基于神经量子态的二维材料量子相自动化发现博士项目

【项目介绍】 二维量子材料中，维度降低、拓扑和强电子-电子相互作用可以相互结合，是发现新多体相的有前景平台。在扭转和层状范德华系统中，这些行为可以通过扭转角、应变和堆叠进行调控，创造了丰富的潜在关联量子现象图景。一个核心挑战是建立预测性发现框架，将现实的电子结构与低能模型联系起来，从而可靠地识别所产生的相。

本博士项目将开发一个自动化计算流程，用于发现和表征二维材料中的关联量子相，特别强调二维材料的扭转和层状异质结构。学生将结合密度泛函理论（DFT）、Wannier紧束缚模型和连续或莫尔哈密顿量来构建现实的材料特定模型。相关的相互作用多体问题将使用神经量子态（NQS）方法求解。

NQS是灵活的变分波函数模型，其中指数复杂的多电子量子态由可训练的神经网络紧凑表示，使其成为超越传统精确对角化和平均场方法的可扩展多体模拟的有力途径。由此产生的流程将用于预测能量、能隙、关联函数和相边界，并对候选系统进行排序，以发现相互作用驱动的绝缘态、电荷序、分数量子霍尔相和其他涌现量子态等现象。更广泛的目标是建立一个可转移的发现框架，将从头算计算、多体模拟和自动化相识别连接起来，适用于更广泛的低维量子材料类别。

该项目结合了凝聚态理论、电子结构建模、机器学习和高性能计算，适合对量子材料、多体物理和科学计算感兴趣的申请者。项目将在国家石墨烯研究所进行，为理论、计算和二维材料科学的交叉领域提供优秀的研究环境。学生将受益于与从事量子材料、范德华异质结构和先进表征的广泛社区的密切接触，并有明确的机会与实验同事合作应用这里开发的计算方法。

【申请资格】 申请者应拥有或预期获得相关科学或工程学科的二等一级荣誉学位或硕士学位（或国际同等学历）。

【资助信息】 本DKO奖学金项目（3.5年）面向英国本土和海外学生开放。成功候选人将获得按UKRI标准设定的年度免税津贴（2026/27年为21,805英镑；受年度上调影响），学费将被支付。我们预计津贴每年都会增加。开始日期为2026年10月。

【申请材料】 我们强烈建议您在申请前联系本项目的导师。请包括您当前的学习水平、学术背景和任何相关经验的详细信息，并包括一段关于您攻读本博士项目动机的说明。如果您对本博士项目有具体的技术或科学问题，请联系首席导师James McHugh博士（james.mchugh@manchester.ac.uk）。

申请时需提交以下材料： • 所有已获得大学学历的最终成绩单和证书 • 正在进行的任何大学学历的临时成绩单 • 简历（CV） • 支持声明：一至两页，概述您攻读研究生研究的动机、为什么选择在曼彻斯特进行研究生研究、任何相关的研究或工作经验、您之前研究经验的主要发现，以及您开发的技术和技能（强制要求） • 两位推荐人的联系方式（请提供官方大学/工作邮箱地址） • 英语语言证书（如适用）

【其他重要信息】 申请网站：https://uom.link/pgr-apply-2425 申请咨询邮箱：FSE.doctoralacademy.admissions@manchester.ac.uk

曼彻斯特大学致力于平等、多样性和包容性，积极鼓励来自不同背景和各阶层的申请者，无论年龄、残疾、种族、性别、性别表达、性取向和跨性别身份如何。我们也支持从职业中断或其他角色回归的申请者，并考虑提供灵活的学习安排（包括兼职：50%、60%或80%，取决于项目/资助方）。

建议尽早申请，因为广告可能在截止日期前被撤下。