科研方向
围绕“电子结构—有效模型—AI/ML—量子物性”的主线，探索智能量子材料中的新奇机制。
AI/ML 辅助量子材料发现
发展物理启发的机器学习思路，从计算数据中提取描述符、识别结构—性质关联，并服务于候选材料筛选。
高温超导与强关联电子材料
关注镍酸盐、铜氧化物及相关过渡金属化合物中的电子结构、磁序、轨道自由度与配对机制。
磁性、铁电性与多铁性
研究过渡金属氧化物/氟化物中的交换作用、轨道有序、电荷有序、磁电耦合与非共线铁电性。
计算方法与材料设计
结合 VASP、Wannier90、模型哈密顿量、DMRG 与 Lanczos 等方法，从计算结果中提取可解释的物理图像。