催化计算其实很水,1周就学会了
最近收到很多类似的反馈,催化类文章审稿人要求用DFT计算对某个科学问题进行具体解释。与其在修稿期间匆匆忙忙加计算,不如从一开始构思时就采用DFT计算与高端表征相结合的思路,这其实是顶刊标配做法。
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EETOP网友分享的DFT Design For Test related materials 相关资料现在分享给大家:部分截屏:DFT Design For Test related materials 相关资料如有需要可以登录论坛下载
多伦多大学Edward Sargent团队、Jason Hattrick-Simpers团队与无机自动驾驶实验室Kangming Li博士联合招聘博士后研究员。项目聚焦于结合DFT(密度泛函理论)与机器学习技术,加速发现可用于析氧(OER)反应的高熵氧化物催化
二维材料因具有较大的表面积、独特的电子结构而受到人们越来越多的关注。热门二维材料包括Graphene、MoS2、Phosphorene、MXene、MBene等,广泛应用于光电器件、锂离子电池、气体传感器、催化等领域。
国家知识产权局信息显示,北京数渡信息科技有限公司申请一项名为“一种参数化的可减少DFT使用引脚数量的控制器”的专利,公开号 CN 119179294 A,申请日期为2024年11月。
密度泛函理论(DFT)计算在凝聚态物理和材料科学领域中扮演着至关重要的角色,它是一种强大的工具,用于揭示材料的电子结构、预测物理化学性质,以及理解复杂化学过程中的原子尺度现象。DFT计算能够从量子层面提供对材料内部电子排布、能带结构、原子间相互作用以及声子特性