报告题目：基于图神经网络的团簇势函数预测

报 告 人：赛琳伟 副教授

活动时间：2026年8月25日（周二）9：30

活动地点：理学楼A301

报告人简介：

赛琳伟，河海大学数学学院副教授，2012年获得大连理工大学数学博士学位。从事机器学习、团簇物理等方面的研究。主要是开发一些优化、深度学习等算法。包括但不限于用神经网络拟合团簇势函数；用遗传算法搜索团簇最低能量结构。发表SCI论文40余篇，主持国家自然科学基金青年项目、面上项目等纵向项目和多项横向项目。

报告内容：

团簇等材料的理论计算受限于耗时的第一性原理计算。随着深度学习的飞速发展，精确且高效的团簇势函数变得可行。本工作采用图神经网络预测了一些材料的能量、力。精度媲美第一性原理计算，而计算速度高2个数量级以上。先后开发了图注意力网络和等变图神经网络，成功预测了贵金属团簇结构。而对于BN团簇，虽然仅输入团簇拓扑信息，但简单的图神经网络就能精确预测其结构。总之，这一系列工作使得团簇材料结构搜索变得更加高效。

欢迎广大师生参加!

燕山大学理学院

2026年8月21日