我们已经清楚材料的化学组成和结构决定材料的性能（图1.1）。因此，在材料的研究和制备中，我们总希望有目的地合成具有某种性能的结构，以达到按需制备的目的。然而材料的组成、结构与性能并不是一一对应的关系。因而人们至今仍采用实验的方法（如反复调整配方和工艺）直至制备出相对较好的材料。实验方法的周期长，耗费人力、物力和财力，更糟的是它具有很大的盲目性。计算材料学的出现为材料按需制备带来了一线曙光。

计算材料学通常是指以计算机为手段，通过理论与计算来研究材料固有性质、结构与组分、使用性能及合成加工的一门学科。该学科有以下特点。

（1）可减少或替代部分实验。也就是我们在计算机上做“实验”以筛选出有意义的影响因素及其水平。然后，我们再采用传统实验方法做进一步的实验。这样可缩短材料的研发周期，降低人力、物力和财力，而且目的性也较强。(www.daowen.com)

（2）前瞻性和创新性。计算机上的“实验”有利于我们在更广泛的范围内探索并预测材料的组成、结构和性能。这方面的最佳例子就是β-C3N4的预言及制备。

1999年，材料工作者们受到生物信息学、计算机领域的专家系统和人工神经网络的启发提出材料信息学（materials informatics）的概念。它是一门利用信息科学和计算机技术对材料学科的信息进行收集、存储、加工、检索、提取、分析、传输、研究、应用、评价等以实现材料信息的共享和有效知识的挖掘，并揭示材料的内在本质、促进新材料研发的学科。其中，材料数据库的建立非常重要，也是最基本的。

2011年，美国发起的“材料基因组计划”（The Materials Genome Initiative，MGI）更是将数据处理、计算工具和实验工具列为材料创新的三个基础设施。这将会有力地推动材料结构和性能的预测、筛选出具有优秀“基因”的材料。