Gao Weiwei

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Associate Professor   Supervisor of Master's Candidates  

Profile

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学习工作经历

  • 学士:华中科技大学

  • 博士:纽约州立大学布法罗分校,物理学院(导师:张培鸿 Peihong Zhang)

  • 博士后:德州大学奥斯汀分校,Oden Institute for computational engineering & sciences(导师:James R. Chelikowsky)

  • 副教授:大连理工大学物理学院(赵纪军教授团队)


研究方向

  • 线性响应含时密度泛函理论,GW近似,Bethe-Salpeter方程等激发态计算方法开发

  • 低维材料(团簇,分子,二维材料等)的第一性原理计算模拟


所有论文请见:

https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=mD6gN_cAAAAJ

https://publons.com/researcher/3062247/weiwei-gao/publications/


代表论文

1. W. Gao, W. Xia, X. Gao, P. Zhang, Speeding up GW calculations to meet the challenge of large scale quasiparticle predictions, Scientific Report 6, 36849 (2016)

2. W. Gao, X. Gao, T. A. Abtew, Y. Sun, S. Zhang, P. Zhang, Quasiparticle band gap of organic-inorganic hybrid perovskites: Crystal structure, spin-orbit coupling, and self-energy effects, Phys. Rev. B 93, 085202 (2016)

3. Y. Tian#, W. Gao# (共同一作), E. Henrikson, J. Chelikowsky, L. Yang, Optically Driven Magnetic Phase Transition of Monolayer RuCl3, Nano Lett. 19, 7673-7680 (2019)

4. W. Gao* and J. Chelikowsky*, Accelerating time-dependent density functional theory and GW calculations for molecules and nanoclusters with symmetry adapted interpolative separable density fitting, Journal of Chemical Theory and Computation, 16, 2216 – 2223 (2020)

5. W. Xia, W. Gao, G. Candales, Y. Wu, W. Ren, W. Zhang and P. Zhang, Combined subsampling and analytical integration for efficient large-scale GW calculations for 2D systems, npj Computational Materials, 6, 118 (2020)

6. W. Gao, W. Xia, Y. Wu, W. Ren, X. Gao, P. Zhang*, .Quasiparticle band structures of CuCl, CuBr, AgCl, and AgBr: The extreme case, Phys. Rev. B 98 (4), 045108 (2018)

7. W. Gao*, J. Chelikowsky*, Prediction of intrinsic ferroelectricity and large piezoelectricity in monolayer arsenic chalcogenides, Nano Lett. 20 (11), 8346-8352 (2020)

8. W. Gao, X. Gao, T. A. Abtew, Y. Sun, S. Zhang, P. Zhang, Quasiparticle band gap of organic-inorganic hybrid perovskites: Crystal structure, spin-orbit coupling, and self-energy effects, Phys. Rev. B 93, 085202 (2016) 


研究生招生介绍:

我们研究方向属于计算凝聚态物理,简单来说就是使用计算机模拟预测物质的新奇性质。平常研究工作主要与量子物理、计算机算法、物质(如半导体、团簇、二维材料)结构打交道。(详见“科学研究”一栏)

如果你对其中两个方面比较感兴趣(至少不能反感),那么欢迎考虑我们课题组。

如果你对材料的计算模拟、机器学习、编程、公式推导有强烈兴趣,那你可能非常适合我们课题组。

以下是我们组科研工作需要的知识和技能:

1. 基本固体物理知识(必备)

2. 基本量子物理知识(必备)

3. python, numpy基本操作(必备)

4. Linux基本操作(必备)

5. 阅读英文论文(必备)

6. 附加(这些不强求,都能按研究需要现学):学过量子多体微扰理论,使用过DFT计算软件(VASP或Quantum Espresso),擅长英文写作且阅读英文刊物无压力,有一定Fortran或C语言编程经验,有MPI并行程序编程经验,调用编译过一些基础计算数学库(如Lapack,BLAS,FFTW,Scalapack),使用过流行机器学习框架(如Scikit Learn,Tensorflow)。


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