The central problem in electronic structure theory is the computation of the eigenvalues of the electronic Hamiltonian -- an unbounded, self-adjoint operator acting on a Hilbert space of antisymmetric functions. Coupled cluster (CC) methods, which are based on a non-linear parameterisation of the sought-after eigenfunction and result in non-linear systems of equations, are the method of choice for high accuracy quantum chemical simulations but their numerical analysis is underdeveloped. The existing numerical analysis relies on a local, strong monotonicity property of the CC function that is valid only in a perturbative regime, i.e., when the sought-after ground state CC solution is sufficiently close to zero. In this article, we introduce a new well-posedness analysis for the single reference coupled cluster method based on the invertibility of the CC derivative. Under the minimal assumption that the sought-after eigenfunction is intermediately normalisable and the associated eigenvalue is isolated and non-degenerate, we prove that the continuous (infinite-dimensional) CC equations are always locally well-posed. Under the same minimal assumptions and provided that the discretisation is fine enough, we prove that the discrete Full-CC equations are locally well-posed, and we derive residual-based error estimates with guaranteed positive constants. Preliminary numerical experiments indicate that the constants that appear in our estimates are a significant improvement over those obtained from the local monotonicity approach.


翻译:电子结构理论的核心问题是计算电子汉密尔顿式计算机(一个在Hilbert的反对称功能空间上运行的不受约束的自我联合操作者)的egen值。基于所寻求的机能的非线性参数和导致非线性方程系统的组合集(CC)方法,是选择高精度量化学模拟的方法,但其数字分析却不够完善。现有的数字分析依赖于CC函数的当地、强度单一性特性,该特性仅在扰动性制度中有效,即当所寻求的地面状态CC解决方案足够接近于零时。在本篇文章中,我们根据CC衍生物不可忽略性对单一参考和组合法进行新的精确性分析。根据最起码的假设,即所寻求的机能性能是中度正常的,而与之相关的机能价值是孤立性和非遗传性的。我们证明,CCC的连续性(确定性)方程式与所寻求的地面方程式相当的精确性能,而我们所展示的离心性精确性精确的精确性模型是完全的。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
81+阅读 · 2021年12月9日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
169+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月17日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月16日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员