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自优化剩余函数量子Monte Carlo方法

Self-optimizing Surplus Function Quantum Monte Carlo Approach
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摘要 提出剩余函数量子MonteCarlo的一个新算法,这是一个自优化和自改善的过程.与以前的算法相比,本算法中的试探函数的优化是在剩余函数方法中同步进行的,而不是在变分MonteCarlo计算之前.为了优化试探函数,使用一种改进了的速降法,这是一个步长能够自动调节,超线性收敛的优化技术.在这个算法中,还使用了一种新的相关函数,它满足电子与电子以及电子与核奇点条件.此方法已被用于计算H2、LiH、Li2、H2O分子的基态以及CH2的X3B1态、11A1态和21A1态的能量值. This paper proposes a novel surplus function quantum Monte Carlo algorithm, which is a self-optimizing and self-improving procedure. In contrast to previous procedure, the trial function is optimized synchronistically in the surplus function method, but not before the variational Monte Carlo computation. In order to optimize the trial function, an improved steepest descent technique is used, with the step size automatically adjusted to obtain a procedure which converges superlinearly. The author also uses a novel correlation function, which has both the correct electron-electron and electron-nucleus cusp conditions. The method is employed to calculate the ground state energies of H-2, LiH, Li-2, H2O and the energy values of X B-3(1) state, 1 (1)A(1) state, and 2 (1)A(1) state of CH2.
作者 黄宏新
出处 《物理化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2003年第8期742-746,共5页 Acta Physico-Chimica Sinica
基金 国家自然科学基金(20173014) 湖南省科研基金~~
关键词 自优化 剩余函数量子MonteCarlo方法 相关函数 基态 激发态 电子 分子体系 surplus function quantum Monte Carlo approach self-optimizing procedure correlation function
  • 相关文献

参考文献6

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