Opis korelacji elektronowej w dużych układach molekularnych. Implementacja metodologii LT-AO-MP2

Podobne dokumenty
Implementacja efektywnych metod opisu korelacji elektronowej w dużych układach molekularnych

Efektywny opis wybranych w laściwości dużych uk ladów molekularnych w ramach metodologii MP2

Uniwersytet Jagielloński

Uniwersytet Jagielloński Wydzia l Chemii. Efektywny opis wybranych w laściwości dużych uk ladów molekularnych w ramach metodologii MP2

WYKŁADY Z MATEMATYKI DLA STUDENTÓW UCZELNI EKONOMICZNYCH

Inżynierskie metody numeryczne II. Konsultacje: wtorek 8-9:30. Wykład

Metody numeryczne. Janusz Szwabiński. Metody numeryczne I (C) 2004 Janusz Szwabiński p.1/50

Korelacja elektronowa w metodzie elongacji

Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne.

Modyfikacja schematu SCPF obliczeń energii polaryzacji

Rzędy wiązań chemicznych

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm

13.1 Układy helopodobne (trójcząstkowe układy dwuelektronowe)

Przegląd metod optymalizacji wielowymiarowej. Funkcja testowa. Funkcja testowa. Notes. Notes. Notes. Notes. Tomasz M. Gwizdałła

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów. 7. Całkowanie numeryczne

Prawdopodobieństwo i statystyka

Egzamin z Metod Numerycznych ZSI, Egzamin, Gr. A

Metody numeryczne. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Uniwersytet Zielonogórski

Obliczenia Naukowe. Wykład 12: Zagadnienia na egzamin. Bartek Wilczyński

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 4. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne

Struktura elektronowa σ-kompleksu benzenu z centrum aktywnym Fe IV O cytochromu P450

Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja QR i SVD. P. F. Góra

Metody numeryczne Numerical methods. Elektrotechnika I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Prognozowalne kryterium całkowalności według A. N. Shiryaeva i A. S. Cherny ego Joanna Karłowska-Pik. Historia

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

x y

Egzamin z Metod Numerycznych ZSI, Grupa: A

10. Metody obliczeniowe najmniejszych kwadratów

Efektywność algorytmów

Układy równań liniowych. Krzysztof Patan

Optymalizacja ciągła

y i b) metoda różnic skończonych nadal problem nieliniowy 2 go rzędu z warunkiem Dirichleta

DOPASOWYWANIE KRZYWYCH

II. RÓŻNICZKOWANIE I CAŁKOWANIE NUMERYCZNE Janusz Adamowski

Numeryczna algebra liniowa. Krzysztof Banaś Obliczenia Wysokiej Wydajności 1

Uogolnione modele liniowe

Numeryczna algebra liniowa

1 Wykład 4. Proste Prawa wielkich liczb, CTG i metody Monte Carlo

Statystyka i eksploracja danych

Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa. P. F. Góra

Wstęp do Optyki i Fizyki Materii Skondensowanej

Modelowanie rynków finansowych z wykorzystaniem pakietu R

Redukcja wariancji w metodach Monte-Carlo

Bardzo łatwa lista powtórkowa

Lokalizacja Orbitali Molekularnych

Rozwój i zastosowanie wieloreferencyjnych metod sprzężonych klasterów w opisie stanów podstawowych i wzbudzonych układów atomowych i molekularnych

Metody numeryczne w przykładach

Dystrybucje, wiadomości wstępne (I)

1 Symulacja procesów cieplnych 1. 2 Algorytm MES 2. 3 Implementacja rozwiązania 2. 4 Całkowanie numeryczne w MES 3. k z (t) t ) k y (t) t )

Modelowanie molekularne

Zawansowane modele wyborów dyskretnych

STATYKA Z UWZGLĘDNIENIEM DUŻYCH SIŁ OSIOWYCH

Numeryczne obliczanie całek Fermiego-Diraca kwadraturą Tanh-Sinh.

Metody numeryczne Wykład 4

Analiza matematyczna 2 zadania z odpowiedziami

Funkcje charakterystyczne zmiennych losowych, linie regresji 1-go i 2-go rodzaju

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

Systemy. Krzysztof Patan

Szybka wielobiegunowa metoda elementów brzegowych w analizie układów liniowosprężystych

Matematyka. rok akademicki 2008/2009, semestr zimowy. Konwersatorium 1. Własności funkcji

Prawdopodobieństwo i statystyka

Całkowanie metodą Monte Carlo

Układy równań liniowych

OPTYKA KWANTOWA Wykład dla 5. roku Fizyki

Metody numeryczne I. Janusz Szwabiński. Metody numeryczne I (C) 2004 Janusz Szwabiński p.1/61

Problem. Uzgadnianie wyrażeń rachunku predykatów. Instancja wyrażenia. Podstawienie termu za zmienną. Joanna Józefowska

Aproksymacja. j<k. L 2 p[a, b] l 2 p,n X = Lemat 1. Wielomiany ortogonalne P 0,P 1,...,P n tworza przestrzeni liniowej Π n. Dowód.

Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI Kwantowa wariacyjna metoda Monte Carlo. Problem własny dla stanu podstawowego układu N cząstek

Uzgadnianie formuł rachunku predykatów

Nie do końca zaawansowane elementy programowania w pakiecie R. Tomasz Suchocki

JEDNORÓWNANIOWY LINIOWY MODEL EKONOMETRYCZNY

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 12 Wykorzystanie sieci rekurencyjnych w optymalizacji grafowej

Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice

METODY NUMERYCZNE. Wykład 4. Numeryczne rozwiązywanie równań nieliniowych z jedną niewiadomą. prof. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD października 2009

Rachunek całkowy - całka oznaczona

ANALIZA MATEMATYCZNA 2 zadania z odpowiedziami

Definicja problemu programowania matematycznego

Transformata Fouriera

Krótkie wprowadzenie do macierzy i wyznaczników

Analiza funkcjonalna 1.

Techniki Optymalizacji: Stochastyczny spadek wzdłuż gradientu I

Zagadnienie transportowe

KARTA PRZEDMIOTU. Informacje ogólne WYDZIAŁ MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZY. SZKOŁA NAUK ŚCISŁYCH UNIWERSYTET KARDYNAŁA STEFANA WYSZYŃSKIEGO W WARSZAWIE

ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH

Metody numeryczne równań różniczkowych zwyczajnych

Definicja 1 Statystyką nazywamy (mierzalną) funkcję obserwowalnego wektora losowego

OBLICZANIE POCHODNYCH FUNKCJI.

Metody dekompozycji macierzy stosowane w automatyce

Całki krzywoliniowe wiadomości wstępne

Prędkość fazowa i grupowa fali elektromagnetycznej w falowodzie

Wykład 5: Cząsteczki dwuatomowe

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA?

1 Relacje i odwzorowania

Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych

Obliczenia naukowe Wykład nr 2

Obliczenia iteracyjne

Transkrypt:

Opis korelacji elektronowej w dużych układach molekularnych. metodologii Jakub Sumera Krzysztof Kowalczyk 7 stycznia 2009 roku

Spis treści Wstęp 1 Wstęp 2 3 4

Plan pracy Wstęp implementacja AO MP2 kwadratowo skalujący się algorytm wieloprzebiegowość/zrównoleglenie liniowo skalujący się algorytm własności wynikające z właściwości funkcji falowej obliczenia dla wybranych układów

MP2 - co to jest? Wstęp metoda rachunku zaburzeń Mollera-Plesseta drugiego rzędu uwzględnia pierwszą poprawkę do funkcji falowej pierwsze dwie poprawki do energii bazuje na orbitalach pochodzących z obliczeń HF poprawka do energii dla obliczeń RHF occ virt E 2 = ij ab (ia jb)[2(ia jb) (ib ja)] ɛ a + ɛ b ɛ i ɛ j

MP2 - zalety Wstęp najprostsza metoda post-hf odtwarza większą część korelacji elektronowej w przeciwieństwie do metod opartych na DFT dobrze odtwarza efekty dyspersyjne oraz efekty przeniesienia ładunku

MP2 - sformułowanie kanoniczne obliczenia w bazie orbitali molekularnych całki dwuelektronowe liczone są w bazie orbitali atomowych konieczna jest zmiana bazy (ia jb) = (µν λσ)c µi C νa C λj C σb µνλσ transformacja ta ma złożoność czasową O(N 5 ) konieczność przechowywania przetransformowanych całek oznacza wysoką złożoność pamięciową

Transformacja Laplace a definicja L[f ](x) = transformacja funkcji stałej L[1](x) = 0 0 f (t)e tx dt e tx dt = 1 x

Transformacja Laplace a równanie na poprawkę do energii przyjmuje postać E 2 = oznaczając 0 iajb (ia jb)[2(ia jb) (ib ja)]e (ɛa+ɛ b ɛ i ɛ j )t dt e 2 (t) = (ia jb)[2(ia jb) (ib ja)]e (ɛa+ɛ b ɛ i ɛ j )t iajb otrzymujemy E 2 = e 2 (t)dt 0

Zastosowanie transformacji Laplace a wada: dodatkowe całkowanie (numeryczne) zaleta: e 2 (t) niezmiennicze ze względu na transformację unitarną ważonych energią orbitali i = ie ɛ i t/2 a = ae ɛat/2

Zastosowanie transformacji Laplace a kryteria wyboru bazy lokalność możliwie najtańsze całki dwuelektronowe warunki te są spełnione przez orbitale atomowe

AO-MP2 transformacja funkcji bazy µ = ν X µν ν µ = ν Y µν ν macierze pseudogęstości occ X µν = C µi C νi e ɛ i t i virt Y µν = C µa C νa e ɛat poprawka do energii wyrażona w przetransformowanych orbitalach e 2 = (µν λσ)[2(µν λσ) (µσ λν)] µνλσ a

AO-MP2 transformacja funkcji bazy jest równie kosztowna co zamiana bazy w konwencjonalnym sformułowaniu MP2 koszt wynikający z dodatkowego całkowania gdzie zysk? macierze X i Y są rzadkie (dla dużych układów) ich struktura umożliwia eliminację znaczącej ilości całek redukcja złożoności obliczeniowej do O(N 2 )

AO-MP2 transformacja funkcji bazy jest równie kosztowna co zamiana bazy w konwencjonalnym sformułowaniu MP2 koszt wynikający z dodatkowego całkowania gdzie zysk? macierze X i Y są rzadkie (dla dużych układów) ich struktura umożliwia eliminację znaczącej ilości całek redukcja złożoności obliczeniowej do O(N 2 )

Prescreening Wstęp metoda zwiększania wydajności obliczeń opiera się na oszacowaniu obliczanej wartości zaniedbywalnie małe wartości są pomijane wykorzystujemy nierówność Schwartza (µν λσ) (µν µν)(λσ λσ)

Prescreening Wstęp wkład do poprawki energii od całki (µν λσ) z = (µν λσ)[2(µν λσ) (µσ λν)] = (µν λσ)[2(µν λσ) (µσ λν)] czyli z (µν λσ) [2 (µν λσ) + (µσ λν) ] i z nierówności Schwartza [ z (µν µν)(λσ λσ) 2 (µν µν)(λσ λσ) + ] (µσ µσ)(λν λν)

Prescreening Wstęp szacowanie całek diagonalnych (µν µν) = κλ ( ) 2 X µκ X µλ (κν λν) X µκ (κν κν) κ (µν µν) = ( ) 2 Y νκ Y νλ (µκ µλ) Y νκ (µκ µκ) κλ κ czyli ( (µν µν) min X µκ (κν κν), ) Y νκ (µκ µκ) D µν κ κ

Prescreening Wstęp całkę (µν λσ) możemy pominąć, jeżeli z (µν µν)(λσ λσ)(2d µν D λσ + D µσ D λν ) Θ przedstawiona procedura prescreeningu pozwala zredukować koszt obliczeniowy do O(N 2 )

Kwadratura Wstęp E 2 = e 2 (t)dt 0 τ w α e 2 (t α ) α potrzebujemy zestawu τ par {t α, w α } takiego, że błąd oszacowania [ e 2 (t)dt 0 ] τ 2 w α e 2 (t α ) α jest możliwie najmniejszy dla zadanego τ τ wpływa na dokładność oszacowania i na czas obliczeń chcemy możliwie małego τ które da rozsądną dokładność

Optymalizacja kwadratury poszukujemy optymalnego zestawu {t α, w α } za pomocą metody najmniejszych kwadratów (Häser, 1993) min t α,w α xmax x min [ 1 τ 2 f (x) x w α exp( xt α )] dx α dla większego τ algorytm źle uwarunkowany numerycznie potrzebne inne podejście do problemu

Kwadratura Eulera-McLaurina transformacja układu współrzędnych E 2 = 0 e 2 (t)dt = 1 0 e 2 (t) dt 1 dr dr = f 2 (r)dr proponowana transformacja (Ayala and Scuseria, 1999) 0 t = Kk=n+2 a k r k (1 r) m przechodzimy na skończone granice całkowania funkcja f 2 (r) jest stosunkowo mało zmienna

Kwadratura Eulera-McLaurina 1 τ E 2 = f 2 (r)dr f 2 (r α )w α 0 α E 2 1 τ k f 2 τ + 1 }{{} α τ + 1 + 1 2 (f 2(0) + f 2 (1)) }{{} w α t α

Schemat obliczeń Wstęp dla każdego punktu kwadratury przygotuj dane do prescreeningu oblicz całki w bazie atomowej wykonaj czteroetapową transformację (µν κλ) = σ (µν κλ) = σ (µν κλ) = σ (µν κλ) = σ X µσ (σν κλ) Y νσ (µσ κλ) X κσ (µν σλ) Y λσ (µν κσ) oblicz przyczynek do energii

Przechowywanie całek

Schemat obliczeń - algorytm wieloprzebiegowy e 2 = (µν λσ)[2(µν λσ) (µσ λν)] = µ µνλσ ( νλσ (µν λσ)[2(µν λσ) (µσ λν)] ) dla każdego punktu kwadratury dla każdego podzbioru µ przygotuj dane do prescreeningu oblicz całki w bazie atomowej wykonaj czteroetapową transformację oblicz przyczynek do energii

Algorytm wieloprzebiegowy - przechowywanie całek

Algorytm wieloprzebiegowy - przechowywanie całek

Wstęp implementacja AO MP2 zaawansowana zrównoleglenie zaawansowane liniowe skalowanie w planach własności oparte na właściwościach funkcji falowej w planach obliczenia dla wybranych układów

Bibliografia Wstęp Ayala, P. Y. and Scuseria, G. E.: 1999, J Chem Phys 110(8), 3660 Häser, M.: 1993, Theo Chim Acta 87, 147

Implementację wykonano w ramach projektu Niedoida Dziękujemy za uwagę!