大地震，杀疯了！寒门女博士打破计算材料领域百年卡脖子技术！

本文介绍了深度学习与第一性原理计算在计算材料科学中的交叉融合，重点探讨了密度泛函理论（DFT）与深度学习技术的结合如何推动材料科学进入智能化研究新阶段。背景方面，传统DFT计算面临计算成本高昂和泛函精度受限的问题，而深度学习技术的引入为解决这些问题提供了创新方案。研究目的包括通过深度学习优化DFT计算精度、高通量预测材料性能以及逆向设计新材料结构。结论表明，深度学习与第一性原理计算的结合不仅提升了材料研发效率，还为精准设计和性能优化提供了革命性工具，有望在新能源材料、电子信息材料等领域带来重大突破。