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首页> 外文期刊>The Journal of Chemical Physics >Density matrix search using direct inversion in the iterative subspace as a linear scaling alternative to diagonalization in electronic strucure calculations
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Density matrix search using direct inversion in the iterative subspace as a linear scaling alternative to diagonalization in electronic strucure calculations

机译：密度矩阵搜索使用迭代子空间中的直接反演作为电子结构计算中对角化的线性缩放替代

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For electronic structure calculations on large systems,solving the self-consistent-field (SCF) equations is one of the key bottlenecks.Density matri search methods provide an efficient linear scaling approach for circumventing the traditional OMICRON(N~3) diagonalization procedure for solving the SCF equations.The conjugate gradient density matrix search (CG-DMS) method is a successful implementation of this approach.An alternative density matrix search method,QN-DMS,employs direct inversion in the iterative subspace using a quasi-Newton(QN) step to estimate the error vector.For linear polyglycine chains of 10-100 residues,the present approach scales linearly and is 30% faster than CG-DMS.For clusters of up to 300 water molecules,this method shows smoother and efficient convergence,and displays nearly linear scaling.
机译：对于大型系统的电子结构计算，解决自洽场方程是关键瓶颈之一。密度矩阵搜索方法提供了一种有效的线性缩放方法，可以绕开传统的OMICRON（N〜3）对角化程序共轭梯度密度矩阵搜索（CG-DMS）方法是该方法的成功实现。另一种密度矩阵搜索方法QN-DMS使用拟牛顿（QN）在迭代子空间中进行直接反演步骤估计误差向量。对于10-100个残基的线性聚甘氨酸链，本方法线性缩放，比CG-DMS快30％。对于多达300个水分子的簇，该方法显示出更平滑，有效的收敛性，并且显示近乎线性的缩放比例。

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