Russian Journal of Physical Chemistry ARussian Journal of Physical Chemistry AЖурнал физической химии0044-45373034-5537The Russian Academy of Sciences66900010.31857/S0044453724040096QEXFVUSTRUCTURE OF MATTER AND QUANTUM CHEMISTRYСТРОЕНИЕ ВЕЩЕСТВА И КВАНТОВАЯ ХИМИЯResearch ArticleЭффективный алгоритм метода Хартри–Фока с хранением двухэлектронных интегралов в приближении разложения единичного оператораЭффективный алгоритм метода Хартри–Фока с хранением двухэлектронных интегралов в приближении разложения единичного оператораГлебовИ. О.
Russian Federation
glebov_io@phys.chem.msu.ruПоддубныйВ. В.
Russian Federation
glebov_io@phys.chem.msu.ruМосковский государственный университет им. М.В. Ломоносова10042024984748527022025Copyright ©; 2024, Russian Academy of SciencesCopyright ©; 2024, Российская академия наук2024Russian Academy of SciencesРоссийская академия наукhttps://journals.eco-vector.com/0044-4537/article/view/669000

В данной работе реализован стандартный вариант ограниченного метода Хартри–Фока с хранением двухэлектронных интегралов в приближении разложения единичного оператора или разложения Холецкого. Наиболее трудоемкие стадии алгоритма сформулированы как матрично-векторные операции, что позволяет эффективно использовать современные библиотеки линейной алгебры. Показано, что алгоритм имеет высокую производительность и хорошую параллельность. Проведено сравнение с прямым вариантом, основанным на многократном пересчете двухэлектронных интегралов без их хранения в памяти. Показано, что разработанный алгоритм более эффективен для расчетов с использованием больших базисных наборов. В случае маленьких базисных наборов данный алгоритм более эффективен, чем прямой, для малых и средних молекул.

В данной работе реализован стандартный вариант ограниченного метода Хартри–Фока с хранением двухэлектронных интегралов в приближении разложения единичного оператора или разложения Холецкого. Наиболее трудоемкие стадии алгоритма сформулированы как матрично-векторные операции, что позволяет эффективно использовать современные библиотеки линейной алгебры. Показано, что алгоритм имеет высокую производительность и хорошую параллельность. Проведено сравнение с прямым вариантом, основанным на многократном пересчете двухэлектронных интегралов без их хранения в памяти. Показано, что разработанный алгоритм более эффективен для расчетов с использованием больших базисных наборов. В случае маленьких базисных наборов данный алгоритм более эффективен, чем прямой, для малых и средних молекул.

метод Хартри–Фокаразложение единичного оператора (resolution of identity)двухэлектронные интегралыМинистерство науки и высшего образования Российской ФедерацииMinistry of Science and Higher Education of the Russian Federation121031300176-3Roothaan C.C.J. // Rev. Mod. Phys. 1951. V. 23. № 2. P. 69.Roothaan C.C J. // Ibid. 1960. V. 32. № 2. P. 179.Beebe N.H.F. // Int. J. Quantum Chem. 1977. V. 12. № 4. P. 683.Vahtras O., Almlöf J. // Chem. Phys. Lett. 1993. V. 213. № 5–6. P. 514.Weigend F. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2002. V. 4. № 4. P. 4285.Pinski P., Riplinger C., Valeev E.F., Neese F. // J. Chem. Phys. 2015. V. 143. № 3. P. 034108.Riplinger C., Pinski P., Becker U. et al. // Ibid. 2016. V. 144. № 2. P. 024109.Almlöf J., Faegri K., Korsell K. // J. Comput. Chem. 1982. V. 3. № 3. P. 385.Häser M., Ahlrichs R. // Ibid. 1989. V. 10. № 1. P. 104.Weigend F., Häser M., Patzelt H. et al. // Chem. Phys. Lett. 1998. V. 294. № 1–3. P. 143.Aquilante F., Malmqvist P.-Å., Pedersen T.B. et al. // J. Chem. Theory Comput. 2008. V. 4. № 5. P. 694.Folkestad S.D., Kjønstad E.F., Koch H. // J. Chem. Phys. 2019. V. 150. № 19. P. 194112.Eichkorn K., Treutler O., Öhm H. et al. // Chem. Phys. Lett. 1995. V. 240. № 4. P. 283.Eichkorn K., Weigend F., Treutler O., Ahlrichs R. // Theor. Chem. Acc. 1997. V. 97. № 1–4. P. 119.Craig N.C., Groner P., McKean D.C. // J. Phys. Chem. A. 2006. V. 110. № 23. P. 7461.Bode B.M., Gordon M.S. // J. Mol. Graph. Model. 1998. V. 16. № 3. P. 133.Neese F. // WIREs Computational Molecular Science. 2011. V. 2. № 1. P. 73.Neese F. // Ibid. 2017. V. 8. № 1. P. e1327.Neese F. // J. Comput. Chem. 2022. V. 44. № 3. P. 381.Valeev E.F. http://libint.valeyev.net/ 2021. version 2.7.1. https://doi.org/10.5281/zenodo.5516568Pulay P. // Chem. Phys. Lett. 1980. V. 73. № 2. P. 393.Chaban G., Schmidt M.W., Gordon M.S. // Theor. Chem. Acc. 1997. V. 97. № 1–4. P. 88.Glebov I.O., Kozlov M.I., Poddubnyy V.V. // Comput. Theor. Chem. 2019. V. 1153. P. 12.Glebov I.O., Poddubnyy V.V., Khokhlov D.V. // J. Phys. Chem. A. 2022. V. 126. № 34. P. 5800.Hoffmann R. // J. Chem. Phys. 1963. V. 39. № 6. P. 1397.Tatewaki H., Huzinaga S. // J. Comput. Chem. 1980. V. 1. № 3. P. 205.Andzelm J., Huzinaga S., Klobukowski M. et al. // Phys. Sci. Data. 1984. V. 16. P. 27.van Duijneveldt F.B. Gaussian basis sets for the atoms H-Ne for use in molecular calculations. IBM Research Laboratory, 1971.Horn H., Weiß H., Háser M. et al. // J. Comput. Chem. 1991. V. 12. № 9. P. 1058.Neese F., Wennmohs F., Hansen A., Becker U. // Chem. Phys. 2009. V. 356. № 1–3. P. 98.Weigend F., Ahlrichs R. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2005. V. 7. P. 3297.Rappoport D., Furche F. // J. Chem. Phys. 2010. V. 133. № 13. P. 134105.Weigend F. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2006. V. 8. P. 1057.Pritchard B.P., Altarawy D., Didier B. et al. // J. Chem. Inf. Model. 2019. V. 59. P. 4814.Feller D. // J. Comput. Chem. 1996. V. 17. P. 1571.Schuchardt K.L., Didier B.T., Elsethagen T. et al. // J. Chem. Inf. Model. 2007. V. 47. P. 1045.