基于局域分子轨道的高效多组态自洽场方法及程序

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21203147
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0301.化学理论与方法
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

Multi-configurational self consistent field (MCSCF) is a basic quantum chemistry method and is widely used in studying quasi-degenerate and strongly correlated electronic systems (e.g. single or multi bond-breaking processes, biradical intermediate in chemical reactions, transition metal compounds and photochemistry reactions, etc.). However, the computational cost of MCSCF scales exponentially with the size of active electrons and active orbitals. This project intends to develop an efficient MCSCF method based on localized molecular orbital. The local MCSCF scheme allows a better control the physical nature of active space, thus enable one to choose a proper active space depending on the problem under study. Some key features of our local MCSCF are (1) the fragment localized molecular orbital (FLMO) approach will be used to generate initial guess orbital in MCSCF; (2) integral prescreening based on localized orbital will be introduced to reduce the scaling of integral transformation; (3) graphic unitary group approach (GUGA) with hole-particle correspondence will be applied in configuration interaction with single excitation (CIS) calculation; (4) block diagonalization of one-body reduce density matrix(or Super-CI B matrix) will be performed in orbital optimization in order to keep the locality of molecular orbitals. The global localized core, active and virtual orbitals, will be obtained directly from the local MCSCF method. The convergence difficulties encountered in standard top-down localization of global canonical orbitals could be avoided, which paves the way for developing the new generation of local multi-reference electronic correlation algorithm.
多组态自恰场(MCSCF)是处理准简并、强相关体系(如化学键的断裂、双自由基反应、过渡金属化合物和光化学反应等)最基本的量子化学方法,但其计算量随着活性轨道、活性电子数目的增长而指数增长。为了解决这一问题,本项目拟发展一种基于定域分子轨道的MCSCF方法,根据研究对象自动选择最优的最小活性空间,从而降低计算量。主要特点有:(1)利用分片定域化方法产生MCSCF初始迭代的局域轨道;(2)利用局域分子轨道进行积分预筛选降低积分变换的计算标度;(3)将空穴粒子对应的图形酉群方法用于单激发组态相互作用计算;(4)在轨道优化过程中采用对一阶约化密度矩阵(或Super-CI B矩阵)对角块最小扰动的块对角化方法,以保证轨道的局域性。该方法将直接产生相互正交且定域到分子片上的非活性轨道、活性轨道和虚轨道,不仅避免了先产生离域轨道再定域化所面临的困难,还可以为后续局域动态相关方法提供很好的参考态和轨道。

结项摘要

虽然电子相关能在分子总能量中所占比重不大,但其数值恰好与分子反应能垒、电子激发能等重要物理量相近,在精确量子化学计算中是必须考虑的因素。精确计算电子相关能的难点在于其计算量随着分子尺寸增涨增加的太快。局域相关理论利用电子相关按照1/r^6衰减的短程特性,降低电子相关计算的标度。局域相关理论如定域化的MP2、CCSD等已经被用于闭壳层体系的电子相关能计算。当分子的多组态效应较明显或要研究开壳层体系时,分子轨道定域化方法还较稀缺,导致开壳层和多组态分子体系的局域相关理论研究还未有很好的进展。本课题目的是发展定域化多组态自洽场方法和开壳层分子体系的分子轨道定域化方法,为多组态问题局域相关理论和开壳层体系局域相关算法研究打好基础。基于此,已经完成的研究有:1分子自动化分片方法。注意到基于分子片段的量子化学方法都面临着输入复杂的难题,发展了基于“分割-组合”的K-means聚类分子分片方法,还完成了基于化学信息学分子片段识别的自动化分片工具。前者已经被用于产生分片分子定域化轨道,后者已用线性标度算法MFCC和FMO对蛋白质小分子相互作用体系进行了测试。2局域相关多组态自洽场方法和开壳层体系分片分子轨道定域化方法。完成了基于空穴粒子对称的图形酉群多参考态单激发组态相互作用(MRCIS)的程序,将其作为定域化MCSCF方法的基础;提出了分步分块对角化的方法,完成了定域化MCSCF的程序;将分块分步对角化方法用于开壳层体系分片分子轨道定域化方法,解决了开壳层分子体系的定域化难题。3发展了基于分片分子轨道的定域化MP2方法。我们提出了一般的分子片段划分方案,用于FLMO-MP2的计算,该方案也用于发展线性标度的NMR方法。根据MP2相关能分割的不同形式,研究了基于单体能量与双体能量求和两种MP2方法的优缺点,讨论了自然的线性标度电子相关能计算问题,还引入了RI(Resolution of identity)近似来降低基于双体能量分解方法的计算量。4 其他的理论和程序平台的工作,包括基于连续电荷多级展开(CFMM)的线性标度SCF算法和程序;非波恩-奥本海默近似的原子核-电子耦合广义平均场及原子核-电子相关理论和程序;异构计算技术对DFT数值积分的加速计算;内收缩MRCI与自旋匹配的TDDFT对过渡金属体系的测试计算等。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
基于空穴-粒子对偶的内收缩多参考态二级微扰理论
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中国科学:化学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋齐;索兵兵;王育彬;文振翼
  • 通讯作者:
    文振翼
Theoretical study of electronic structure of Rhodium monoxide and interpretation of experimental spectra.
一氧化铑电子结构的理论研究和实验光谱的解释。
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    International Journal of Quantum Chemistry
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    索兵兵;韩慧仙;雷依波;翟高红
  • 通讯作者:
    翟高红
空穴-粒子对称的图形酉群方法在多参考态组态相互作用中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中国科学-化学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    索兵兵;雷依波;王育彬;文振翼
  • 通讯作者:
    文振翼
Finite-field calculation of static polarizabilities and hyperpolarizabilities of In + and Sr
In和Sr静态极化率和超极化率的有限场计算
  • DOI:
    10.1103/physreva.92.052515
  • 发表时间:
    2015-01
  • 期刊:
    Physics Reviews A
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Suo, Bingbing;Feng, Huihui;Fan, Heng;Liu, Wuming
  • 通讯作者:
    Liu, Wuming
Theoretical Study of Electronic Structure of Rhodium Mononitride and Interpretation of Experimental Spectra
一氮化铑电子结构的理论研究及实验光谱的解释
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    International Journal of Quantum Chemistry
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Suo, Bingbing;Han, Huixian;Lei, Yibo;Zhai, Gaohong
  • 通讯作者:
    Zhai, Gaohong

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其他文献

第一性原理研究O和S掺杂的石墨相氮化碳(g-C_3N_4)_6量子点电子结构和光吸收性质
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    万云
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    雷依波;索兵兵;李安阳;豆育升
  • 通讯作者:
    豆育升
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的势能曲线
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
    韩慧仙;索兵兵;姜振益;王育彬
  • 通讯作者:
    王育彬
Parallelization of MRCI based
基于MRCI的并行化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    索兵兵;翟高红;王育彬;文振翼
  • 通讯作者:
    文振翼
异构计算量子化学软件的研发恰逢其时
  • DOI:
    10.16262/j.cnki.1000-8217.2018.01.026
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国科学基金
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    田英齐;马英晋;索兵兵;金钟
  • 通讯作者:
    金钟

其他文献

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解析-数值积分混合的Fock-Like矩阵算法及在BDF程序中的应用
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相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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