的角度，系统介绍掺杂读者可通过本文了解掺杂的独特机制、模拟技术的关键作用中的潜力，为计算化学、材料科学和能源工程的创新研究提供理论支持和实践指导。

什么是掺杂

掺杂。这些杂质可作为施主或受主诱导相变或超导行为掺杂的核心意义缺陷工程理论。传统实验方法如Hall效应测量可表征掺杂效应，但理论计算方法在揭示原子级机制和预测性能方面具有独特优势。

理论计算1、密度泛函理论（）

密度泛函理论核心优势例如，自旋极化密度泛函理论（DFT）。在通过 Ni 空位识别出合适的活性位点后，引入稀土元素（REE1）作为单原子催化（SAC）的掺杂剂。

MD分子动力学。其是能够捕捉掺杂原子在晶体中的扩散路径和热力学行为，尤其在高温或非平衡条件下例如，MD表明PNB的端基2可以有效地结合四硫化锂（即Li2）簇或43 Li2中的2个具有溶剂作用的分子但是，PNB，LEB，PEDOT和PPY的重复单元似乎无法通过非键相互作用S4因此，具有该特定官能团的聚合物（建议进一步研究PNB的端基2）作为抑制溶剂化多硫化锂穿梭效应的潜在有效粘合剂3、机器学习

机器学习核心优势例如，利用可解释的经典机器学习挖掘采样投影快照的量子经典混合方法（QuCl）可以揭示看似无特征的量子态的特征。我们使用相关器卷积神经网络，在标记的投影快照上进行训练，结合正则化路径分析来识别阶段的特征，证明QuCl 再现了已建立相的已知特征掺杂，通过引入杂质实现电子结构和性能优化，成为材料科学和能源领域的焦点。密度泛函理论、分子动力学和机器学习通过电子结构建模、动态模拟和数据驱动预测，为掺杂的机制解析和优化提供了强大支持。

中的研究。随着计算技术和算法的进步，如机器学习与DFT的深度整合，掺杂的设计将进一步加速，为可持续能源和先进材料提供新机遇。