Lehrinhalte
Alle Materie in der Welt ist letztlich ein Material, und all diese wundersame Komplexität ergibt sich aus der Kombination einiger Grundelemente in verschiedenen Formen. In diesem Kurs lernen die Studierenden, wie sie die Eigenschaften eines Materials aus seinen Bestandteilen und der spezifischen Art und Weise, wie diese Elemente zusammenkommen, verstehen und vorhersagen können.
Der Kurs ist grob in die folgenden Abschnitte unterteilt:
1. Einführung in die Materialtheorie: Die Materialtheorie ist eine Theorie, die entwickelt wurde, um zu erklären, warum sich ein bestimmtes Material auf eine bestimmte Weise verhält oder bestimmte Eigenschaften aufweist.
2. Grundlagen der elektronischen Struktur: Unter den verschiedenen Materialeigenschaften ist die elektronische Struktur eines Materials diejenige, die für die Elektroniktechnologie (z. B. Computer, Smartphones usw.) am wichtigsten ist.
3. Grundlagen der Dichtefunktionaltheorie (DFT): Eine bahnbrechende Theorie, die die Quantenmechanik nutzt, um Materialeigenschaften vorherzusagen. Die DFT wurde von Walter Kohn entdeckt, der dafür 1998 den Nobelpreis für Chemie erhielt. Die Studierende lernen die Grundlagen der DFT und deren Anwendung kennen.
4. Entwurf neuer Materialien mit sehr nützlichen Eigenschaften: Die Studierenden lernen, wie DFT zur Entwicklung neuer Materialien mit gewünschten Eigenschaften eingesetzt werden kann, wie z.B.:
-- Elektronische und magnetische Materialien - Materialien für die Herstellung von Computerchips
-- Optoelektronische Materialien - Materialien, die zum Bau von Lasern verwendet werden
-- Zweidimensionale Materialien - Materialien, die für tragbare Geräte nützlich sind
5. Einführung in klassische Kraftfelder, Molekulardynamik und Monte Carlo: Anders als DFT, das auf der Längenskala einiger weniger Atome arbeitet, werden die Studenten mit Werkzeugen vertraut gemacht, die Materialeigenschaften auf größeren Skalen erklären können, z.B. auf einigen Tausend oder Zehntausend Atomen.
6. Einführung in maschinelles Lernen für die Werkstoffsimulation: Eine aufregende Entwicklung der letzten Zeit ist die Verschmelzung von maschinellem Lernen und DFT für das Materialdesign. In diesem Abschnitt wird dieses zukunftsweisende Thema vorgestellt.
