探究晶体结构转变
当碳原子以六角排列时，便形成了柔软乌黑的石墨；而当它们以四面体排列时，则成为了璀璨坚硬的钻石。晶体的性质随着晶体结构的转变发生着显著的变化。我们着迷于探索发生在晶体材料中的各种结构转变。利用密度泛函理论(DFT)、量化(QM)计算以及分子动力学(MD)模拟等方法，我们探究晶体结构转变的机理以及结构转变所带来的材料性质变化。我们目前聚焦于无机钙钛矿晶体中的多种固-固结构转变。理解这类重要材料的晶体结构转变的热力学平衡和动力学过程，可为提升其稳定性提供重要的理论指导。

胶体纳米颗粒的表面化学与可控组装

无机纳米颗粒通过表面附着有机配体分子，得以溶解形成胶体溶液。通过控温、调节溶剂等方法，可以使分散的纳米颗粒慢慢析出并排列组装成长程有序的超晶体。这种以纳米颗粒为“人工原子”制备“人工晶体”的方法，已逐渐成为自下而上设计先进材料的新范式。我们利用分子模拟结合增强采样及粗粒化方法，探究胶体纳米颗粒表面化学对颗粒间相互作用及颗粒动力学的影响。通过计算机模拟，设计可控组装的胶体纳米颗粒，创造具有新颖结构和特殊性质的“人工晶体”新材料。

机器学习与粗粒化方法
传统DFT计算仅适用于数十个原子的体系，而几万原子的MD模拟又常因模型不准确而难以得到正确结果。分子模拟中计算精度与计算速度长期以来是一对难以调和的矛盾体。然而，机器学习和粗粒化方法的快速发展为解决这一问题提供了可能性，有望实现对大体系、长时间动力学的精确模拟。我们致力于通过训练神经网络准确描述粒子间多体相互作用，开发准确的隐式溶剂模型，并应用神经网络模型于隐世溶剂模型，以实现溶液中纳米构筑单元动力学行为的准确预测，实现从原子到介观尺度的精密链接。