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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Perturbative Approximations to Avoid Matrix Diagonalization

verfasst von : Péter R. Surján, Ágnes Szabados

Erschienen in: Linear-Scaling Techniques in Computational Chemistry and Physics

Verlag: Springer Netherlands

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Abstract

With the aim of developing linear-scaling methods, we discuss perturbative approaches designed to avoid diagonalization of large matrices. Approximate molecular orbitals can be corrected by perturbation theory, in course of which the Laplace transformation technique proposed originally by Almløf facilitates linear scaling. The first order density matrix P corresponding to a one-electron problem can be obtained from an iterative formula which preserves the trace and the idempotency of P so that no purification procedures are needed. For systems where P is sparse, the procedure leads to a linear scaling method. The algorithm is useful in course of geometry optimization or self-consistent procedures, since matrix P of the previous step can be used to initialize the density matrix iteration at the next step. Electron correlation methods based on the Hartree-Fock density matrix, without making reference to molecular orbitals are commented on.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Perturbative Approximations to Avoid Matrix Diagonalization
verfasst von
Péter R. Surján
Ágnes Szabados
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Netherlands
DOI
https://doi.org/10.1007/978-90-481-2853-2_4