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凝聚态物质内部的原子排列方式，即结构，是深入理解物质宏观物理和化学性质的重要信息。只根据物质的化学组分从理论上开展物质的结构预测是物理、化学和材料学科长期期盼，但一直是个巨大挑战。本论文基于晶体对称性的分类检索思想，结合粒子群多目标优化算法，引入结构表征的成键特征矩阵，提出并发展了卡里普索（CALYPSO）结构预测方法，在此基础上开发了拥有自主知识产权的结构预测CALYPSO程序（见网址:http://www.calypso.cn），受中国版权局的计算机软件著作权保护,登记号:2010SR028200。本论文随后将CALYPSO方法应用于冰的高压相和二维层状材料的结构预测研究，获得了有价值的结果。1.综合考虑结构预测的难点与复杂性，通过多种结构处理方法的协作，发展了CALYPSO结构预测方法：引入空间群对结构产生的限制，有效减少搜索空间自由度，增加结构种群的多样性；引入成键特征矩阵，实现对结构的指纹表征，用于排除相似结构，定义结构禁飞区域，对搜索相空间进行有效划分；引入基于粒子群优化算法的结构演化方法，发挥粒子群优化算法强大的跨越势垒能力，通过群体智能和个体结构演化相结合来高效探索势能面；引入结构的局域优化，减少势能面上的噪声，产生物理上更优的母系结构。CALYPSO方法和软件只根据物质的化学组分和外界条件（如压力），就可以预测物质的稳定和亚稳结构，目前已经被30多个国家和地区的近400位研究人员签订版权协议来使用。2.冰在超高压下的存在方式一直是学术界的焦点课题，本文利用自主发展的CALYPSO方法，系统研究了冰在超高压条件下的存在方式，发现在800万大气压下冰转变为一个形变度极高的氢键对称化新结构，特别是在更高压力下（>1400万大气压）冰竟然转变为由(OH)-和(H3O)+单元构成的具有部分离子性的结构，其中(OH)-和(H3O)+之间存在相对较弱的共价相互作用。3.将CALYPSO方法拓展到二维层状材料的结构研究，可以开展单层，多层和具有特定厚度的准二维层状材料的结构设计，设计了若干具有不同化学配比的二维单层BN（B2N3、B3N4和B3N5）结构，带隙在2.2-5.4eV之间，均是潜在的电子和光学材料。