态平均密度矩阵重整化群的激发态能量梯度计算研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21703260
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0301.化学理论与方法
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The multi-reference approaches and their gradients are essential for the description of non-adiabatic photo-physics processes, which involve ground and excited electronic states and should be calculated within the state-averaged (SA) ansatz. However, solving for the analytic gradients of excited states using a very large active space within the SA ansatz is still a challenge for quantum chemist. Herein, we propose a scheme for solving analytic gradients for several states within large active spaces and SA ansatz: basing on the density-matrix renormalization group (DMRG) algorithm; solving for the analytic gradient of a state-specific (SS) state within a SA active space. The solved analytic gradients can be used for optimizing the structures of ground state, excited states, and conical intersections. The proposed scheme will be applied for the descriptions of complicated chemiluminescence systems, such as firefly luciferin, in order to better understand the lighting mechanics at theoretical level.
对于涉及基态、激发态交叉的非绝热光物理过程的合理描述,需要采用多参考电子结构方法对多个电子势能面在态平均框架下实现精确计算,以及对电子态在多参考量子水平上的能量梯度计算。当前,涉及大活性空间电子激发态的态平均能量梯度的精确计算是量子化学领域的一个研究难点。针对这一问题,本项目拟发展可处理大活性空间、同时可以考虑多个电子态的能量梯度解析求解方案:基于密度矩阵重整化群方法(DMRG),在态平均的空间内实现对指定电子态能量梯度的解析求算,用于分子基态和激发态的构型优化、势能面锥形交叉点的搜索等。利用所发展的算法对荧光素分子发光的复杂过程进行理论模拟,深入理解其发光机理。

结项摘要

对于涉及基态、激发态交叉的非绝热光物理过程的合理描述,需要采用多参考电子结构方法对多个电子势能面在态平均框架下实现精确计算,以及对电子态在多参考量子水平上的能量梯度计算。当前,涉及大活性空间电子激发态的态平均能量梯度的精确计算是量子化学领域的一个研究难点。针对这一问题,本项目发展了可处理大活性空间、同时可以考虑多个电子态的能量梯度解析求解方案:基于密度矩阵重整化群方法(DMRG),实现了多组态线性响应(MCLR)方程的求解,使得可以得到符合Hellmann-Feynman要求的激发态波函数;进而可以在态平均的空间内实现对指定电子态能量梯度的解析求算,用于分子基态和激发态的构型优化、势能面锥形交叉点的搜索等。方法建立之后,我们利用所发展的算法程序对荧光素分子发光的复杂过程进行理论模拟,深入理解其发光机理。具体我们研究了萤火虫荧光素分子及其多个前驱分子体系,并引入量子信息学分析其发光过程中简并电子态的相互作用;在此基础上,我们进一步开发了多种多参考电子相关能校正方案,并且结合面向对象的并行化技术,实现了万核级别激发态波函数成分分析计算。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
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
Elucidating the multi-configurational character of the firefly dioxetanone anion and its prototypes in the biradical region using full valence active spaces
利用全价活性空间阐明萤火虫二氧杂环丁酮阴离子及其双自由基区域原型的多构型特征
  • DOI:
    10.1039/c9cp06417f
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Physical Chemistry Chemical Physics
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Ma Yingjin
  • 通讯作者:
    Ma Yingjin
Multi-reference Epstein–Nesbet perturbation theory with density-matrix renormalization group reference wavefunction
具有密度矩阵重正化群参考波函数的多参考 Epstein–Nesbet 微扰理论
  • DOI:
    10.1088/2516-1075/ab72db
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Electronic Structure
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Yinxuan Song;Yifan Cheng;Yingjin Ma;Haibo Ma
  • 通讯作者:
    Haibo Ma
Progress of refactoring first principle package of Beijing Simulation Tool for Atom TEchnology
原子科技北京仿真工具首个原理包重构进展
  • DOI:
    10.7498/aps.69.20191658
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Acta Physica Sinica
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    Ma Ying-Jin;Zhang Tan;He Lian-Hua;Jin Zhong
  • 通讯作者:
    Jin Zhong
Portably parallel construction of a configuration-interaction wave function from a matrix-product state using the Charm++ framework
使用 Charm 框架从矩阵乘积状态可移植地并行构造配置相互作用波函数
  • DOI:
    10.1002/jcc.26424
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Journal of Computational Chemistry
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Wang Ting;Ma Yingjin;Zhao Lian;Jiang Jinrong
  • 通讯作者:
    Jiang Jinrong

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其他文献

其他文献

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马英晋的其他基金

针对密度矩阵重正化群及其衍生方法的高性能计算程序开发研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    60 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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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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