入学时间：2025年9月
奖学金：10,000澳门元/月
名额：2人
研究方向一：强关联体系的动力学平均场理论研究
利用DFT+DMFT方法研究强关联体系的基本电子结构以及磁相关性质。包括但不限于自旋液体、BKT相变、磁声耦合、磁性超快动力学（SOT、STT）、自旋波、X射线吸收谱的理论计算。
要求：
1. 入学前取得物理、材料或相关专业硕士学位；
2. 熟悉密度泛函理论及至少一种相关软件包的使用，如VASP，WIEN2k，Quantum Espresso等；
3. 有相关领域1作文章发表；
4. 有模型哈密顿量研究经验者优先；
5. 有wannier90软件包及fortran编程经验者优先。
研究方向二：深度学习辅助预测材料性质
开发一种准确、高效的深度学习框架，预测强关联体系基本性质，包括但不限于磁性质（如磁性交换参数、磁性相变温度、磁形貌等）、电子结构、超导等。
招生要求：
1. 入学前取得物理、计算机、材料或相关专业硕士学位；
2. 有相关领域1作文章发表；
3. 熟悉机器学习算法，如图神经网络、卷积神经网络、等变神经网络等，熟悉python的使用。
合作导师：
王铎，博士毕业于瑞典乌普萨拉大学凝聚态物理专业，2022年加入澳门理工大学应用科学学院，讲师，博士生导师。主要研究领域为强关联体系的磁相关性质的第一性原理计算，包括磁性交换机制、磁电耦合、自旋波、磁性超快动力学、机器学习材料设计等。目前以第一/通讯作者在npj. 2D Mater. & Appl., Phys. Rev. B, Phys. Rev. Mater., Appl. Phys. Lett., Nanoscale Horizons, Rare Metals等期刊发表一系列文章。主持澳门科学技术发展基金项目1项。课题组成立于2022年9月，与瑞典乌普萨拉大学、美国内布拉斯加大学、中科院物理所、东南大学、澳门大学等机构同行保持长期学术合作。课题组主页：https://duowang-phys.github.io。
请感兴趣的同学尽快发送简历至 duo.wang@mpu.edu.mo。来信请提供个人简历，并简要说明感兴趣的研究方向。
英文版招生信息见：
https://duowang-phys.github.io/news/announcement_3/
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