完全组态相互作用(Full CI)

本文探讨Hartree-Fock理论在分子电子能级计算中的应用,介绍自旋轨道和空间轨道概念,分析该理论如何通过Slater行列式处理电子的交换对称性,并讨论如何利用组态空间逼近真实哈密顿量。

更新:27 JUL 2016

 

前面说Hartree-Fock理论可以分子的电子能级,即分子轨道(MO)。分子轨道是描述单个电子的波函数,如果写成空间-自旋四维函数\(\psi(\textbf{r},\sigma)\)则称为自旋轨道(spin orbital),如果分离出其中的空间部分\(\varphi(\textbf{r})\)则称为空间轨道(spacial orbital)。以下讨论专指自旋轨道。

 

如前所述,Hartree-Fock理论将二电子相互作用描述为平均场,一方面方便了分离变量得出可以描述单个电子的轨道即分子轨道,另一方面决定了其无法精确求解的问题。Hartree-Fock将某种基组(一般是原子轨道,并且数量有限)线性组合,并用SCF方法得到等数目的分子轨道,根据电子的填充(即组态configuration,或称排布)可以将电子占据的分子轨道相乘得到Hartree积;然而Hartree积显然不满足交换对称性(费米子的全同性),于是将Hartree积的交换表示写成Slater行列式的形式使其具有交换对称性。另外一种处理交换对称性的方法即二次量子化。总之,两种方法得到了分子中电子的某一种组态。比如Hartree-Fock基态(HF基态),即电子尽可能填充能量较低的分子轨道(注意,每个自旋轨道上只能填充一个电子)的排布方式,即一种组态。

 

由N个电子和n个轨道可以得到\(C_n^N\)个组态。每一个组态对应着一种分子的电子状态:组态描述整个分子。但是由于Hartree-Fock方法的局限,Hartree-Fock哈密顿量\(\textbf{H}^{HF}\)并非真正的哈密顿量,于是没有哪一个组态是真实哈密顿量的本征态,更不用说真实哈密顿量的基态。

 

但是,各种组态构成了组态空间。虽然我们认为应当由无穷大的基组得出无穷多的分子轨道,再由无穷多的分子轨道得到无穷无穷多的组态才可以真实构造完整地组态空间,但是实际中高能量分子轨道构成的组态对分子基态的影响可以忽略不计,因此我们认为有限组态空间的描述也是足够的(不过显然基组越大越精确)。

 

以下是正文

 

于是我们认为,真实分子的电子组态可以由组态空间的基(可以认为是Slater行列式)线性表出:

\(|C\rangle = \sum\limits_{i=1}^{M} C_i |i\rangle\)

其中\(|i\rangle\)即组态(Slater行列式)。对于真实的哈密顿量\(\textbf{H}\),可以在组态空间中求其本征值和本征函数

\(\textbf{H}|C\rangle=E|C\rangle\)

哈密顿量本征值即能量,其中能量最低的即基态能量,对应基态的组态。那么最直观的想法就是将哈密顿量在组态空间中的矩阵对角化求本征值和本征函数。

 

按着这样的思路,首先要在组态空间中表示出哈密顿矩阵(即求矩阵元),其次要将其完全精确对角化。在较小体系中尚有执行可能(最小基氢分子),当体系稍微增大,基组组态数量急剧增加,必须考虑其他思路。

<坑:如何构造出完整的哈密顿矩阵?>

正文完

 

Davidson对角化

仔细分析上面的问题,如果我们只需要知道基态的能量(本征值)和态矢,或者较低能量的数个本征值和本征矢,那么对整个哈密顿量做对角化很大一部分是冗余工作。

转载于:https://www.cnblogs.com/fnight/p/5713630.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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