半随机热浴组态相互作用方法：结合半随机微扰理论的选择组态相互作用
化学物理
2017-03-20 v2 强关联电子
计算物理
摘要
我们通过引入用于执行多参考 Epstein-Nesbet 微扰理论的半随机算法，扩展了最近提出的热浴组态相互作用（HCI）方法 [Holmes, Tubman, Umrigar, J. Chem. Theory Comput. 12, 3674 (2016)]，以完全消除原始方法中严重的内存瓶颈。所提出的算法具有几个吸引人的特性。首先，不存在困扰多种量子蒙特卡罗方法的符号问题。其次，我们不使用 Metropolis-Hastings 抽样，而是使用 Alias 方法直接从参考波函数中抽样行列式，从而避免了连续样本之间的相关性。第三，除了消除内存瓶颈外，如果可以接受 0.1 mHa 的随机误差，对于许多系统而言，半随机 HCI (SHCI) 比确定性变体更快。第四，在 SHCI 算法中，可以用计算时间的适度增加来换取内存。第五，微扰计算具有高度可并行性。SHCI 算法扩展了原始算法的适用范围，使我们能够计算极大活性空间的相关能。我们通过对数个第一行双原子分子（包括活性空间为 (14e, 108o) 的 F2）、活性空间为 (28e, 22o) 的 Mn-Salen 团簇，以及活性空间为 (12e, 190o) 且使用高达四极 zeta 基组的 Cr2 二聚体进行计算来证明这一点。对于这些系统，我们能够在仅 55 秒、37 秒和 56 分钟的挂钟时间内（分别在 1、1 和 4 个节点上）获得优于 1 mHa 的精度。
引用
@article{arxiv.1610.06660,
title = {Semistochastic Heat-bath Configuration Interaction method: selected configuration interaction with semistochastic perturbation theory},
author = {Sandeep Sharma and Adam Holmes and Guillaume Jeanmairet and Ali Alavi and C. J. Umrigar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.06660},
year = {2017}
}