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使用Julia編程語言編寫反應動力學模型，通過數值求解微分方程來模擬化學反應過程。可以使用Julia中的ODE.jl或DifferentialEquations.jl等庫來實現。
基于密度泛函理論（DFT）的計算方法，利用Julia中的QuantumOptics.jl或QuantumChemistry.jl等庫來模擬催化劑的電子結構和反應機理。
利用Julia中的Optim.jl或JuMP.jl等庫進行反應優化和催化劑設計，通過數值優化算法來尋找最佳的反應條件和催化劑結構。
使用Julia中的MolecularSimulations.jl或LAMMPS.jl等庫進行分子動力學模擬，研究反應過程中分子的運動和相互作用，以及催化劑的表面結構和吸附性能。
結合實驗數據和機器學習算法，利用Julia中的Flux.jl或MLJ.jl等庫進行反應機理和催化劑設計的預測和優化。
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