简介：陈冠华教授曾就读于上海复旦大学，是第六届CUSPEA成员，1986年赴美国加州理工学院CIT化学系，1992年在CIT获Ph.D学位，目前就职于香港大学化学系。

内容摘要：
一. 量化计算中存在的问题
　　现代的科学研究，越来越多的关注复杂的生物大体系，纳米材料等等，然而，量子化学经典的从头算以及半经验的方法都只能算小分子或是一些中等大小的体系。原因在于用这些方法进行计算时，随着原子个数的增加，计算时间以一定的指数很快增加，指数通常都大于2，导致原子增加到一定程度以后，这些计算方法就无能为力了。如果计算时间随着原子个数的增加是线性增加，那么这个问题就可以得到解决，复杂的大体系也可以计算了。

二. 密度矩阵的nearsightedness
　　线性量化计算方法的理论基础就是密度矩阵的nearsightedness。 对于其中的矩阵元我们按照一定的规则进行简化，使之成为一个简单的Block Diagonalized矩阵，除对角线及其附近矩阵元外，其余的皆为0。

三. 基态的线性计算方法举例
　　Divide-and-Conquer方法（DAC）
　　其他的一些基态的线性计算方法
　　a.约化密度矩阵最小化方法（DMM）：
　　b.轨道最小化方法（OM）：

四．激发态的线性计算方法举例
　　单电子模型（光学性质）
　　电子相互作用体系

　　关于dipole-forbidden的激发态的计算
　　①非线性响应②扭曲场
　　LDM方法的进一步发展：电子和核的动力学（END）
　　线性量子力学计算的相关应用