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[Multiwfn班] 第8届量子化学波函数分析与Multiwfn程序培训班获得圆满成功!

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第8届量子化学波函数分析与Multiwfn程序培训班获得圆满成功!

2023年7月28日

北京科音自然科学研究中心(http://www.keinsci.com)连同北京科韵科技发展中心,于2023年7月21至25日在北京冠京饭店成功举办了“第8届量子化学波函数分析与Multiwfn培训班”。本次培训由北京科音自然科学研究中心主任、Multiwfn程序的开发者卢天讲授,这是北京科音主办的计算化学相关培训的第50届。本培训的全面、详细的介绍见http://www.keinsci.com/workshop/WFN_content.html

本系列“量子化学波函数分析与Multiwfn培训班”致力于传播量子化学波函数分析方法,推广功能强大、高效、易学易用、开源免费、独立自主开发、在国际有广泛影响力并已被90个国家的研究者引用超过18000次的Multiwfn(http://sobereva.com/multiwfn)量子化学波函数分析程序,以及NBO、AICD等其它分析程序的使用,使广大理论/计算化学科研工作者能够全面掌握各种波函数分析知识并将之充分应用于实际问题的研究当中,从而显著深化对化学问题本质层次的认识、大幅提升研究水准和深度。

本次培训同历届一样在一片热烈的掌声中圆满结束。卢老师开发的Multiwfn程序的功能、培训的讲授水准以及对科研的热情受到了学员们的高度肯定。在培训结束后,学员们在培训的专属QQ群中积极提问和讨论,卢老师给予了详细和耐心的解答。 本届培训内容在往届基础上又做了很多修改和扩充,充分体现了Multiwfn程序和波函数分析领域的新进展,幻灯片数已增至2500多页,每一页都是精心制作,内容十分丰富。不少学员拿到印有所有幻灯片的讲义时都吃惊于讲义的厚度。

学员们从本次培训中全面学习了大量在一般文献、书籍、课程中难以系统性了解而又对实际应用性量子化学研究至关重要、极富价值的波函数分析方法,并且还透彻掌握了如何利用计算程序来实现这些分析。本培训使得学员们充分掌握了各种波函数分析理论知识和做实际分析的强大又便利的工具Multiwfn,比起一般学术同行们在理论研究化学问题时有了广阔得多的视角,能把问题研究得明显更加全面、深入、透彻,从而能做出更优秀的研究成果。 本培训信息量巨大,涉及的问题广泛,如电荷分布、化学键分析、弱相互作用、电子转移、反应位点和反应活性、能量分解、芳香性、电子定域/离域、电子激发、属性预测等。培训结束后,学员在培训班QQ群里评价道:


本次培训到现场的参加者共计147人,不到现场参加的学员共计47人。本次学员来自国内各高校,如清华、北师大、南开、山大、上交大、国科大、复旦、石河子大学、北理工、中科大、川大、北科大、浙大、华侨大学、中山、西交大、吉大、兰大、盐城工学院、华东理工、哈工大、北航、天大;也有很多学员来自不同科研院所,如中科院化学所/青海盐湖所/上海光学精密机械所/福建物构所、中国原子能科学研究院、国家同步辐射实验室、中国工程物理研究化工材料所/核物理与化学所、中国中医科学院中药研究所。学员中还有大陆以外高校的,包括香港城市大学、纽约州立大学、马斯特里赫特大学、西江大学。本培训还有一些企业人员参加,如浙江华显光电科技、北京望石智慧科技、浙江万盛等等。本次培训还有一名高中刚毕业的学生参加,这么早就有机会参加本培训开阔视野,无疑是非常幸运的,会明显领先同龄人一步、能更早做出成果。

本届培训资料(讲义+录音+电子文件+补充视频)可以联系北京科音官方邮箱keinsci[at]sina.com购买。下一届(第9届)量子化学波函数分析与Multiwfn培训班预计将在2024年下旬开办,以令更多量子化学研究者了解波函数分析与Multiwfn程序在实际研究中的巨大价值。北京科音未来的培训计划参见北京科音官网(http://www.keinsci.com)首页的科研培训预告栏,微信用户推荐关注“北京科音”微信公众号以接收最新培训预告和通知。培训有关的各种相关常见问题见《北京科音办的培训班FAQ》(http://bbs.keinsci.com/thread-5098-1-1.html)。

接下来即将举行的培训是于2023年8月20至25日在北京举办的“第10届北京科音基础量子化学培训班”,报名将于2023年8月1日12:00在http://www.keinsci.com/workshop/10KBQC页面开始。这是全面深入学习量子化学、充分提升量子化学研究水平的极佳机会,欢迎关注和参加!培训预告见http://bbs.keinsci.com/thread-38795-1-1.html


以下是本次培训的现场照片































培训中卢老师的讲解使学员们受益很多。在培训最后一天结束后,有大量学员向卢老师索取签名。



参加本次培训的学员都获得了如下印有Multiwfn logo的精美的手机指扣一枚,以及袋子和纪念笔。


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北京科音自然科学研究中心http://www.keinsci.com)致力于计算化学的发展和传播,长期开办高质量的各种计算化学类培训:初级量子化学培训班中级量子化学培训班高级量子化学培训班量子化学波函数分析与Multiwfn程序培训班分子动力学与GROMACS培训班CP2K第一性原理计算培训班,内容介绍以及往届资料购买请点击相应链接查看。这些培训是计算化学从零快速入门以及进一步全面系统性提升研究水平的高速路!培训各种常见问题见《北京科音办的培训班FAQ》
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思想家公社的门口Blog:http://sobereva.com(发布大量原创计算化学相关博文)
Multiwfn主页:http://sobereva.com/multiwfn(十分强大的量子化学波函数分析程序)
ResearchGate:https://www.researchgate.net/profile/Tian_Lu
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发表于 Post on 2023-8-6 01:06:51 | 只看该作者 Only view this author
特别开心有机会能系统学习Multiwfn,软件的强大超乎想象,让我大为震撼。卢老师细致入微的讲解让我收获颇丰!感谢,膜拜!最后还要到了卢老师的签名。还会继续参加后续的培训。

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发表于 Post on 2023-7-28 20:16:00 | 只看该作者 Only view this author
非常感谢sob老师耐心细致的讲解,受益匪浅,收获颇多。如果不是参加过老师保姆级的细致讲解,以及在QQ群不遗余力的解答问题,自己可能都毕不了业。还有特别期待分子动力学高级班的早日出现,尤其是QM/MM动力学和可极化力场,谢谢老师。

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发表于 Post on 2023-7-28 18:25:08 | 只看该作者 Only view this author
一年里陆陆续续把sob老师现有的培训都刷了一遍(虽然大部分知识都还没消化),不得不说sob老师的课程有一种魔力,让大家有着继续进修学习的欲望。从内容的结构和课程的设置来讲,培训中的理论知识和操作方法基本上都深入浅出——以幼儿园的保姆式教学代入高深的知识,这次Multiwfn的培训更是如此。
之前对于Multiwfn的认识和使用仅仅是“生成CP2K和ORCA的输入文件”、“看各种轨道”、“各种文件格式转换”等等比较基础的功能,1000多页的使用手册也没看过(给自己一巴掌,大家千万不要学)。这次课程后我才认识到Multiwfn功能之强大,培训中sob老师讲述的开发过程、简单易懂的使用方法及实际应用场景运算速度之快让我不得不感叹Multiwfn简直是一个艺术品。最让我印象深刻的是弱相互作用分析的一节,课后简直是茅塞顿开,对之前/现有的课题都有了更深刻的见解和认识。有点后悔没有早接触到这样的分析方法,白白浪费了不少时间。
再次膜拜sob老师强大的肝和大脑!希望早日能蹲到sob老师的著作和高级班

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too young, too simple, sometimes naïve

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发表于 Post on 2023-7-28 14:53:27 | 只看该作者 Only view this author
我是高校老师,从卢老师开发multiwfn伊始就关注它的开发进展了,这次北京行终于系统学习了multiwfn的使用方法,很难看到复杂理论用最直观的方式展现给不同水平学习者的培训,也惊叹卢老师一个人撑起国内量化半边天的实力,特别在讲课的最后一天,首次展示了Sob色散能量分解思想,让我们大为感叹。看来波函数分析即将迎来计算标准化的时刻了。

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发表于 Post on 2023-7-28 13:09:33 | 只看该作者 Only view this author
作为一个刚入门 3 个月的萌新,学生早就听闻过 Multiwfn 的大名,之前也自己根据卢老师的博文和 Multiwfn 的手册练习过绘制 IRI、LOL 以及 ICSS 的等值面图,但是也仅此而已了。这次参加 Multiwfn 培训后,才算真正意义上了解到 Multiwfn,同时也不得不感叹 Multiwfn 功能的强大。课程的干货实在是太多了,讲义都快和砖头一样厚重了。卢老师讲课也非常好,给卢老师点个赞。

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KimariYB, Postgraduate, XiaMen University
School of Electronic Science and Engineering (National Model Microelectronics College)
Research interests: theoretical and computational chemistry and machine learning

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