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结合神经网络方法和扩大训练基组构建新B3LYP泛函

张家虎  王秀军  
【摘要】:正密度泛函理论(DFT),以其良好的计算性能和较低的计算成本,成为化学家和物理学家理解原子、分子、固体及其相关电子结构的一个非常宝贵的工具。所有的DFT计算均使用近似交换相关泛函,这就扩大了计算结果的偏差。寻找更加精确的交换相关泛函对提高DFT计算精度有着重要的意义。我们提出了用神经网络来构建B3LYP泛函。通过考虑交换相关泛函式中高阶项的贡献,神经网络方法被用来构建新B3LYP交换相关泛函。同传统的B3LYP交换相关泛函相比,新B3LYP交换相关泛函极大地改进了计算结果的偏差。本文在此基础上将数据库从116个数据扩展到了296个(116个来自文献,180个来自文献),大大地提高了此方法的适用性。本文中,我们采用新的神经网络和扩大的训练基组来构建新B3LYP交换相关泛函,然后用新B3LYP交换相关泛函计算体系的性质。

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