優質的科研成果往往來源于對科學問題最本質的探究，因此除了實驗研究，理論研究也尤其重要。理論計算能夠從最基本的層面出發，對物質進行模擬，進而揭示化學、納米系統以及材料方面的現象。我們從材料和化學領域整理了10篇發表在Nature及其子刊上涉及計算模擬的案例文章，供大家參考。
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1. 張濤課題組 Nature Chemistry: FeOx負載的單原子鉑（Pt）催化劑用于CO氧化反應
中科院大連化學物理研究所張濤研究員攜手清華大學李雋教授開發了FeOx負載的單原子鉑（Pt）催化劑。研究發現，Pt提供電子給FeOx，穩定了催化劑，使其對CO氧化顯示出了很好的活性。DFT計算表明帶正電的Pt降低了CO的吸附能和CO的反應能壘。
Qiao B, Wang A, Yang X, et al. Single-atomcatalysis of CO oxidation using Pt 1/FeO x[J]. Naturechemistry, 2011, 3(8): 634.
https://www.nature.com/articles/nchem.1095
2．鄭南峰課題組Nature Communications：STM+DFT模擬研究金屬納米團簇
廈門大學化學化工學院鄭蘭蓀、謝兆雄、鄭南峰等教授與中科院大連化物所楊學明研究員、馬志博副研究員以及芬蘭于韋斯屈萊大學Hannu H?kkinen教授合作，通過低溫超高真空掃描隧道顯微鏡（STM）研究Ag374納米團簇的表面配體，獲得亞分子水平超高分辨，結合DFT理論計算與模板識別，實現對表面配體形貌和結構以及團簇取向的識別。
Zhou Q, Kaappa S, Malola S, et al.Real-space imaging with pattern recognition of a ligand-protected Ag 374nanocluster at sub-molecular resolution[J]. Nature communications, 2018, 9(1):2948.
https://www.nature.com/articles/s41467-018-05372-5
3. Nature Chem.：理論計算驗證和幫助實驗“表征”過渡態
實驗上直接觀測化學反應的過渡態更是被奉為化學領域的“圣杯”。但過渡態稍縱即逝，使得實驗上偵測過渡態區域的動力學變得極其困難。過渡態光譜可以與理論計算的勢能面互相驗證，并已經成功用于揭示一些典型反應中許多有趣的過渡態動力學細節。
美國加州大學伯克利分校Daniel Neumark教授課題組發展了新的基于慢電子速度成像的光剝離方法，得到的光電子能譜的分辨率可達1cm-1，該實驗技術可以在中性勢能面的過渡態附近提取共振等詳細動力學信息。然后基于高級別從頭算（可以精確重現反應能壘、反應熱等重要信息）計算的約13萬個結構，采用對易不變多項式結合神經網絡的擬合方案，構建了該體系的全維的精確勢能面。再采用減維量子動力學方案進行計算和模擬，得到的光電子能譜高精度的再現了實驗結果，可以準確地解釋實驗觀測到的光電子能譜。發現實驗觀測的峰主要來自于產物復合物的Feshbach共振。
Weichman M L, DeVine J A, Babin M C, et al. Feshbachresonances in the exit channel of the F+CH3OH→ HF+CH3O reaction observed usingtransition-state spectroscopy[J]. Nature chemistry, 2017, 9(10): 950-955.
https://www.nature.com/articles/nchem.2804?cacheBust=1508172165506
4. Thomas Bligaard和Jens K. N?rskov課題組Nature Communications：機器學習和DFT計算用以解決表面反應復雜性
ThomasBligaard和Jens K.N?rskov教授以合成氣(CO+H2)在催化劑Rh(111)表面的反應為例，利用group additivity fingerprints結合過渡態scalingrelations和簡單的分類器構造了替代模型(surrogate model)，再使用該替代模型預測合成氣反應最重要的反應決速步。機器學習過程中的傳遞誤差，在密度泛函理論計算的不確定度之內。
該文利用機器學習的方法結合DFT計算確定了合成氣在銠金屬催化劑表面的最優反應路徑，對機器學習真正在計算催化領域應用邁出了實質性的一步。
Ulissi Z W, Medford A J, Bligaard T, et al.To address surface reaction network complexity using scaling relations machinelearning and DFT calculations[J]. Nature communications, 2017, 8: 14621.
https://www.nature.com/articles/ncomms14621
5. 方海平等課題組 Nature： 利用陽離子控制層間距精確訂裝氧化石墨烯膜
中國科學院上海應用物理研究所方海平、JingyeLi、上海大學吳明紅團隊、南京工業大學金萬勤團隊（共同通訊）等人使用K+，Na+，Ca2+，Li+或Mg2+離子顯示了利用陽離子控制層間距精確訂裝氧化石墨烯膜，表現出優異的離子篩分和海水淡化性能。此外，由一種類型陽離子控制的膜間距可以有效地選擇性地排除具有較大水合體積的其它陽離子。論文應用第一性原理計算和紫外吸收光譜表明，最穩定的陽離子吸附位置是氧化物基團和芳環共存的地方。
通過密度泛函理論計算表明，與Na+相比，其他陽離子應該具有比石墨烯片更強的陽離子-π相互作用。
Chen L, Shi G, Shen J, et al. Ion sievingin graphene oxide membranes via cationic control of interlayer spacing[J].Nature, 2017, 550(7676): 380.
https://www.nature.com/articles/nature24044
6. Nature Materials：想要更好的C-H鍵活化催化劑？你得懂點理論計算
斯坦福大學Jens K. N?rskov教授團隊在Nature Materials上報道了一個新的方法來評價不同催化材料在活化C-H鍵上的能力，從而提供一個高效的篩選甲烷活化催化劑的新途徑
利用活性位點對H的親和性來作為一個指標來計算不同催化劑的表面對C-H鍵的活化能力。作者構建了甲烷分子吸附在Cu-CHA分子篩、IrO2/MgO、Co-MOF、Fe-N-C、Au納米粒子等不同類型的活性位點上的反應模型，并計算了反應的活化能和EH。發現過渡態能壘（ETS）的和EH有非常好的關聯性，從而說明以Hydrogen affinity來作為一個簡單的指標衡量不同催化位點C-H鍵活化能力的強弱具有一定的可靠性。
Latimer A A, Kulkarni A R, Aljama H, et al.Understanding trends in C–H bond activation in heterogeneous catalysis[J].Nature materials, 2017, 16(2): 225.
https://www.nature.com/articles/nmat4760
7. Jianwei Miao 課題組 Nature：在單原子水平上解密化學有序/無序態同材料性質的關系
加利福尼亞大學納米系統研究所的Jianwei Miao教授團隊確定了一個由6569個鐵原子和16627個鉑原子組成的鐵-鉑納米顆粒各個原子的三維坐標，并且在原子水平上精確測量了它的化學有序/無序態和晶體缺陷對材料性質的影響。
該團隊還辨別出了材料豐富的三維結構細節，包括其中的原子成分、生長晶界、反相晶界、反位點缺陷和交換缺陷。該團隊研究表明，通過直接輸入DFT計算中材料的性質（如原子自旋、軌道磁矩以及局部磁晶各向異性）可以實現在22皮秒精度下測定材料中的原子坐標和化學成分。
Yang Y, Chen C C, Scott M C, et al.Deciphering chemical order/disorder and material properties at the single-atomlevel[J]. Nature, 2017, 542(7639): 75.
https://www.nature.com/articles/nature21042
8. Nature Materials：PbS和PbSe量子點中的晶格扭曲
Antonietta Guagliardi 和 Norberto Masciocchi等人利用最新的X-ray散射技術以及DFT研究了在極小尺度下（<8nm）PbS和PbSe量子點晶格扭曲以及Pb 亞晶格取代。
他們利用DFT證明了：1.由于Pb亞晶格沿[111]軸方向的取代導致晶格結構由巖鹽結構向非對稱的三方晶系轉變；2.在晶體結構變形時，Pb-S鍵中的三個鍵弱化，因此非對稱的三方晶系中的空位形成能顯著下降；3.在拉伸應力作用下PbS發生晶體扭曲。
Bertolotti F, Dirin D N, Ibá?ez M, et al.Crystal symmetry breaking and vacancies in colloidal lead chalcogenide quantumdots[J]. Nature materials, 2016, 15(9): 987.
https://www.nature.com/articles/nmat4661
9. 郭萬林＆周軍Nature Nanotechnology: 納米碳材料表面的水蒸發能夠產生電能
郭萬林和周軍團隊發現了在納米碳材料表面，水的自然蒸發能夠產生電能。作者認為這一電壓主要來自于水的流動電勢：水蒸發過程中產生的壓力差導致水的流動，由于親水化處理后的炭黑與水接觸后帶電（ζ電勢?33.2 mV），水流動經過碳材料孔道和縫隙過程中產生電勢差。DFT計算研究了水和官能化石墨烯片層接觸后電荷分布，佐證了這一觀點。
Xue G, Xu Y, Ding T, et al.Water-evaporation-induced electricity with nanostructured carbon materials[J].Nature nanotechnology, 2017, 12(4): 317.
https://www.nature.com/articles/nnano.2016.300
10. Wonbong Choi團隊Nature nanotechnology：2D MoS2作為鋰金屬負極的保護層
Wonbong Choi團隊報道了在鋰金屬表面沉積10 nm厚的MoS2作為鋰金屬負極的保護層可以有效改善鋰-硫電池的循環性能。作者利用DFT計算模擬在高/低Li+濃度下Li+在MoS2的層間和層中的擴散情況，計算結果表明鋰離子在MoS2表面的擴散能壘更低。表面擴散路徑加速了Li+擴散，有利于抑制鋰枝晶。
Cha E, Patel M D, Park J, et al. 2D MoS2as an efficient protective layer for lithium metal anodes in high-performanceLi–S batteries[J]. Nature nanotechnology, 2018, 13(4): 337.
https://www.nature.com/articles/s41565-018-0061-y
得益于理論計算化學的快速發展，計算模擬在材料化學研究中的運用日益廣泛而深入。科研領域已經逐步形成了“精準制備-理論模擬-先進表征”的研究模式，而正是這種實驗和計算模擬的聯合佐證，更加增添了論文的可靠性和嚴謹性，往往能夠得到更廣泛的認可。
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