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新生入门教程

欢迎加入程俊课题组,每个人来到新环境都需要熟悉和学习规则,请各位新生按照以下清单顺序进行入组的准备。

个人座位

每位入学新生将分到一个座位和一台iMac电脑用于日常的科研。请大家先注册一个Apple ID, 然后寻找**课题组的集群管理员**,为你开通iMac电脑的账号。

集群与集群账号

课题组配备有集群(超算)资源供科研使用,而集群是以**Linux**系统运行的。与Windows类似,是另一种电脑操作系统。主要以键盘操作为主,因此如果不熟悉**Linux**系统的同学,请先自己粗略学习一下(视频)Linux入门

要登陆集群,同样需要集群账号,请寻找**课题组的集群管理员**为你开通集群账号。

登录集群**建议使用iMac的终端(terminal)**。这里iMac,指的就是苹果苹果电脑。由于苹果操作系统MacosLinux都是从Unix系统衍生出来,因此使用苹果系列电脑来登录集群最为方便。Windows系统的电脑则需要额外安装软件。

使用iMac登录集群只需要同时按住command+空格,就会跳出搜索框。在搜索框中输入terminal/终端,则会跳出终端应用。使用终端的SSH命令即可。SSH使用具体见下文。

为建立账号,需要生成SSH密钥。登录集群需要使用SSH操作。

使用集群前,请大家熟悉集群的基本知识和操作。如果要使用GPU等资源,还需学习如何使用集群上的GPU

如果以上有任何难以理解的内容请立即汇报给**课题组的集群管理员**

在iMac上和在集群上使用Python

Python是一种非常方便的编程语言,可以帮助我们处理计算数据。但是纯Python的安装和相应的Python库使用是十分烦人的。因此名为Anaconda的软件可以帮助我们解决这个问题。

在iMac上,安装Anaconda,直接去搜索引擎搜索Anaconda然后去官网下载对应的安装包即可。

在集群上,我们已经提前为大家安装好了Anaconda,使用和设置方法参见集群上的Anaconda

必学项目

量子化学(Levine)(前14章)

(视频)量子化学与密度泛函理论

(视频)密度泛函近似,基组与赝势

(视频)Linux入门

(视频)如何阅读文献

(视频)如何进行展示

(视频)Python和Numpy

选学[具体项目相关]

机器学习

(视频)Deep Learning Lecture by Frank Noe *需要科学上网

(书籍)Pattern Recognition and Machine Learning

(书籍)Deep Learning(花书)

(视频)Machine Learning for Physics and the Physics of Learning 2019 *需要科学上网

(视频)机器学习: 理论与DeePMD-kit

(视频)深度势能生成器: DP-GEN

DeePMD-kit 使用入门

DP-GEN使用入门

工作流

(视频)自动化计算与工作流: AiiDA

生成模型

(视频)Diffusion and Score-Based Generative Models

(视频)Dr. Yang Song — Advancements in Diffusion Models for Generative AI

(博客)Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution

(博客)A Pedagogical Introduction to Score Models

(视频)通用分子结构模型Graphormer简介 - 郑书新博士

(视频)Beyond AlphaFold2: 从结构预测到分布预测 | 郑书新博士 | 微软研究院 | Distributional Graphormer (DiG)

(视频)Materials Project Seminars – Tian Xie "MatterGen: a generative model for inorganic materials design"

统计力学

(博客)Introduction to Statistical Mechanics

(博客)David Tong at DAMTP, Cambridge: Lectures on Theoretical Physics

(博客)Lectures on Statistical Physics

(博客)Lectures on Quantum Mechanics

(博客)Lectures on Solid State Physics