实验教学
基于第一性原理计算和机器学习的教学设计* ——模拟和预测铋系材料的禁带宽度
唐然肖1 , 张恒2 , 魏秋红1** , 马莹2** , 赵影1 , 李慧亮1 , 陈晓翠1
1.河北农业大学理学院 河北保定 071001;
Instructional Design Based on First-Principles Calculations and Machine Learning:Simulation and Prediction of Band Gap of Bismuth-Based Materials
TANG Ran-Xiao1 , ZHANG Heng2 , WEI Qiu-Hong1** , MA Ying2** , ZHAO Ying1 , LI Hui-Liang1 , CHEN Xiao-Cui1
1. College of Science,Hebei Agricultural University,Baoding 071001,China;
摘要： 第一性原理计算与机器学习作为当代计算化学与材料科学的重要工具,已在科研领域发挥关键作用,将其引入本科实验教学具备重要意义。传统材料禁带宽度获取的实验教学往往依赖实验测量或商业软件计算,未系统涵盖数据驱动方法。为此,本项目以含铋材料的禁带宽度预测为主题,基于完全开源免费的软件平台,设计了融合第一性原理计算与机器学习的数字化实验流程。依托Matminer与SNUMAT数据库,筛选出458种铋系材料并提取145维特征,利用Orange平台构建多种机器学习模型实现HSE带隙预测;同时通过Quantum ESPRESSO完成BiOBr的PBE能带结构计算,建立“理论模拟+数据驱动”的协同计算路径。该设计突出跨学科融合与低成本高效能的教学创新,既帮助学生掌握从结构优化、能带计算到机器学习建模的全流程,又强化其科研建模与数据分析能力。教学效果表明,该项目具有较强的可推广性与实际应用价值。
关键词： 机器学习 ,
第一性原理计算 ,
禁带宽度 ,
铋系材料
收稿日期: 2025-09-11
基金资助: *河北省高等教育教学改革研究与实践项目(2026GJJG119);校级智慧课程建设项目(教务处[2025]48号,无机化学A1);河北省创新创业课程(专创融合课程)(2025cxkc033);河北省第二批省级一流本科课程(冀教高函[2023]84号,无机化学A1)
通讯作者:
** 魏秋红,E-mail:wqh1992@hebau.edu.cn;马莹,E-mail:maying@sdu.edu.cn
引用本文:
唐然肖, 张恒, 魏秋红, 马莹, 赵影, 李慧亮, 陈晓翠. 基于第一性原理计算和机器学习的教学设计* ——模拟和预测铋系材料的禁带宽度[J]. 化学教育（中英文）, 2026, 47(12): 57-64
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