高通量计算与机器学习相结合的综合计算化学实验设计与实践

周佳

引用本文: 周佳. 高通量计算与机器学习相结合的综合计算化学实验设计与实践[J]. 大学化学, 2025, 40(9): 69-75. doi: 10.12461/PKU.DXHX202411067 shu
Citation:  Jia Zhou. Design and Practice of a Comprehensive Computational Chemistry Experiment Based on High-Throughput Computation and Machine Learning[J]. University Chemistry, 2025, 40(9): 69-75. doi: 10.12461/PKU.DXHX202411067 shu

高通量计算与机器学习相结合的综合计算化学实验设计与实践

    通讯作者: 周佳,E-mail:jiazhou@hit.edu.cn
  • 基金项目:

    哈尔滨工业大学深圳校区质量工程项目(高等教育教学改革项目)(HITSZERP22009);哈尔滨工业大学深圳校区思政课程和课程思政专项课题(HITSZIP22017)

摘要: 随着计算化学和人工智能技术的迅猛进步,它们在化学教育领域的应用愈发关键。本实验项目专门为化学高年级本科生及研究生搭建了一个综合性的实验平台,将计算化学与机器学习方法加以融合,对有机化合物的键解离能展开深入探究。课程内容包含量子化学计算方法的基础原理、实操技巧,还有机器学习模型的构建、训练以及验证等多个方面。学生将借由实际操作,学会运用先进的计算工具和算法来预测与分析化学键能,进而增进对化学反应机理的深度认知。课程的目标在于让学生不但能够熟练掌控数据处理和分析的技能,并且能够独立凭借这些技能从事化学问题的研究,为日后的科研工作或者跨学科领域的探索筑牢根基。

English

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      St. John, P. C.; Guan, Y.; Kim, Y.; Kim, S.; Paton, R. S. Nat. Commun. 2020, 11 (1), 2328.St. John, P. C.; Guan, Y.; Kim, Y.; Kim, S.; Paton, R. S. Nat. Commun. 2020, 11 (1), 2328.

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      Feng, C.; Sharman, E.; Ye, S.; Luo, Y.; Jiang, J. Sci. China Chem. 2019, 62 (12), 1698.Feng, C.; Sharman, E.; Ye, S.; Luo, Y.; Jiang, J. Sci. China Chem. 2019, 62 (12), 1698.

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      Mathematica 12.0 ed.; Wolfram Research, Inc.: Champaign, IL, USA, 2019.Mathematica 12.0 ed.; Wolfram Research, Inc.: Champaign, IL, USA, 2019.

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  • 发布日期:  2025-03-26
  • 收稿日期:  2024-11-19
  • 接受日期:  2025-01-02
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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