导师简介
如果你想申请美国普林斯顿大学 机械工程学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析普林斯顿大学的Prof. Carter的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
Emily A. Carter现任普林斯顿大学Gerhard R. Andlinger能源与环境教授、机械与航空航天工程教授，同时隶属于该校Andlinger能源与环境中心及应用与计算数学项目。她还担任普林斯顿等离子体物理实验室（PPPL，美国能源部国家实验室）的高级战略顾问兼应用材料与可持续科学副实验室主任，是该实验室 executive management team成员。
从学术生涯轨迹看，Carter教授为物理化学背景，1988年在加州大学洛杉矶分校（UCLA）开启独立学术生涯，在化学与生物化学系逐步晋升，2004年转至普林斯顿大学，此后15年跨机械与航空航天工程、应用与计算数学两学科任职。2010-2016年，她创立普林斯顿Andlinger能源与环境中心并担任首任主任，2016年出任该校工程与应用科学学院院长。2019年，她重返UCLA担任执行副校长兼教务长及化学与生物分子工程杰出教授，目前仍在科研领域保持活跃。
研究分析
Carter教授的研究核心是开发并应用量子力学模拟技术，助力可持续燃料、化学品及材料的发现与设计，研究资金主要来自美国国防部、能源部及普林斯顿大学。其近期代表性论文体现了跨学科研究特色：
- 观点类论文：2024年发表于《J. Am. Chem. Soc.》的“Our Role in Solving Global Challenges: An Opinion”（146, 21193-21195）聚焦学术界在应对全球挑战中的责任，体现她对科研社会价值的深度思考，这类成果为领域发展提供战略视角。
- 方法学研究：2024年《Journal of Chemical Theory and Computation》发表的“Strategies to obtain reliable energy landscapes from embedded multireference correlated wavefunction methods for surface reactions”（20, 6037-6048）针对表面反应的嵌入式多参考相关波函数方法展开研究，旨在解决能量景观可靠性问题，为量子模拟技术的实际应用提供方法论支撑，是她团队在计算化学领域的核心技术突破。
- 应用基础研究：2024年《Molecular Physics》（e2375370）的“Modeling Bicarbonate Formation in an Alkaline Solution with Multi-Level Quantum Mechanics/Molecular Dynamics Simulations”采用多尺度量子力学/分子动力学模拟研究碱性溶液中碳酸氢盐的形成，该方向与碳捕获、转化等可持续能源领域密切相关；同期《ACS Catalysis》（14, 9539）的“Plasmon-driven ammonia decomposition on Pd(111): Hole transfer’s role in changing rate-limiting steps”探索等离子体驱动下Pd(111)表面氨分解反应，揭示空穴转移对速率限制步骤的影响，为高效催化材料设计提供理论依据。
研究想法
- 量子信息辅助的电催化材料设计：结合Carter教授在量子力学模拟与量子信息科学的交叉优势，可开发“量子算法-经典模拟”混合框架，用于预测电制造过程中催化剂的电子转移路径。例如，将量子纠缠原理引入多参考波函数方法，提升复杂催化体系（如CO₂还原反应）的能量景观计算精度，同时关联电制造工艺参数与材料量子效率，为高效电催化剂的理性设计提供新范式。
- 太阳辐射管理与光催化协同系统研究：基于她在太阳辐射管理与光催化领域的积累，可设计“大气颗粒物-光催化材料”复合体系。利用量子力学模拟分析不同成分颗粒物对太阳辐射的散射/吸收特性，同时筛选可负载于颗粒物表面的光催化活性组分（如掺杂型TiO₂），实现“调控局部气候-降解大气污染物-产氢”的多目标协同，该想法既呼应全球环境挑战，又拓展光催化技术的应用场景。
- 微电子器件中的可持续材料界面调控：针对其新增的微电子研究方向，可聚焦微电子器件封装材料的界面稳定性问题。通过多尺度模拟（量子力学-分子动力学-连续介质力学），研究低温环境下可持续高分子材料与金属电极的界面相互作用，揭示界面缺陷形成机制，并提出基于量子点掺杂的界面修饰策略，在提升器件可靠性的同时降低微电子产业的碳排放。
申请建议
1. 学术背景准备
- 专业知识储备：需扎实掌握物理化学（尤其是量子化学）、材料科学基础，熟悉密度泛函理论（DFT）、多参考波函数方法等计算化学工具。建议选修“计算材料科学”“量子力学模拟”相关课程，阅读《Molecular Modeling and Simulation》等经典教材，同时关注《J. Chem. Theory Comput.》《ACS Catal.》等期刊的最新方法学进展。
- 软件技能提升：熟练使用VASP、Gaussian、NWChem等常用量子化学计算软件，掌握Python（用于数据处理与脚本编写）、MATLAB（用于可视化分析），有机器学习辅助材料设计经验（如使用TensorFlow构建预测模型）者将更具竞争力。
2. 科研经历积累
- 优先参与“量子模拟-能源材料”交叉领域的科研项目，例如：基于DFT的催化反应路径计算、可持续高分子材料的量子力学表征、光/电催化体系的动力学模拟等。若能在项目中独立完成某一体系的计算模拟，并撰写技术报告或发表会议摘要，将显著提升申请优势。
- 尝试与本科/硕士导师合作，开展与Carter教授研究方向契合的课题，如“碱性溶液中电化学反应的分子动力学模拟”“低维材料的电子结构计算”等，争取以第一作者身份发表相关领域的学术论文（即使是区级或校级期刊也可体现科研潜力）。
3. 文书与套磁准备
- 个人陈述（PS）：需明确阐述“学术兴趣与Carter教授研究方向的匹配度”，例如：结合自身参与的量子模拟项目，说明对她团队“多尺度模拟方法开发”或“可持续能源材料设计”的具体兴趣，并提及1-2篇她的代表性论文（如JCTC的方法学论文），简要分析该研究对自己的启发。避免泛泛而谈，需体现对其研究的深度理解。
- 推荐信选择：优先选择具有计算化学、材料科学研究背景的导师作为推荐人，若推荐人曾与Carter教授有学术合作或共同参会经历更佳。推荐信中需突出申请人的科研能力（如独立解决问题、软件使用熟练度）、学习能力及学术严谨性。
博士背景
Kimi，985机械工程硕士，现为港三机械工程博士生。研究方向为智能制造和机器人学，专注于工业4.0背景下的自动化生产系统优化。曾在《Journal of Mechanical Design》和《Robotics and Computer-Integrated Manufacturing》发表过论文。获得IEEE机器人与自动化国际会议最佳学生论文奖。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
