报告题目：机器学习聚类算法在高精度电子结构多中心积分计算中的应用

报告人：胡伟 特任研究员 （中国科学技术大学 合肥微尺度物质科学国家研究中心、大数据学院）

报告时间：2023年10月13日（星期五）14：30-16：00

报告地点：北洋园校区 49 教 210 室（腾讯会议：516-8729-1333）

报告摘要：

        凝聚相体系的光电性质严重地依赖于激发态电子-空穴对（激子）的相互作用。通过基于含时密度泛函线性响应理论LR-TDDFT激发态电子结构计算方法，可以准确地计算体系的激子效应。但是这种激发态电子结构计算速度非常慢，尤其是在高精度的平面波基组下，由于昂贵的多中心积分计算，计算标度更是高达O(N5~N6)，计算复杂度大，内存需求多，传统的第一性原理材料模拟激发态电子计算只能处理数百原子的体系。为了解决这些问题，我们提出了针对凝聚相复杂大体系的LR-TDDFT激发态电子结构低标度计算方法，通过插值可分离密度拟合ISDF低秩分解算法，结合机器学习聚类降维算法和隐式迭代对角化方法，可以将LR-TDDFT激发态电子结构的计算复杂度从高标度O(N5~N6)降低至立方标度O(N3)（与LDA/GGA类似）。而且，这种低标度计算方法有利于在超级计算机上实现大规模高性能并行计算（万核以上）。在自主开发的标准平面波计算软件PWDFT中，通过混合CPU-MPI/OpenMP + GPU-CUDA异构并行计算模式，我们计算了包含4,096原子体相硅的激发态电子结构性质，并行计算的规模高达12,288CPU核。最后，我们采用提出的LR-TDDFT方法研究了二氧化钛表面光催化的激发态电子结构性质，揭示了表面氧桥捕获的热空穴对分子解离反应起到决定性作用。

报告人简介：

      胡伟 中国科学技术大学 研究员 博士生导师。研究领域为理论与计算化学，针对凝聚相复杂体系的高精度电子结构计算和动力学模拟，发展了多种数值算法以降低多中心积分计算的标度和加快自洽场迭代收敛的速度，同时提出了相应的高性能并行计算方法。特别是面向国产超级计算机，开发了四款第一性原理高性能并行计算软件（KSSOLV、PWDFT、HONPAS和DGDFT），实现了百万原子千万核心并行第一性原理计算规模。而且，通过第一性原理电子结构计算和动力学模拟，提出新型物理模拟，结合高通量计算和机器学习逆向设计实现复杂体系多功能材料计算模拟，同时也与国内外实验组展开广泛的合作，解释实验新现象，分析本征机制，为实验提供有效的理论保障。曾获2018年中国科学院“百人计划”和2020年中国化学会唐敖庆理论化学青年奖。高性能计算软件DGDFT成果“神威•太湖之光超级计算机首次实现千万核心并行第一性原理计算模拟”作为我国在“战略高技术领域取得的新跨越”的十项代表性成果之一，入选习近平总书记在2021年两院院士大会和中国科协第十次全国代表大会上讲话。DGDFT在新一代神威•海洋之光超级计算机上首次突破百万原子千万核心第一性原理计算模拟，入围2022年全球超级计算大会美国计算机协会“超级计算应用领域的诺贝尔奖”“戈登·贝尔”奖提名，同时获得2022年第十八届全国高性能计算学术年会中国超算最佳应用奖和2022年中国科学技术大学杰出研究校长奖。

参考文献：

[1] Journal of Chemical Theory and Computation, 16, 964 (2020).

[2] Journal of Chemical Physics, 154, 064101 (2021).

[3] Electronic Structure, 3, 024004 (2021).

[4] Journal of Physical Chemistry Letters, 13, 6532 (2022). 

[5] Journal of the American Chemical Society, 144, 20035 (2022).

[6] Journal of the American Chemical Society, 144, 4448 (2022).

[7] Journal of Chemical Theory and Computation, 19, 679 (2023).

[8] Electronic Structure, 5, 014008 (2023).