量子力学导论
量子力学发展史很多教材都有详细介绍，这里就不赘述了。我们简单打个比方:在经典力学中，物体的状态是用坐标来描述的，而在量子力学中，系统的状态是用波函数来描述的。
来描述一下:在经典力学中，牛顿定律决定了物体的坐标运动轨迹，而在量子力学中，薛定谔方程决定了系统状态的演化。类似于基于牛顿的经典力学三定律，量子力学主要基于以下基本假设。
(1)系统的任何态完全由连续可微的波函数描述，波函数随时间的演化由含时薛定谔方程决定。
(2)波函数的模二次项代表微观粒子出现在空间的概率，
(3)物理可测量对应量子力学中的线性厄米算符。
(4)对于系统的测量，波函数会坍缩到算符的一个本征值，测量值对应算符的本征值。多次测量的平均值对应于操作者的期望值，
因为我们感兴趣的大部分物质系统都处于低能态，所以非相对论量子力学方程——薛定谔方程是我们解决问题的关键。它在量子力学中的地位类似于牛顿定律对于经典力学的地位。对于高能物理过程，如粒子的高能碰撞、产生、湮灭、反粒子等。，我们需要用到量子电动力学的知识。在量子力学的体系框架中，波函数是对一个微观粒子状态的完整描述。如果我们得到一个微观粒子的波函数，所有可观测的物理量包括它的空间分布概率、动能、动量和势能都将被完全确定。因此，从计算材料学的角度来看，研究材料体系的性质最终归结为求解体系的波函数。除了方势阱、简谐振子、氢原子等少数可以解析求解的例子外，我们实际研究的大部分物质体系都不能简单地得到波函数的精确解，而是通过数值模拟和数值求解来近似波函数。
当传统的解析求解方法遇到瓶颈时，计算机技术高速发展，为数值求解和计算材料科学的发展带来了契机。自1946年冯·诺依曼研制出第一台基于质量管的计算机ENIAC以来，计算机运算能力的提升速度可以用日新月异来形容。一方面，高性能大规模计算机集群技术发展迅速。以2013年获得世界超级计算机500强的国防科技大学天河二号超级计算机为例。整个集群包含超过16000个节点。每个节点使用英特尔的Ivy BridgeXeon芯片，并配备88GB内存。峰值计算能力达到惊人的33.86PetaFLOPS(即每秒可执行3.386 10次运算)。与此相比，世界上第一台计算机ENIAC的计算速度仅为每秒5000次加法运算。
除了计算机硬件的发展，软件的进步也为计算材料学的蓬勃发展奠定了良好的基础。一是数值计算库不断完善，功能强大。如今的Linpack，Lapack，各种平台上的数值计算库，比如Seal pack，GNU-Scientifiielib。MKL。ACML、BLAS等。，为代数求解、矩阵运算等各种运算提供了非常好的、完整的支持，将研究人员从底层数据运算的繁琐编程中解放出来。其次，MPI、OpenMP等并行技术和规范的出现，使得所有处理器能够高效协同工作，通过同时执行子任务来加速整个程序的求解。最后，作为计算材料科学的核心，模拟技术本身在过去的几十年里蓬勃发展，出现了高效、高精度的方法，包括密度普适理论、不同系综的分子动力学算法、动态蒙特卡罗方法等。这些方法极大地拓展了材料科学研究的时空尺度，提高了计算的精度，使计算材料科学的研究领域越来越广。
我们引用“中国稀土之父”徐光宪先生的一段话，对计算材料学做一个展望:20世纪以来，计算方法、分子模拟和虚拟实验已经成为继实验方法和理论方法之后的第三种重要科学方法，并将在未来的科学技术发展中发挥越来越重要的作用。"
2013诺贝尔化学奖授予了三位为多尺度复杂化学体系设计模型的美国科学家，这是对徐先生说法的最有力证明。