Nonadiabatic Dynamics, Machine Learning and Time-Resolved Pump-Probe Spectra

报告题目：Nonadiabatic Dynamics, Machine Learning and Time-Resolved Pump-Probe Spectra

报告人：兰峥岗 研究员（华南师范大学）

报告时间：2022年09月28日 14:30-16:00

腾讯会议：569-872-595

摘要：Nonadiabatic dynamics widely exist in photophysics, photochemistry and photobiology. We tried to develop theoretical approaches to study the photoinduced nonadiabatic dynamics.
1. We combined the doorway-window representation of the nonlinear response theories and ab initio nonadiabatic dynamics to simulate the time-resolved pump-probe spectra.
2. We tried to combine deep leaning method and numerical accurate quantum dynamics approach to simulate the long-time quantum evolution of open quantum system. This approach allows us to obtain the evolution of reduced density matrix of open quantum system with a low computational cost.
3. We showed the possibility to analyze the geometrical evolution of trajectory-based nonadiabatic molecular dynamics by unsupervised machine learning. These approaches allow us to extract the major molecular motion in the excited-state dynamics simulations.
简介：兰峥岗，中国科学技术大学学士（2000），中国科学院化学研究所硕士（2003），德国慕尼黑工业大学博士（2007），先后在德国慕尼黑工业大学和马普学会碳研究所从事博士后和研究科学家工作，2011年任中国科学院青岛生物能源与过程研究所研究员。2018年9月起加入华南师范大学环境学院担任研究员。主要研究方向为通过发展理论方法和程序，在分子层面上理解光诱导的反应过程。发表SCI收录论文100多篇。承担和参与的项目包括：国家自然科学基金委重点项目（参与）、面上项目、重大研究计划培育项目、青年基金项目；山东省“省杰出青年”基金项目等。