处理大活性空间的从头算量子化学新方法

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21373109
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0301.化学理论与方法
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

This project will develop a new multireference quantum chemical method - multi-level density matrix renormalization group (DMRG) method by virtue of the combination of natural orbital techniques and multi-level allocation of active spaces as well as the DMRG method for the complicated systems in which Hartree-Fock mean-field approximation fails (strongly correlated systems containing degenerate orbitals or local d,f electrons and molecular aggregates with weak inter-molecular interactions). The new method will increase the number of active orbitals which can be solved with accuracy closing to FCI, approaching 100. This provides possibilities to perform highly accurate multireference calculations for large systems (for example, polynuclear transition metal clusters and molecular aggregates) which are completely unfeasible by traditional methods. Therefore, this will also benefit the future systematically quantitative studies of functional materials like single molecular magnets, organic electronics and supra-molecules.
本项目针对Hartree-Fock平均场失效的复杂体系(含有简并轨道或局域d,f电子的强电子相关体系和弱相互作用为主的分子聚集体),通过将自然轨道技术、活性空间的多层次分配与密度矩阵重整化群方法(DMRG)相结合,研发一种新的多参考从头算量子化学方法-多层次的密度矩阵重整化群方法。新方法将实现高精度(接近FCI)计算的活性轨道数成倍增加,有望接近100,使可靠多参考计算能够应用于大体系(如多核金属簇合物、分子聚集体)。这将为系统地研究单分子磁体、有机光电材料、超分子材料等复杂电子相关的功能材料体系提供新的高精度计算工具。

结项摘要

在电子强关联体系中,平均场近似失效而精确全组态计算过于昂贵,其理论新方法的发展一直是量子化学研究的核心问题之一。本项目改进基于密度矩阵重整化群(DMRG)的量子化学和量子动力学方法,进一步拓展了可高精度模拟的强相关体系的大小,为研究复杂强相关分子和材料提供了理论新工具。具体成果如下:(1)结合自然轨道技术和活性空间的多层次处理发展多层次DMRG (ML-DMRG)方法,实现对含有80个轨道的大活性空间的计算;(2) 利用矩阵乘积态表示,结合遗传算法与轨道纠缠熵分析,实现了DMRG波函数的行列式表达,为理解DMRG波函数提供工具;(3) 针对化学体系的电-声子哈密顿发展了线性变换方式,首次实现了真实化学分子的含时DMRG量子动力学演化和二维电子光谱模拟,为研究复杂体系的量子动力学和光谱提供工具;(4)采用自行发展的重整化群系列方法,对复杂关联体系(如基于共轭分子的有机太阳能电池)开展示范性应用,揭示其光电转换的微观新机制。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Hydration Structure of Na+, K+, F+, and Cl- in Ambient and Supercritical Water: A Quantum Mechanics/Molecular Mechanics Study
常温水和超临界水中 Na、K、F 和 Cl- 的水合结构:量子力学/分子力学研究
  • DOI:
    10.1002/qua.24597
  • 发表时间:
    2014-08-05
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF QUANTUM CHEMISTRY
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Ma, Haibo
  • 通讯作者:
    Ma, Haibo
Efficient Reconstruction of CAS-CI-Type Wave Functions for a DMRG State Using Quantum Information Theory and a Genetic Algorithm
使用量子信息理论和遗传算法有效重建 DMRG 态的 CAS-CI 型波函数
  • DOI:
    10.1021/acs.jctc.7b00439
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    JOURNAL OF CHEMICAL THEORY AND COMPUTATION
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Luo Zhen;Ma Yingjin;Liu Chungen;Ma Haibo
  • 通讯作者:
    Ma Haibo
Direct optical generation of long-range charge transfer states in organic photovoltaics
有机光伏中长程电荷转移态的直接光学生成
  • DOI:
    10.1002/adma.201402294
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Advanced Materials
  • 影响因子:
    29.4
  • 作者:
    Haibo Ma;Aless;ro Troisi
  • 通讯作者:
    ro Troisi
Ultrafast Long-Range Charge Separation in Organic Photovoltaics: Promotion by Off-Diagonal Vibronic Couplings and Entropy Increase
有机光伏中的超快远距离电荷分离:非对角振动耦合和熵增加的促进
  • DOI:
    10.1021/acs.jpclett.6b02400
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Physical Chemistry Letters
  • 影响因子:
    5.7
  • 作者:
    Yao Yao;Xie Xiaoyu;Ma Haibo
  • 通讯作者:
    Ma Haibo
A fragmentation-based approach for evaluating the intra-chain excitonic couplings in conjugated polymers
基于碎裂的方法评估共轭聚合物中的链内激子耦合
  • DOI:
    10.1016/j.cplett.2017.04.099
  • 发表时间:
    2017-07
  • 期刊:
    Chemical Physics Letters
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Wen Jing;Ma Haibo
  • 通讯作者:
    Ma Haibo

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其他文献

基于耗水视角的水资源承载能力及其支撑流域调水规模研究
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    --
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    2020
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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基于SWAT模型的淮河上游流域设计洪水修订
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    --
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    --
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  • 通讯作者:
    王高旭
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  • DOI:
    10.16352/j.issn.1001-6325.2015.05.015
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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纳希瞬时单位线参数优化研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马海波;董晓华;刘冀
  • 通讯作者:
    刘冀

其他文献

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马海波的其他基金

用于实际化学体系的密度矩阵重正化群量子化学方法和程序
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  • 批准年份:
    2020
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    64 万元
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有机光伏体系中激子耦合与激子动力学的理论研究
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  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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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

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          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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