關於量子力學的發展 歷史 許多教科書已經有詳細介紹，在此不再贅述，簡單做壹下類比：經典力學中物體的狀態用坐標來描述，而量子力學中體系的狀態則用波函數
來描述：經典力學中，決定壹個物體坐標運動軌跡的是牛頓定律，而量子力學中決定體系狀態演變的是薛定諤方程，與經典力學基於牛頓的三大定律類似，量子力學主要基於以下幾個基本假設，
(1)體系的任何狀態，由連續、可微的波函數完全描述，波函數隨時間的演變由含時薛定諤方程決定
(2)波函數的模二次方代表微觀粒子在空間出現的概率，
(3)物理上的可測量量，對應於量子力學中的線性厄米特算符.
(4)對於體系的測量，將使波函數塌縮為算符的某個本征態，測量值對應於算符的本征值。多次測量的平均值對應於算符的期望值，
由於我們感興趣的大部分材料體系都處於低能量的狀態，因此非相對論的量子力學方程——薛定諤方程是我們求解問題的關鍵，其在量子力學中的地位類似於牛頓定律之於經典力學，對於高能的物理過程，比如涉及粒子的高能碰撞，產生、滅、反粒子等，則需要用到量子電動力學方面的知識，在量子力學的體系框架裏，波函數是對壹個微觀粒子狀態的完整描述，如果我們得到了微觀粒子的波函數，那麽包括它的空間分布概率、動能、動量、勢能等壹切可觀測的物理量都將完全確定。因此從計算材料學的角度來看，研究材料體系的性質，最終歸結於求解體系的波函數，除了方勢阱、簡諧振子、氫原子等少數幾個可以解析求解的例子外，對我們實際研究的材料體系大多數都無法簡單地得到波函數的精確解，而是要通過數值模擬和數值求解的方式，近似求解波函數。
在傳統的解析求解方法遇到瓶頸的時候，計算機技術得到了高速發展從而為數值求解和計算材料學的發展帶來了契機.從1946年馮·諾依曼研制出第壹臺基於品體管的計算機ENIAC以來， 計算機計算能力的提高速度可以用日新月異來描述。壹方面， 高性能的大型計算機集群技術飛速發展，以2013年摘得世界超級計算機500強之首的國防科學技術大學的天河二號超級計算機為例，整個集群由16000多個節點組成，每個節點采用英特爾的Ivy Brid dge Xeon芯片並且配備了88GB的內存.峰值運算能力達到了令人咂舌的33.86PetaFLOPS(也就是每秒可以執行3.386 10次操作) .而與此相比，世界上第壹臺計算機ENIAC的計算速度僅為每秒5000次的加法運算，
除了計算機硬件上的發展外，軟件方面的進步也為計算材料學的蓬勃發展奠定了良好的基礎.首先， 數值計算庫不斷完善和強大， 如今， Linpack， Lapack， Seal pack、Gnu-Scientif ie Lib.MKL.ACML、BLAS等各種平臺上的數值計算庫為各種代數求解、矩陣運算等操作提供了非常良好和完備的支持，使得科研工作者從煩瑣的底層數據操作的編程中解脫出來：其次， 並行技術和規範標準如MPI、OpenMP的出現， 使得各個處理器之間可以協同高效地工作，通過同時執行子任務加快整個程序的求解；最後，作為計算材料學的核心，模擬技術本身在過去幾十年裏蓬勃發展，不斷湧現出高效、高精度的方法，包括密度泛麗理論、針對不同系綜的分子動力學算法，以及動力學蒙特卡羅方法等。這些方法大大拓展了材料學研究的時間和空間尺度，提高了計算的精度，使得計算材料學的研究領域愈加寬廣，
我們引用“中國稀土之父”徐光憲先生的壹段話對計算材料學的遠景做壹個展望：進人21世紀以來，計算方法與分子模擬、虛擬實驗，已經維實驗方法、理論方法之後，成為第三個重要的科學方法，對未來科學與技術的發展，將起著越來越重要的作用，”
2013年度諾貝爾化學獎授子了設計針對多尺度復雜化學系統模型的三位美國科學家，這正是對徐先生這段論述的最有力的證明。