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我是一名计算/理论化学家，对三大领域感兴趣：1) 开发新的量子和统计力学技术，用于在后 DFT 时代建模强相关分子和量子材料 [电子结构]；2) 设计新的替代（分子、量子和细胞）计算技术和算法 [替代计算]；3) 使用生物物理和统计方法预测蛋白质的进化，以及可以针对它们的药物 [生物物理学]。到目前为止，我的团队已经开发了各种新的、更准确和更高效的量子蒙特卡罗方法，展示了如何使用简单的有机分子来存储信息和计算，并预测了与耐药性有关的酶 β-内酰胺酶如何进化。其他过去和现在的研究兴趣包括计算生物学和神经科学、数据科学、信息论、计算线性代数、随机学和凝聚态物理学中的问题。我们经常与实验者合作，以实现我们关于量子材料、量子传感和替代计算策略的理论。
Brenda M. Rubenstein 博士 - 布朗大学研究员
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