Caracterização do determinante de slater mais próximo de uma função de onda correlacionada e estimativa da energia full-ci indiretamente

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Morais, Guilherme Barbosa de
Orientador(a): Aoto, Yuri Alexandre
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do ABC
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia/Química
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=124821&midiaext=81013
Resumo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel Superior
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCaracterização do determinante de slater mais próximo de uma função de onda correlacionada e estimativa da energia full-ci indiretamente2023-03-24Aoto, Yuri AlexandreMorais, Guilherme Barbosa deUniversidade Federal do ABCPrograma de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia/QuímicaUFABCporFUNÇÃO DE ONDADETERMINANTE DE SLATERGRASSMANNIANOENERGIA FCICORRELAÇÃO ELETRÔNICAWAVE FUNCTIONSLATER DETERMINANTSGRASSMANNIANFCI ENERGYELECTRONIC CORRELATIONPROGRAMA DE PCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel SuperiorFundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São PauloO uso de códigos e algoritmos na química teórica vem crescendo exponencialmente nos últimos anos. Uma grande parcela desses códigos executa cálculos de métodos de estrutura eletrônica, os quais podem ser caros computacionalmente, dadas as naturezas das bases e dos sistemas em estudo. Portanto, o entendimento dos métodos de estrutura eletrônica é de grande importância, podendo levar ao desenvolvimento de métodos que forneçam resultados acurados, de forma mais simples e rápida. Neste estudo, trabalhamos com um algoritmo desenvolvido pelo grupo, que otimiza a função de onda ?minD, e que minimiza a distância até uma função de onda correlacionada e verificamos se a partir desta distância é possível alcançarmos (ou chegarmos o mais próximo possível) da energia full configuration interaction (FCI), que considera todas as possíveis configurações eletrônicas do sistema, de uma forma mais barata e rápida do que efetuar o cálculo FCI diretamente. Realizamos essas avaliações de duas formas diferentes: com um ponto de vista mais geométrico, onde analisamos a distância entre funções de onda (através de suas integrais de sobreposição) com interpretação de gráficos e de ilustrações. E de uma segunda forma, onde utilizamos um sistema de rede neural (machine learning) para verificarmos como essas integrais de sobreposição podem ser usadas para estimar a energia FCI. Das integrais de sobreposição utilizadas, duas delas conseguiram fazer uma boa estimativa da energia FCI, o que sugere que a análise geométrica realizada pode ser usada para obter informações sobre a função de onda FCI.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=124821&midiaext=81013application/pdfreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2026-01-15T22:03:55Zoai:BDTD:124821Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2023-09-06T10:58:23Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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