ab initio目前有哪些大牛？
1. ab initio 软件的核心开发者与领导者：
ab initio 软件之所以能成为行业标杆，与其背后强大的研发团队密不可分。这些开发者不仅精通量子化学理论，还具备深厚的计算机科学功底，能够将复杂的理论转化为高效、稳定的计算代码。
早期奠基者与核心架构设计者： 很多早期的开发人员，虽然现在可能不再是直接的代码编写主力，但他们对 ab initio 软件的初始设计、算法选择和整体架构有着决定性的影响。这些人的名字可能不那么为公众所熟知，但在圈内拥有极高的声望，他们的思想和方法深深地烙印在了 ab initio 的 DNA 中。他们通常是量子化学领域的资深专家，对各种近似方法和精确方法的优缺点了如指掌。
现任核心开发团队： 这是一个非常活跃且持续壮大的团队。他们负责软件的日常维护、新功能开发、性能优化、bug 修复以及对新理论方法的实现。这个团队成员的背景非常多元，有的是从高校出来直接加入，有的是在工业界有丰富经验的科学家。他们对软件的每一个模块、每一个算法都有深入的理解，并且能够快速地响应最新的学术研究成果，将其整合到软件中。
性能优化专家： ab initio 计算的算力消耗巨大，因此对计算性能的优化至关重要。ab initio 团队中往往有一批专注于并行计算、内存管理、算法效率提升的专家。他们可能与高性能计算（HPC）领域的大牛合作，确保 ab initio 能够在各种硬件平台上（包括 CPU 和 GPU）发挥出极致的性能。
2. 推动 ab initio 发展的学术界巨匠：
ab initio 软件的强大离不开与学术界的紧密合作和理论创新。许多在量子化学和材料科学领域做出开创性贡献的科学家，他们的理论和方法直接或间接地被 ab initio 采纳和实现。
密度泛函理论（DFT）领域的奠基人与重要贡献者： DFT 是 ab initio 软件中最核心和最常用的计算方法之一。
Walter Kohn (已故): DFT 的创始人之一，因此可以被称为“鼻祖”。他因“发展了密度泛函理论”而获得了1998年诺贝尔化学奖。虽然他本人不直接开发软件，但他的理论是 ab initio 软件的基石。
John Perdew: 在 DFT 泛函（特别是 GGA 和混合泛函）的开发方面做出了里程碑式的贡献。他开发的 PerdewBurkeErnzerhof (PBE) 泛函及其后续版本，是 ab initio 软件中最广泛使用的泛函之一。Perdew 教授本人在理论计算领域拥有极高的声望，他的工作极大地推动了 DFT 的发展。
Mel Levy (已故): 在 DFT 的严格数学框架建立方面做出了重要贡献，他的工作为 DFT 的理论基础提供了坚实的支撑。
Axel Becke: 也是 DFT 泛函发展的重要人物，他开发的 Becke 86 电子交换泛函和 Becke 3参数LeeYangParr (B3LYP) 泛函（与 Lee, Yang, Parr 合作）是应用最广泛的混合泛函之一。
Kieron Burke: 近年来在 DFT 理论和方法创新方面非常活跃，特别是在“范德华力”的描述、激发态计算等方面有杰出工作，他也是很多 ab initio 开发者和用户敬仰的学者。
量子化学高级方法领域的专家： 除了 DFT，ab initio 软件还支持许多更高级、更精确的量子化学方法，这些方法通常需要更深厚的理论背景和更复杂的算法。
MP2 (MøllerPlesset perturbation theory of second order), CCSD(T) (Coupledcluster singles and doubles with perturbative triples) 等高级相关性方法的开发者和推广者： 这些方法能够更准确地描述电子之间的关联效应，但计算成本也更高。在这些方法的发展史上，有许多名字值得提及，例如 C. David Sherrill（他在相关性计算和基组方面有非常重要的工作）、Jan Almlöf（在 SCF 和相关性计算的早期发展中贡献卓著）、Rodney J. Bartlett（在耦合簇理论方面是世界级的专家）。这些学者的工作为 ab initio 提供了实现这些高精度计算的能力。
物理化学家和理论计算领域的先驱： 很多基础性的量子力学计算方法，例如 HartreeFock 方法、各种积分计算技巧、电子结构理论的构建等，都有早期科学家的贡献，这些贡献构成了 ab initio 计算的“土壤”。
3. 推动 ab initio 在特定领域的应用与发展：
许多科学家利用 ab initio 软件解决实际科学问题，并在此过程中发现了软件的局限性，或提出了新的需求，从而推动了 ab initio 的进一步发展。
材料科学领域：
固体物理学家： 很多在材料性质预测（如电子结构、光学性质、力学性质、催化活性等）方面做出杰出贡献的科学家，他们是 ab initio 软件的重度用户和贡献者。例如，研究二维材料、纳米材料、催化剂、半导体、超导材料等领域的顶尖学者，他们的研究成果往往依赖于 ab initio 计算的支持。
化学领域：
有机化学家、无机化学家、物理化学家： 在反应机理研究、分子设计、光谱预测等方面，ab initio 软件的应用非常广泛。
生物物理学和药物设计领域： 随着 ab initio 计算能力的提升，它也开始被用于处理更大、更复杂的生物分子体系，这需要具有跨学科背景的科学家来推动。
如何看待这些“大牛”？
理论的创新者： 他们是理论框架的构建者、新算法的提出者。
方法的完善者： 他们不断改进现有方法的精度和效率。
应用的开拓者： 他们将先进的计算方法应用于解决实际科学问题，并将结果反馈给开发者。
教育和传承者： 他们通过教学和指导学生，将知识和思想传递下去，培养下一代的计算科学家。
总而言之，ab initio 软件的强大，是建立在一大批理论科学家、算法专家和软件工程师的集体智慧和辛勤工作之上的。这些“大牛”们，无论是理论的奠基者、方法的创新者，还是应用的开拓者，都为 ab initio 软件的辉煌贡献了力量，并持续推动着量子化学计算和材料科学的发展。要了解具体的“大牛”，可以关注 ab initio 软件的官方文档、用户会议的特邀报告、以及在知名量子化学和材料科学期刊上发表的、引用 ab initio 软件的开创性研究论文。
网友意见
其实这个领域越来越偏数学了，说一下我看到的数学领域内对ab initio算法有研究的核心人物吧，虽然大多数人的工作我完全不了解。数学物理中其他相关研究我就不说了，偏数学物理，化学领域应该用不到。
欧盟
Eric Cancès，他也研究DFT。SCF算法的收敛性是他的工作（好想该算法也是他提出的？我没看他的文章，我不确定，但是好像有这么个印象）。从数学角度来看，他算是整个量子化学算法领域内的领头人了。
Gero Friesecke，我看过他关于multiconfiguration HF的文章。他可能在用optimal transport的想法研究DFT的exchange correction，但是具体讲了什么我不了解。
Harry Yserentant，我对他的一个大课题比较了解。他的工作是直接研究born oppenheimer approximation。他提出并找到一种全新的regularity，通过这种regularity直接对born oppenheimer approximation进行离散。这是首次有一个严格意义上的数学算法，没有了（post）HF或者DFT等方法的系统性误差，计算效果要比ab initio好（能算更多电子）。同时也算是从理论上证明了该问题算法的复杂度是随电子个数多项式增长的，而非ab initio的指数增长。我在数学理论上改进了他的结果。利用类似方法研究了time dependent的问题，对于time dependent的问题，我们还能给出理论误差。理论上讲要比现有算法好。但我并不作数值，真实情况如何并不了解。目前还在审稿ing。
美国
有一批华人在做相关问题，比如 Lin Lin，Jianfeng Lu，Weinan E。他们是一脉相承的。其中lin lin做了很多算法相关课题。Weinan E做了很多关于Machine Learning的东西。而我对Jianfeng Lu和Weinan E老师的工作比较感兴趣。
国内
Huajie Ren 跟美国这一批华人是一脉相承的。
Aihui Zhou。
如果你想了解更多的话，可以参考报告
Cancès, E., Friesecke, G., Helgaker, T. U., & Lin, L. (2019). Mathematical Methods in Quantum Chemistry.Oberwolfach Reports,15(1), 631-721.
里面的报告基本上是最新的研究成果了。可以去看看都有谁做了报告，他们代表了这个领域的发展方向，或者他们都引用了谁的文章。
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