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shuo_tao新虫 (初入文坛)
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招收2027年计算物理硕士/博士研究生·吉林大学物理学院陶硕教授课题组
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陶硕教授课题组·招收2027年秋季入学硕士/博士·吉林大学物理学院-物质模拟方法与软件教育部重点实验室 【研究方向】 1.设计新型分子晶体生成式模型（扩散模型、流匹配模型...） 2.开发次世代高精度分子晶体机器学习势（MLP） 3.开发多尺度（DFT-NEMD-Hydrocode）分子动力学模拟软件 【课题组负责人简介】 陶硕，吉林大学教授，2017年毕业于中国台湾淡江大学物理学系，并获得理学学士学位；同年赴美国纽约州立大学石溪分校学习， 2020年进入美国罗格斯新泽西州立大学纽瓦克分校攻读应用物理学博士，2025年获博士学位，后赴美国北卡罗来纳大学夏洛特分校从事博士后研究。2026年通过国家海外高层次青年人才计划引进吉林大学物理学院，依托单位为物质模拟方法与软件教育部重点实验室。 陶硕长期从事常压及高压条件下材料晶体结构预测、物质性质理论模拟以及人工智能驱动的计算材料设计研究，聚焦于发展融合第一性原理、晶体结构预测与机器学习的高通量计算新方法。主要成果包括：1）提出了基于对称性偏置的势能面结构优化与结构搜索新方法，显著提升了复杂体系亚稳结构的搜索效率与成功率；2）构建了基于高斯重叠矩阵描述符的EOSnet图神经网络模型，突破了传统机器学习在材料能带性质预测上的精度瓶颈；3）成功预测了具有理想直接带隙的新型硅同素异形体（Cmcm-Si$_{32}$）与新型常压超导材料（YSi$_6$），为解决硅基光电子器件核心难题及探索新超导体提供了理论支撑；4）开发了机器学习辅助的高通量筛选工作流，实现了新材料的高效逆向设计，为构建高精度、高可信度晶体材料数据库提供了新的思路。以上研究成果，均以第一作者的身份在J. Phys. Chem. Lett.，Comput. Matter. Today，Phys. Rev. X Intelligence和Ann. Phys. (Berlin)等国际期刊发表了相关论文，并在材料结构预测、机器学习材料模拟以及人工智能驱动材料发现等方面形成了较为系统的研究基础。 CV及其他详情请见个人网站：https://tack-tau.github.io/stao.github.io/ 【岗位要求与职责】 1.硕士研究生 物理/化学/材料科学等相关专业的本科毕业生，对第一性原理计算、晶体结构预测、多尺度模拟、机器学习在材料科学中的应用有一定了解并且有浓厚兴趣的同学 凝聚态物理/固态物理理论基础扎实，有一定的编程基础以及代码阅读能力，对科学研究充满热情，具备良好的科研潜力和英文水平。 2.博士研究生 物理/化学/材料科学等相关专业的硕士毕业生，特别是具有第一性原理计算、晶体结构预测、多尺度模拟、机器学习在材料科学中的应用研究背景的同学 凝聚态物理/固态物理理论基础扎实，有扎实的编程基础以及代码阅读能力，对科学研究充满热情，具备良好的科研潜力和英文水平。 【福利待遇与发展支持】 硕士/博士研究生 薪酬与奖励： 提供具有竞争力的津贴，并根据研究表现与进展给予年度奖励。 【应聘方式】 请将以下材料（word/PDF文档）发送至：stao@jlu.edu.cn 个人详细简历（含教育背景、研究经历、论文发表、获奖情况等） 邮件主题请注明： 2027秋季硕士/博士申请 + 姓名 + 当前学校/单位 |
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