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密度泛函

已有 6214 次阅读 2018-4-26 22:03 |个人分类:物理|系统分类:科研笔记| 密度泛函

泛函:

考虑能量是波函数的函数。泛函理论给出了其微分形式的具体意义。当然其中可能还有一些关于此的定理。那我就不清楚了。

所谓密度泛函,就是把波函数换做了电子密度。本来能量是波函数的函数,现在成了电子密度的函数了。

【理论基础】

http://www.ch.ic.ac.uk/harrison/Teaching/DFT_NATO.pdf

参考求解氢原子能级和氦原子能级的方法,薛定谔方程可以进一步求解任意复杂体系电子的能级和轨道(也就是电子的波函数)。

 

通过变分原理,可以求解基态的波函数。波函数可以根据Hartree-Fock理论,进行单电子轨道组合近似,来初始化。再考虑一些对称性和正交性的约束,可以根据变分原理,不断进行自洽场方程,来迭代求解最终的基态波函数,求解过程主要是看能量,沿着能量降低的方向自洽场步进。

 

因此,就是简单的计算基态单点能,也是需要SCF迭代求解的。

这是直接求解薛定谔方程的,方法有MP2, MP3等。

 

【密度泛函】

事实上,可以不求解薛定谔方程,来得到基态,包括电子占据概率和基态能。

1964HohenburgKohn给出了这样的一个定理:

The electron density determines the external potential (to within an additive constant). 代表着密度泛函方法的建立。

image.png

该公式中,用电子密度 ρ 代替了波函数,拉格朗日乘子为电化学势?

 

对于E[ρ],可以进一步写成:

image.png

其中,外场项(也就是ionic cores)可以比较容易写出:

image.png

另两项比较难,为了处理,KohnSham提出了交换关联泛函的方法。他们引入一个N个无相互作用电子体系的本征函数φ由该函数可以得到基态的电子密度

              (1)

注意,这里的r=(r1,r2,...,rn)

基于该函数的动能项为:

image.png

电子-电子相互作用中可以写出下面这项经典库仑相互作用(也叫electric Hartree):

image.png

然后将能量写成如下的形式:

image.png

其中,

image.png

被称作交换关联能,虽然跟交换关联并没有什么关系。

按照公式(1),将 φ代入,对能量应用变分原理,可以得到:

image.png

其中,

image.png

这样的一组非线性方程被称作Kohn-Sham方程,可以得到体系的基态密度和基态能量。

【实际应用】

Kohn-Sham方程的应用,依赖于对交换关联能的近似。

近似方法1 局域密度近似(LDA),基于理想电子气系统。

image.png

其中 image.png

交换项和关联项,都不精确,但互相抵消,反而精确了。

LDA可以较好的给出许多系统的结构、振动频率、弹性模量等,但在计算不同结构之间的能量差时,会出现比较大的errors.

 

近似方法2Generalised Gradient Approximation(广义梯度近似)

LDA看做是密度矩阵半经典展开的零阶近似,那么其一阶近似则是GEA(gradient expansion approximation)。但GEA有一些unphysical properties。改进后就是GGA。该泛函,即同时包含了电子密度分布以及其一阶微分。

image.png

GGA方法,可以对分子的结合能的进行比较精确的计算。该方法导致了DFT90年代的大规模应用。

 

近似方法3 Meta-GGA

考虑二阶项:

image.png,其中:image.png

近似方法4:混合交换泛函

考虑到通过一个参数为λ绝热过程,将无相互作用系统和全相互作用系统联系起来。可以将交换关联能写成:

image.png

考虑到其所表达的含义,其实可以写成:

image.png

Becke(b3lyp中的B)adopted this approach,定义了一组新的泛函。其形式为:

image.png

该方法给出的结合能等量,比最好的GGA方法都要可信。

 

很好的中文介绍:

https://wenku.baidu.com/view/97523b0a7f1922791788e818.html

提到了过渡金属的处理。

 

量子化学计算软件包】(so many

https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_quantum_chemistry_and_solid-state_physics_software



https://blog.sciencenet.cn/blog-485752-1111084.html

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