利用 Hessian 提高 SCF RDMFT 求解的收敛性
化学物理
2024-05-07 v2
摘要
一部约化密度矩阵函数理论 (RDMFT) 提供了一种替代方案，相较于密度泛函理论 (DFT) 能够处理静态相关性，同时保持相对较低的计算规模。其劣势主要来自于自洽能量优化收敛缓慢。为改善此问题，本文提出利用能量的 Hessian 以及耦合项。我们展示，使用精确 Hessian 在显著减少迭代次数方面非常有效。然而，由于精确 Hessian 在实际中计算成本过高，本文测试了基于低成本精确部分和/或 BFGS 更新的各种近似方法。
关键词
引用
@article{arxiv.2401.16324,
title = {Exploiting the hessian for a better convergence of the SCF RDMFT procedure},
author = {Nicolas G. Cartier and Klaas J. H. Giesbertz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.16324},
year = {2024}
}
备注
21 pages, 12 figures, published in JCTC, GitHub code: https://github.com/NGCartier/SCF-RDMFT_Hess_investigation/