报 告 人：杨玉荣

报告时间：2025年07月19日 下午2:30-3:10

报告地点：物理楼301会议室

报告题目：基于机器学习和声子耦合的大尺度计算方法发展及应用

摘要：

基于密度泛函理论的第一性原理方法已成为科学研究不可或缺的工具。然而，由于第一性原理和从头计算分子动力学计算成本高昂，研究大尺度体系的结构与性质仍然面临巨大挑战。基于机器学习原子间势函数的分子动力学方法可处理更大尺度的体系，但其仍难以模拟原子数超过10⁷的介观尺度结构。我们提出了一种普适的有效哈密顿量方法，利用对称性写出体系的结构畸变、应变耦合的能量表达式，并基于贝叶斯线性回归的主动机器学习方法获得有效哈密顿量的参数。这种计算方法比分子动力学方法快3个数量级，为研究铁电、介电、离子导体、高熵合金等材料提供了有力工具。以BaTiO₃、Pb(Zr_0.75Ti_0.25)O₃及(Pb,Sr)TiO₃体系结构为例，通过与常规参数化方法和实验结果的对比，验证了该方法的准确性。

简介：

杨玉荣，南京大学教授，入选国家海外高层次人才引进计划（青年项目）。曾任美国阿肯色大学研究助理教授、副教授。研究方向为利用和发展第一性原理、蒙特卡洛、分子动力学等方法，研究多铁性材料、铁电材料、磁性材料相关材料和器件设计。课题组发表包括Nature、Nature Mater.、Nature Nanotechnol.、 Phys. Rev. Lett.、Nature commun.等研究论文120余篇，包括14篇PRL，30余篇PR系列。曾应法国物理学会和英国物理学会邀请，在法国Comptes Rendus Physique和英国J. Phys.: Condens. Matter.物理学期刊上撰写综述论文；曾应美国物理学会等邀请，在APS March Meeting等国际会议上做邀请报告。