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Random-Phase Approximation Methods

机译：随机相位近似方法

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Random-phase approximation (RPA) methods are rapidly emerging as cost-effective validation tools for semilocal density functional computations. We present the theoretical background of RPA in an intuitive rather than formal fashion, focusing on the physical picture of screening and simple diagrammatic analysis. A new decomposition of the RPA correlation energy into plasmonic modes leads to an appealing visualization of electron correlation in terms of charge density fluctuations. Recent developments in the areas of beyond-RPA methods, RPA correlation potentials, and efficient algorithms for RPA energy and property calculations are reviewed. The ability of RPA to approximately capture static correlation in molecules is quantified by an analysis of RPA natural occupation numbers. We illustrate the use of RPA methods in applications to small-gap systems such as open-shell d - and f -element compounds, radicals, and weakly bound complexes, where semilocal density functional results exhibit strong functional dependence.
机译：随机相位近似（RPA）方法是迅速涌现为半透明函数计算的经济效益验证工具。我们以直观而不是正式的时尚，展示RPA的理论背景，专注于筛选和简单的图解分析的物理图片。 RPA相关能量进入等离子体模式的新分解导致对电荷密度波动的电子相关性的吸引人可视化。综述了RPA方法，RPA相关电位，RPA相关电位和高效算法的最新进展。通过分析RPA自然占用数来量化RPA在分子中大致捕获静态相关的能力。我们说明使用RPA方法在诸如开壳 - 和 f - 细胞，自由基和弱束缚的复合物中的小间隙系统在诸如开壳的小间隙系统中的使用密度功能结果表现出强大的功能依赖性。

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