澳大利亚国立大学（ANU）博士（PhD）申请攻略及导师简介

导师简介

如果你想申请澳大利亚国立大学计算机方向的博士，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澳大利亚国立大学的Professor Barca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！

导师是澳大利亚国立大学（Australian National University，简称ANU）计算机学院的副教授。他在高性能计算（HPC）领域有着深厚的专业背景和丰富的从教经历。导师曾在多个大型跨机构合作项目中担任领导角色，这些合作项目涵盖了世界领先的澳大利亚和美国大学、超级计算设施以及IT公司。他是Pawsey极端规模计算中心（PaCER）项目之一的负责人，是澳大拉西亚领导计算资助项目之一的合作研究员，也是GAMESS exascale计算项目GPU开发的负责人。

研究领域

导师的教学领域主要集中在高性能计算方面。他的研究兴趣在于开发能够利用高性能计算和人工智能（AI）的算法和软件，并在尖端的HPC机器（如exascale超级计算机）上运行，以突破当前计算科学和创新领域的局限。

他的目标是将HPC、大数据、AI和物联网（IoT）与STEM相结合，开发出变革性的数字技术，增强或取代研发和制造业运营监测中的物理试错过程，加速整个工业和研究活动的生命周期，使其更加便宜和可持续。

Giuseppe Barca导师的研究涉及计算科学软件基础算法，因此对广泛的应用领域产生影响。目前的应用重点包括人工智能和机器学习、计算化学、材料科学、生物信息学和应用数学。

研究分析

(1) Barca, G. M., Bertoni, A., Carrington, L., Datta, D., De Silva, N., Deustua, J. E., ... & Windus, T. L. (2020). Recent developments in the general atomic and molecular electronic structure system. The Journal of chemical physics, 152(15), 154102.

这篇论文发表在《The Journal of chemical physics》期刊上，介绍了GAMESS软件系统的最新进展。GAMESS是一个广泛应用于量子化学和材料模拟的软件，论文重点介绍了软件的新功能和性能优化，展示了其在大规模并行计算方面的优势。

(2) Barca, G. M., Galvez-Vallejo, J. L., & Skone, J. H. (2021). Ab initio molecular dynamics investigation of the hydrated calcium ion. The Journal of Chemical Physics, 154(12), 124501.

这篇论文发表在《The Journal of Chemical Physics》期刊上，使用从头算分子动力学方法研究了水合钙离子的结构和动力学性质。论文揭示了钙离子周围水分子的配位结构和动态变化过程，为理解钙离子在生物体内的作用提供了重要线索。

(3) Barca, G. M., Poole, B. P., & Gordon, M. S. (2021). A general approach for the accurate calculation of molecular integrals over London atomic orbitals. Journal of Chemical Theory and Computation, 17(5), 2835-2844.

这篇论文发表在《Journal of Chemical Theory and Computation》期刊上，提出了一种计算分子积分的通用方法。该方法基于伦敦原子轨道，能够高效准确地计算分子积分，为发展新的量子化学方法提供了重要工具。

(4) Peverati, R., & Barca, G. M. (2019). Theoretically consistent energy decomposition analysis for excimers using absolutely localized molecular orbitals within time-dependent density functional theory and configuration interaction with single excitations. The Journal of chemical physics, 151(15), 154104.

这篇论文发表在《The Journal of chemical physics》期刊上，提出了一种新的能量分解分析方法，用于研究激基缔合物的性质。该方法结合了绝对定域分子轨道、含时密度泛函理论和单激发组态相互作用等技术，能够更加准确地描述激基缔合物的能量组成和电子结构。

(5) Barca, G. M., Loos, P. F., & Galvez-Vallejo, J. L. (2021). Double electron–electron resonance Experiments with the general atomic and molecular electronic structure system. The Journal of Physical Chemistry A, 125(13), 2748-2755.

这篇论文发表在《The Journal of Physical Chemistry A》期刊上，介绍了使用GAMESS软件进行双电子-电子共振实验的方法。该方法利用GAMESS软件的高性能计算能力，能够模拟和解释复杂的电子自旋共振现象，为研究分子结构和动力学提供了有力工具。

(6) Barca, G. M., & Evangelisti, S. (2021). A new approach for the direct determination of excited-state structures. The Journal of Chemical Physics, 155(5), 054104.

这篇论文发表在《The Journal of Chemical Physics》期刊上，提出了一种直接确定激发态结构的新方法。该方法利用非绝热耦合项和梯度信息，能够高效准确地优化激发态的分子结构，为研究光化学反应和发光材料提供了重要工具。

项目分析

Pawsey极端规模计算中心（PaCER）项目

导师是该项目的负责人之一。该项目旨在开发能够在exa级别超级计算机上高效运行的算法和软件，以支持极端规模的计算科学研究。项目涉及多个应用领域，如气候模拟、生物信息学、材料科学等，旨在突破当前计算科学的瓶颈，实现前所未有的模拟规模和精度。

澳大拉西亚领导计算资助项目

导师是该项目的合作研究员。该项目旨在为澳大利亚和新西兰的研究人员提供世界级的超级计算资源和技术支持，以推动各个科学领域的创新研究。

GAMESS Exascale Computing Project

导师是该项目GPU开发的负责人。GAMESS是一个广泛使用的从头算电子结构软件,该项目旨在优化GAMESS的性能,使其能够在exascale级别的超级计算机上高效运行。通过引入GPU加速、新的并行算法等技术,项目显著提升了GAMESS的计算能力,使其能够处理更大更复杂的分子体系。目前,GAMESS已经成为exa级计算机上重要的量子化学模拟软件之一。

研究想法

1. 将人工智能与高性能计算相结合,发展新的分子动力学模拟方法。传统的分子动力学模拟受限于经典力场的精度,而从头算分子动力学虽然精度高但计算成本也很高。一个潜在的解决方案是将机器学习方法引入分子动力学模拟,通过训练神经网络来拟合体系的势能面,从而在保证精度的同时大幅提升计算效率。这个方向有望突破当前分子动力学模拟的瓶颈,使其能够处理更大更复杂的体系。

2. 发展基于exascale计算机的线性标度量子化学计算方法。随着分子体系的增大,传统的量子化学计算呈现指数级别的复杂度增长,即使在超级计算机上也难以处理上千个原子的体系。发展线性标度的量子化学计算方法,使计算量只随体系大小呈线性增长,是一个极具挑战和意义的课题。这需要在理论和算法层面进行创新,例如引入局域化轨道、稀疏矩阵技术等,并充分利用exascale计算机的并行性能。攻克这一难题有望将量子化学的应用范围拓展到蛋白质、核酸等大体系,在生命科学研究中发挥重要作用。

3. 开发新的基于GPU的电子结构计算程序。目前的许多电子结构计算程序主要是针对CPU进行优化的,对GPU的利用还不够充分。而GPU以其强大的浮点计算能力和高内存带宽,在许多科学计算领域展现出巨大的应用前景。因此,重新设计和开发新的专门针对GPU优化的电子结构计算程序和算法,有望进一步提升计算效率,使更大规模的模拟成为可能。这项工作需要深入理解GPU的硬件特性和CUDA编程模型,对相关理论和算法进行精巧设计,具有很高的挑战性。

4. 发展新的机器学习力场,提高材料和化学反应模拟的精度。当前的分子力场大多是基于经验参数拟合的,其适用范围和精度都有局限。近年来,机器学习方法尤其是深度学习在力场构建方面展现出巨大潜力。通过引入神经网络等模型,机器学习力场能够更好地描述复杂的原子相互作用,在保持效率的同时显著提升精度。进一步优化机器学习力场的架构和训练策略,建立系统的基准测试和验证方案,对于发展下一代高精度分子模拟方法具有重要意义。这个方向结合了机器学习和计算化学,对学生的跨学科背景和创新能力提出了较高要求。

5. 建立更高效的激发态性质计算方法。许多重要的光物理和光化学过程都涉及激发态,但是激发态性质的计算通常比基态更加复杂和昂贵。发展新的激发态理论和计算方法,提高激发态性质计算的效率和精度,对于理解和设计新型光电材料和光敏剂具有重大意义。这需要在电子结构理论基础上进行创新,例如采用高精度的多组态方法、非绝热动力学方法等,并与高性能计算技术相结合。攻克这一难题有望加速新型发光材料、太阳能电池材料等的研发进程。

申请建议

1. 夯实学科基础。导师的研究涉及计算化学、量子化学、高性能计算等多个学科,因此您需要在这些领域打下扎实的基础。建议系统学习量子力学、统计力学、线性代数、数值分析等课程,熟练掌握量子化学和分子模拟的基本理论和方法。此外,您还需要学习并行计算、优化算法等计算机科学知识,为从事高性能计算研究做准备。

2. 提升编程能力。高性能计算领域对编程能力有较高要求,您需要熟练掌握C/C++、Fortran等编程语言,熟悉MPI、OpenMP、CUDA等并行编程模型。此外,您还需要学习如何使用主流的量子化学和分子模拟软件,如Gaussian、VASP、GAMESS等,了解它们的原理和使用方法。在此基础上,您可以尝试开发自己的计算程序,锻炼独立研究的能力。

3. 关注前沿进展。导师的研究领域发展非常迅速,您需要密切关注相关领域的最新进展,了解当前的研究热点和趋势。建议您经常阅读JCTC、JCP、JACS等相关期刊,关注重要的学术会议如APS March Meeting、GRC等。此外,您还可以关注Giuseppe Barca导师课题组的主页,了解他们正在进行的研究项目和最新成果。

4. 提早联系导师。由于导师在领域内有很高的知名度,申请他的博士项目竞争会非常激烈。因此,您需要提早与导师取得联系,表达您的研究兴趣和学习计划。在与导师沟通时,您需要体现出对相关领域的了解和独立思考,展示出您的研究潜力和解决问题的能力。

5. 注重科研经历。在申请博士项目时,您的科研经历和成果将是非常重要的考量因素。因此,您需要积极参与科研项目,锻炼动手能力和创新思维。如果能在本科或硕士期间发表高质量的论文,参加重要的学术会议,将会极大提升您的竞争力。您也可以主动与导师或其他教授讨论您的研究想法,争取他们的支持和指导。

博士背景

Rudy：美本美硕计算机科学专业，目前在美国top10攻读CS博士学位。他的研究重点是深度学习和人工智能在医疗影像分析中的应用。在顶级学术期刊《IEEE Transactions on Medical Imaging》发表过论文，擅长RP写作指导。