英国伦敦大学学院物理与天文学系招收全奖博士
计算物理学与化学（机器学习分子动力学）
关于项目
机器学习分子动力学：本项目涉及开发和应用机器学习方法，以大幅提升从头算/第一性原理分子动力学模拟可及的时间和长度尺度。你将参与新型工作流程的开发，以及最新神经网络方法的训练、测试和应用。应用将聚焦于与太阳能燃料生产、土壤净化及地球化学转化相关的矿物氧化物/液态水界面的原子模拟。模拟将揭示界面溶剂化结构（通过计算与实验和频振动光谱的对比进行验证），以及此类界面上化学转化的机制，以及它们如何受外部电场和电解质组成的影响。将提供包括GPU集群在内的高性能计算设施。感兴趣的候选人可以查看我们近期在机器学习分子动力学方面的研究成果：
https://www.nature.com/articles/s41467-024-52491-3
强烈鼓励来自物理、化学或材料科学系的高积极性学生申请该职位。候选人应已获得或即将获得物理、化学或相关学科的荣誉学位（至少为二等一级或同等水平）。期望候选人具备良好的量子力学和统计力学知识。有分子模拟和脚本语言（如Python）经验者将更具优势。
该学生职位的起始日期为2026年10月1日。
请按以下格式提交申请：
• 个人陈述（最多500字），概述（i）你的研究经历，（ii）你对本项目的适合度，（iii）你希望在博士阶段取得什么成果。
• 简历，包括所有大学课程成绩的详细信息、任何奖学金、奖项以及已发表或正在准备中的科学论文的详细信息。
• 本科（学士）和研究生（硕士）学习的成绩单。
• 两位学术或专业推荐人的姓名和电子邮件地址（至少一位学术推荐人）。
这四份文件应打包成一个zip文件，发送至Jochen Blumberger，邮箱为mailto:j.blumberger@ucl.ac.uk，并在邮件主题行注明“博士申请”。来自英国及在英国拥有预定居身份的欧盟候选人的申请截止日期为2026年1月26日。来自没有预定居身份的欧盟国家及海外候选人的申请截止日期为2026年1月9日。
博士生将成为伦敦大学学院数据密集型科学博士培训中心（CDT）的一员，该中心负责管理博士学生职位。除上述材料外，请按照以下链接中的说明在上述截止日期前向DTC提交申请：
https://www.ucl.ac.uk/data-intensive-science-industry/study-here/how-apply
资助说明
该学生职位将按英国（本国）标准支付大学学费，并包含标准生活费补贴以及参加国际会议和研讨会的经费。入围的没有在英国预定居身份的欧盟国家申请者和入围的海外国家申请者有机会申请博士培训国际学者奖，该奖项可免除本国与海外学费之间的差额。
