计算服务 · 方法分类
第一性原理计算 (DFT)
基于密度泛函理论的第一性原理电子结构计算，无需经验参数，从量子力学基本原理出发预测材料性质。
服务内容
- 能带结构与态密度计算 (HSE06, PBE0, GW)
- 电荷密度与差分电荷分析
- 光学性质（介电函数、吸收光谱）
- 弹性常数与力学性质
- 声子谱与热力学性质
- 铁电/铁磁/压电性质
- 功函数与表面能
常用软件
量子化学计算
高精度波函数方法与后 Hartree-Fock 方法，为分子体系提供化学精度级别的计算。
服务内容
- 分子几何结构优化
- 反应路径搜索 (IRC, GSM)
- 过渡态搜索与验证
- 激发态计算 (TD-DFT, EOM-CCSD)
- UV-Vis / IR / Raman 光谱模拟
- NMR 化学位移计算
- 溶剂化效应 (PCM, SMD)
常用软件
分子动力学模拟
经典与第一性原理分子动力学模拟，研究体系在有限温度下的动态行为与统计性质。
服务内容
- 全原子经典 MD 模拟
- AIMD (第一性原理分子动力学)
- 增强采样 (MetaDynamics, Umbrella Sampling)
- 自由能微扰 (FEP) 与热力学积分
- 径向分布函数与配位数分析
- 扩散系数与离子电导率
- 蛋白质-配体结合自由能 (MM-GBSA/MM-PBSA)
常用软件
QM/MM 多尺度方法
耦合量子力学与分子力学，在保证精度的同时处理大规模生物与材料体系。
服务内容
- ONIOM 多层方法
- 静电嵌入 QM/MM
- 酶催化反应机理
- 溶液中的化学反应
- 激发态 QM/MM 动力学
- Adaptive QM/MM 自适应分区
常用软件
机器学习势函数
基于深度神经网络的原子间势函数，实现接近 DFT 精度、经典 MD 速度的大规模模拟。
服务内容
- DeepMD-kit 势函数训练与部署
- NEP (Neuroevolution Potential) 开发
- MACE / CHGNet 通用势函数应用
- 主动学习采样策略
- DP-GEN 自动化训练流程
- 势函数验证与不确定性量化
常用软件
高通量计算与数据挖掘
自动化计算管线 + 数据库挖掘 + 机器学习，实现材料的高效筛选与发现。
服务内容
- 高通量 DFT 计算管线
- Materials Project / AFLOW 数据挖掘
- FireWorks / AiiDA 工作流管理
- 晶体结构原型筛选
- 机器学习预测模型构建
- 自动化数据分析与可视化
常用软件
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