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物理学 > 化学物理

arXiv:2402.13111 (physics)
[提交于 2024年2月20日 (v1) ,最后修订 2024年5月3日 (此版本, v3)]

标题: 绿色行动:选择性配置相互作用作为高精度更可持续的替代方法

标题: Go Green: Selected Configuration Interaction as a More Sustainable Alternative for High Accuracy

Authors:Pierre-François Loos, Yann Damour, Abdallah Ammar, Michel Caffarel, Fábris Kossoski, Anthony Scemama
摘要: 最近,一种全组态相互作用(FCI)方法的新分布式实现已被报道 [Gao 等,J. Chem Theory Comput. 2024, 20, 1185]。由于采用了一种混合并行化方案,作者能够计算丙烷(\ce{C3H8})在最小基组 STO-3G 中的精确能量。这项艰巨的任务涉及处理26个电子在23个轨道中的活性空间,或是一个包含\SI{1.3d12}个行列式的希尔伯特空间。这是迄今为止报告的最大FCI计算。在这里,我们从一般观点出发,说明选定组态相互作用(SCI)如何通过FCI空间的稀疏探索,在计算和内存成本的一小部分下实现微哈特里精度。目前的SCI计算是使用\textit{使用逐次摄动选择的组态相互作用}(CIPSI)算法进行的,该算法在\textsc{量子包}软件中以行列式驱动的方式实现。本研究加强了普遍共识,即在FCI空间中数量庞大的行列式中,只有极小一部分对能量有显著贡献。更重要的是,它证明了使用更合理和可持续的计算资源达到相当精度的可行性,从而减少计算化学不断增长的碳足迹。
摘要: Recently, a new distributed implementation of the full configuration interaction (FCI) method has been reported [Gao et al. J. Chem Theory Comput. 2024, 20, 1185]. Thanks to a hybrid parallelization scheme, the authors were able to compute the exact energy of propane (\ce{C3H8}) in the minimal basis STO-3G. This formidable task involves handling an active space of 26 electrons in 23 orbitals or a Hilbert space of \SI{1.3d12} determinants. This is, by far, the largest FCI calculation reported to date. Here, we illustrate how, from a general point of view, selected configuration interaction (SCI) can achieve microhartree accuracy at a fraction of the computational and memory cost, via a sparse exploration of the FCI space. The present SCI calculations are performed with the \textit{Configuration Interaction using a Perturbative Selection made Iteratively} (CIPSI) algorithm, as implemented in a determinant-driven way in the \textsc{quantum package} software. The present study reinforces the common wisdom that among the exponentially large number of determinants in the FCI space, only a tiny fraction of them significantly contribute to the energy. More importantly, it demonstrates the feasibility of achieving comparable accuracy using more reasonable and sustainable computational resources, hence reducing the ever-growing carbon footprint of computational chemistry.
评论: 5页,2图(支持信息可获取)
主题: 化学物理 (physics.chem-ph) ; 材料科学 (cond-mat.mtrl-sci); 强关联电子 (cond-mat.str-el); 核理论 (nucl-th); 计算物理 (physics.comp-ph)
引用方式: arXiv:2402.13111 [physics.chem-ph]
  (或者 arXiv:2402.13111v3 [physics.chem-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.13111
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Pierre-François Loos Dr [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2024 年 2 月 20 日 16:06:10 UTC (199 KB)
[v2] 星期五, 2024 年 2 月 23 日 12:51:50 UTC (1,434 KB)
[v3] 星期五, 2024 年 5 月 3 日 15:17:37 UTC (1,437 KB)
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