[en] OPTIMIZATION OF ORBITALS DISTRIBUTION AND GAUSSIAN PRIMITIVES PARAMETERIZATION TO HARTREE-FOCK MODEL BY EVOLUTIONARIES ALGORITHMS

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: IURY STEINER DE OLIVEIRA BEZERRA
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14988&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14988&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14988
Resumo: [pt] O desenvolvimento da Nanociência e da Nanotecnologia dependem em grande parte do avanço da Química Computacional. Nesse contexto, um dos conceitos mais importantes é o conjunto de funções de base. Essas são combinações lineares de funções que produzem uma solução aproximada da equação de Schrödinger para átomo de muitos elétrons e sistemas moleculares. A construção de funções de base é uma tarefa complexa e influencia a rapidez e a precisão de cálculos de estrutura eletrônica. Esse trabalho propõe uma metodologia baseada em Algoritmos Co-Evolucionários para realizar a parametrização e buscar a melhor forma de se utilizar primitivas gaussianas utilizadas em cálculos de estrutura eletrônica. Esta pesquisa avaliou diferentes formas de realizar a construção de funções de base com o emprego de Algoritmos Evolucionários. O trabalho apresenta uma metodologia inédita para realizar a construção de funções de base, que parametriza e distribui as primitivas gaussianas dentre os orbitais especificados. Como estudo de caso a ferramenta desenvolvida foi aplicada para construir funções de base para os seguintes átomos: B, C, N, O, F, Ne, Na, Mg, Al, Si, P, S, Cl, Ar. Em todos os casos, os resultados da aplicação metodologia que usa algoritmos co-evolucionários, foram superiores aos presentes na literatura. Com base na metodologia, é construído um sistema que torna viável a busca de funções de base que satisfaçam a um critério previamente especificado, no qual o usuário pode definir uma determinada precisão e a metodologia procura o número mínimo de parâmetros e a respectiva distribuição que aproxima a meta estabelecida.
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spelling [en] OPTIMIZATION OF ORBITALS DISTRIBUTION AND GAUSSIAN PRIMITIVES PARAMETERIZATION TO HARTREE-FOCK MODEL BY EVOLUTIONARIES ALGORITHMS [pt] OTIMIZAÇÃO DA DISTRIBUIÇÃO EM ORBITAIS E PARAMETRIZAÇÃO DE PRIMITIVAS GAUSSIANAS PARA O MODELO DE HARTREE-FOCK POR ALGORITMOS EVOLUCIONÁRIOS [pt] REDE NEURAL[pt] MECANICA QUANTICA[pt] NANOTECNOLOGIA[pt] ALGORITMO GENETICO[en] NEURAL NETWORKS[en] QUANTUM MECHANICS[en] NANOTECHNOLOGY[en] GENETIC ALGORITHM[pt] O desenvolvimento da Nanociência e da Nanotecnologia dependem em grande parte do avanço da Química Computacional. Nesse contexto, um dos conceitos mais importantes é o conjunto de funções de base. Essas são combinações lineares de funções que produzem uma solução aproximada da equação de Schrödinger para átomo de muitos elétrons e sistemas moleculares. A construção de funções de base é uma tarefa complexa e influencia a rapidez e a precisão de cálculos de estrutura eletrônica. Esse trabalho propõe uma metodologia baseada em Algoritmos Co-Evolucionários para realizar a parametrização e buscar a melhor forma de se utilizar primitivas gaussianas utilizadas em cálculos de estrutura eletrônica. Esta pesquisa avaliou diferentes formas de realizar a construção de funções de base com o emprego de Algoritmos Evolucionários. O trabalho apresenta uma metodologia inédita para realizar a construção de funções de base, que parametriza e distribui as primitivas gaussianas dentre os orbitais especificados. Como estudo de caso a ferramenta desenvolvida foi aplicada para construir funções de base para os seguintes átomos: B, C, N, O, F, Ne, Na, Mg, Al, Si, P, S, Cl, Ar. Em todos os casos, os resultados da aplicação metodologia que usa algoritmos co-evolucionários, foram superiores aos presentes na literatura. Com base na metodologia, é construído um sistema que torna viável a busca de funções de base que satisfaçam a um critério previamente especificado, no qual o usuário pode definir uma determinada precisão e a metodologia procura o número mínimo de parâmetros e a respectiva distribuição que aproxima a meta estabelecida.[en] The development of nanoscience and nanotechnology has a strong dependency on the advance of computational chemistry. In this context, one of the most important concepts is the basis functions set. This linear combination of functions provides an approximate solution to Schrödinger equation for many electron atoms and molecular systems. The construction of basis function is a complex task and influences on the speed and precision of the electronic structures calculus Conventional non-linear programming techniques have been extensively used in parameterization, but they cannot be used to build a set of basis functions. This work intends to propose a methodology based in Evolutionary Algorithms to parameterize and search for the best way of using Gaussian primitives in calculus of electronic structure. The advantage of using evolutionary techniques is the ability to obtain good solutions for the continuous non-linear programming problems, which are at the same time discrete. Also, there are no necessary previous knowledge of good(standard) solutions for a certain problem. This work had evaluated different ways of build basis functions with the use of evolutionary algorithms. This essay inserts an unprecedented methodology in literature to perform construction of atomic basis functions. The tool developed here was applied to build the basis functions for the following atoms: B, C, N, O, F, Ne, Na, Mg, Al, Si, P, S, Cl, Ar. All cases of the applied methodology, which uses coevolutionary algorithms, present better results than the ones described in literature.MAXWELLMARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECOMARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECOMARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECOIURY STEINER DE OLIVEIRA BEZERRA2010-01-18info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14988&idi=1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14988&idi=2http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14988porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-10-25T00:00:00Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:14988Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342018-10-25T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false
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