一、学科概况与培养特色
复旦大学"应用计算化学"方向依托化学系（国家一级重点学科，第四轮学科评估A类）、先进材料实验室（教育部重点实验室）及计算物质科学交叉研究中心，是国内以量子化学理论方法发展、多尺度分子模拟、人工智能驱动分子设计与反应预测为核心，面向催化反应机理计算、药物分子虚拟筛选与优化、新能源材料高通量计算、大气与环境化学模拟、生物大分子构象与动力学等国家战略需求的高层次交叉研究型培养方向。该方向以"理论为基、算法为刃、数据为脉、应用为魂"为核心理念，聚焦密度泛函理论（DFT）与后Hartree-Fock方法发展、机器学习势函数与神经网络分子动力学、催化反应路径与过渡态搜索、药物-靶标相互作用自由能计算、材料电子结构与输运性质预测、大气自由基反应网络模拟、溶剂化效应与QM/MM多尺度方法、生成式AI辅助逆合成规划与分子生成等前沿课题，致力于培养兼具深厚理论化学功底、精通高性能计算与算法开发、具备跨学科建模与产业转化能力的复合型高端计算科学人才。
复旦大学计算化学传统可追溯至1960年代唐敖庆院士（配位场理论与分子轨道理论）与刘若庄院士（光化学量子理论）的奠基工作，历经陈志达教授（量子化学方法）、陈颢院士（理论化学与统计力学）等几代学者建设，形成了"方法发展-算法实现-软件平台-应用验证"四位一体的学科格局。2006年"计算化学与分子模拟"校级交叉平台成立；2015年刘智攀教授团队开发"SCINE"（Stochastic Surface Walking）全局反应路径搜索方法并开源；2021年牵头获批"人工智能驱动的计算化学"国家重点研发计划项目；2024年成立"AI for Chemistry"交叉研究中心，联合计算机学院与数学学院共建。2025年10月，学院举办"计算化学与人工智能国际研讨会"，来自MIT、剑桥大学、Max Planck研究所、DeepMind、北大、中科大、清华大学等44余位学者围绕等变图神经网络势函数、大语言模型辅助反应预测、强化学习驱动催化剂筛选、量子蒙特卡洛精确能带计算等课题作专题报告；2026年1月修订培养方案，新增"图神经网络与分子表示学习""强化学习在分子生成中的应用""大规模并行计算与GPU加速"三门前沿课程；2026年7月夏令营吸引北大、清华、中科大、南大、浙大、厦大、武大等校55名本科生入营，化学/物理/数学/计算机背景占比达85%，已有自编计算程序、开源代码贡献或J. Chem. Theory Comput./JACS/*Nat. Comput. Sci.*投稿者占28%。
核心师资包括：刘智攀教授（计算催化、机器学习势函数与全局反应路径搜索，Nat. Catal./JACS/*J. Chem. Theory Comput.*系列工作，国家杰青，SCINE方法开发者）；周鸣飞教授（气相金属团簇红外光谱与量子化学计算，Science/Angew./J. Phys. Chem. Lett.）；徐昕教授（密度泛函理论方法发展与电子结构计算，J. Chem. Phys./Phys. Rev. Lett.）；张远波教授（凝聚态材料第一性原理计算与拓扑物态，Phys. Rev. B/Nat. Commun.）；刘春艳副教授（AI辅助药物设计与分子动力学模拟，J. Chem. Inf. Model./J. Med. Chem.）；王鸿飞教授（界面非线性光谱理论与模拟，J. Phys. Chem. Lett./Chem. Rev.）；以及来自华为2012实验室（AI for Science）、晶泰科技、深势科技、中科院大连化物所计算中心、上海超级计算中心、药明康德计算化学部等机构的15位业界导师通过双导师制参与算法工程化、工业级高通量筛选平台建设与知识产权实务教学。
知识体系涵盖：量子化学基础（Hartree-Fock、DFT、后HF方法、CCSD(T)、MRCI）、统计热力学与系综理论、分子动力学模拟（经典MD/Ab Initio MD/Path Integral MD）、蒙特卡洛方法、机器学习与深度学习（图神经网络/Transformer/生成模型）、势能面搜索与过渡态理论、QM/MM多尺度方法、溶剂化模型（PCM/COSMO/显式溶剂）、电子结构分析（DOS/ELF/NBO/QTAIM）、周期性计算与表面化学（VASP/CP2K/Quantum ESPRESSO）、分子对接与自由能微扰（FEP/TI）、高通量计算与材料基因组、高性能计算（MPI/OpenMP/GPU/CUDA）、科学数据管理与可视化、专利撰写与软件著作权等模块。
绩点要求985前8%，录取均绩3.72+；英语六级555+/雅思7.0；笔试含物理化学（含量子化学基础）、结构化学或高等数学（选考），面试20-25分钟考察量子化学原理理解、编程与算法思维、科研问题建模能力及学术潜力。生源以北大、清华、中科大、南大、浙大、厦大、武大、北师大等校化学/物理/数学/计算机为主，具备全国大学生化学竞赛省一及以上、ACM/数学建模竞赛获奖、开源计算代码贡献（GitHub）、J. Chem. Theory Comput./JACS/*J. Phys. Chem. Lett.*工作论文、超算中心/深势科技/晶泰科技实习经历者显著优先。
二、知点保研核心优势
知点保研深耕复旦保研近十年，对应用计算化学方向导师专长（刘智攀的机器学习势函数与反应路径搜索、周鸣飞的气相团簇光谱与计算、徐昕的DFT方法发展、张远波的凝聚态第一性原理、刘春艳的AI药物设计、王鸿飞的界面光谱理论）、各子方向考核侧重及面试风格有持续跟踪。采用定制化一对一辅导，根据学生理论方法开发/算法实现/催化计算/药物设计/材料模拟偏好、编程能力（Python/C++/Fortran）与产业兴趣精准匹配导师；针对跨专业学生（计算机、数学、物理、生物背景）开设"计算化学先修衔接计划"，系统补强量子化学基础、统计力学、分子模拟原理与化学直觉。提供从定位、背景提升到推免填报的全流程服务，并延伸覆盖考研、考博及海外PhD/计算化学研究员/AI药物设计科学家/材料信息学工程师/算法工程师岗位申请。
三、全周期辅导体系
绩点与先修强化：重点提升结构化学、物理化学（含量子力学）、高等数学、线性代数、概率统计、大学物理、程序设计等核心课成绩；为跨专业学生定制量子化学、统计力学、分子轨道理论补强模块。
英语与文献能力：六级/雅思托福冲刺；精读Szabo & Ostlund Modern Quantum Chemistry、Cramer Essentials of Computational Chemistry、Leach Molecular Modelling、Butler et al. Machine Learning in Chemistry等经典；训练J. Chem. Theory Comput./JACS/J. Phys. Chem. Lett./Nat. Comput. Sci./*J. Chem. Inf. Model.*顶刊阅读与技术文档写作。
专业课深度辅导：按子方向定制——量子化学方法方向强化HF/DFT/CC/CI理论推导与基组选择；催化计算方向强化反应路径搜索/过渡态优化/微动力学建模/火山曲线；AI for Chemistry方向强化图神经网络/Transformer/生成模型/主动学习/不确定性量化；药物设计方向强化分子对接/FEP/TI/MM-PBSA/ADMET预测；材料计算方向强化周期性DFT/声子谱/弹性常数/缺陷化学/高通量筛选；多尺度模拟方向强化QM/MM/Coarse-Grained/增强采样（Metadynamics/Umbrella Sampling）。
研究方法训练：Gaussian/ORCA/VASP/CP2K/LAMMPS/GROMACS等主流软件操作与输入文件编写、Python/PyTorch/ASE/PySCF编程实战、Linux集群与Slurm作业调度、数据管理与版本控制（Git）、论文图表制作与可视化（Matplotlib/VMD/OVITO）、软件著作权与专利申请。
笔试面试专项：历年真题精讲与限时模拟；量子化学推导/编程题白板作答、计算方案设计阐述、文献批判性阅读、开放性问题讨论、研究兴趣陈述与问答策略。
文书与竞赛科研：个人陈述突出理论深度与编程实现能力；全国大学生化学竞赛/数学建模/ACM/超算竞赛备赛指导；J. Chem. Theory Comput./JACS/*J. Phys. Chem. Lett.*投稿辅导；海外暑期研究（MIT/剑桥/Max Planck/EPFL/Stanford）申请支持。
实习与学术对接：华为2012实验室/晶泰科技/深势科技/药明康德计算化学部/中科院大连化物所/上海超级计算中心/百图生科实习内推；导师课题组RA机会推荐；博士申请海外导师套磁指导。
咨询电话：4000003363，微信：13671344286。
