Ana madde: Yapay zeka teorisi Yapay Zeka Teorisi

Hesaplamalı modelleme, maddeleri atomik seviyede anlamak için gereklidir, ancak bunun arkasındaki kuantum mekaniği bazen fazlasıyla zorlayıcı olabilir. Bu metin tabanlı kurs Yoğunluk Fonksiyonel Teorisi'ni (DFT) basitleştirerek temel fizik ve kimyayı yeni başlayanlara ulaşılabilir hale getiriyor. Bu dersleri okuyarak, kuantum mekaniğinin temel anlayışından, DFT' nin çoklu cisim elektron etkileşimlerini nasıl tahmin ettiğini güvenle açıklayacaksınız. Farklı fiziksel sistemler için elektronik yapı hesaplamalarını hazırlamak, çalıştırmak ve yorumlamak için gerekli kavramsal çerçeveyi elde edeceksiniz. Ne öğreneceksin: - Çok-cisimli kuantum sistemlerinin temel fiziklerini ve elektron yoğunluğunun rolünü anlamak. - Hohenberg-Kohn teoremlerini ve DFT'nin temelini oluşturan Kohn-Sham denklemlerini açıklayın. - Yerel yoğunluk ve genelleştirilmiş gradiyent yaklaşımları da dahil olmak üzere farklı değişim-korelasyon fonksiyonlarını karşılaştır. - Açık kaynaklı Python araçlarını kullanarak atomik yapılar oluşturmanın yolları da dahil olmak üzere modern hesaplama çalışma akışlarını keşfedin. - DFT hesaplamalarının çıkışlarını analiz edin, örneğin bant yapıları ve durum yoğunluğu. Ders temel kuantum mekaniği terminolojisi ve elektron modellemesinin tarihi bağlamıyla başlar. Ardından DFT'nin matematiksel temelleri, pratik yaklaşım yöntemleri ve modern hesaplama uygulamaları üzerinden ilerlersiniz. Bu ders, materyal modelleme alanında yeni olan ve sağlam bir kavramsal başlangıç yapmak isteyen öğrenciler, araştırmacılar ve umut vadeden hesaplama bilimcileri için tasarlanmıştır. Gelişmiş kuantum simülasyon yazılımı ile önceden deneyime gerek yoktur. Bugün okumaya başlayın ve kuantum ölçekli simülasyonların gücünü keşfedin.