究材料的热膨胀系数、弹性、熔化点和相图等热力学性质，以及机械性质和表面性质等。

分子动力学模拟所需的计算量较大，因此需要高性能计算资源的支持。

随着计算机硬件和处理器性能的不断提升，分子动力学模拟逐渐成为材料科学中的重要研究工具。

二、量子化学计算：材料的电子结构和化学性质的计算材料的性质和性能与其电子结构密切相关，量子化学计算可以用于计算材料的电子结构和化学性质。

例如，可以采用各种密度泛函理论、哈特里福克近似和射线衍射技术来计算材料的电子能级、电子云和电子自旋等性质，进而优化材料的性能。

量子化学计算所需的计算量较大，因此需要高性能计算资源的支持。

例如，可以采用GPU加速的量子化学计算方法，从而大大提高计算效率和精度，使得更复杂的材料系统能够被计算和模拟。

三、多尺度模拟：从原子到宏观的材料性能计算多尺度模拟是将分子动力学模拟、量子化学计算和宏观力学模拟等多种计算技术结合在一起，从而实现从原子、分子到宏观材料性能的模拟和计算。

例如，在纳米和超薄材料领域，多尺度计算可以用于预测和研究材料的机械、热力学、电子、光学等性质，为新材料的设计和性能优化提供有效的工具。

多尺度模拟所需的计算量非常大，需要大规模计算机集群的支持。

例如，可以采用分布式计算与存储平台、高速网络技术和并行计算方法，从而大规模地计算材料的性质和行为，实现多尺度材料设计。

材料结构与性能模拟计算理论与方法简介[使用电脑对材料模拟计算的优缺点]优点：（一）不受实验条件的限制、（二）简化研究的原因缺点：必须使用足够精确的物理定律因此，目前电脑模拟的材料设计走向两个趋势：（一）采取微观尺度（因为物质由原子组成）、（二）使用量子力学（才能正确描述电子行为以及由其所决定的机械、传输、光学、磁学等性质）也就是说，原子之间的作用力以及材料所表现的物性，我们都希望能（不借助实验结果）透过第一原理方法来达到。

[密度泛函理论简介]自从20世纪60年代密度泛函理论(DFT，Density Functional Theory)建立并在局域密度近似(LDA)下导出著名的Kohn-Sham(KS)方程以来，DFT一直是凝聚态物理领域计算电子结构及其特性最有力的工具。

近几年来DFT同分子动力学方法相结合，在材料设计、合成、模拟计算和评价诸多方面有明显的进展，成为计算材料科学的重要基础和核心技术。

特别在量子化学计算领域，根据INSPEC数据库的记录显示，1987年以前主要用Hartree-Fock(HF)方法，1990～1994年选择DFT方法的论文数已同HF方法并驾齐驱，而1995年以来，用DFT的工作继续以指数律增加，现在已经大大超过用HF方法研究的工作。

W. Kohn因提出DFT获得1998年诺贝尔化学奖，表明DFT在计算量子化学领域的核心作用和应用的广泛性。

DFT适应于大量不同类型的应用，因为电子基态能量与原子核位置之间的关系可以用来确定分子或晶体的结构，而当原子不处在它的平衡位置时，DFT可以给出作用在原子核位置上的力。

因此，DFT可以解决原子分子物理中的许多问题,如电离势的计算，振动谱研究，化学反应问题，生物分子的结构，催化活性位置的特性等等。

在凝聚态物理中，如材料电子结构和几何结构，固体和液态金属中的相变等。

现在，这些方法都可以发展成为用量子力学方法计算力的精确的分子动力学方法。

DFT的另一个优点是，它提供了第一性原理或从头算的计算框架。