淬火随机密度泛函理论
摘要：引入了一种使用随机密度泛函理论（sDFT）的调质方法，标记为t-sDFT，可减小可观察期望值估计中的统计误差。通过将电子密度重新表示为“热”组分与“冷”校正的总和来实现。由于“热”组分的幅度较大但计算速度较快，我们在其计算中使用更多随机轨道，而在较小尺寸的“冷”校正计算中使用较少数量的随机轨道。这样可以显著降低统计波动和偏差，相比于相同计算工作量下的sDFT方法。我们在大型氢化硅纳米晶体（NCs）上测试了该方法的性能，发现能量的系统误差降低了一个数量级以上，而力的系统误差也减少了。同样，总能量的统计波动减少了大约4-5倍，原子的力的波动减少了大约1.5-2倍。由于t-sDFT中的嵌入部分完全是随机的，因此可以将t-sDFT与其他变种的sDFT（如能量窗口sDFT和嵌入分子组分的sDFT）相结合。
作者：Minh Nguyen, Wenfei Li, Yangtao Li, Roi Baer, Eran Rabani, Daniel Neuhauser
论文ID：2107.06218
分类：Computational Physics
分类简称：physics.comp-ph
提交时间：2021-12-15