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Silvana TapiaJuan Carlos GilFrancis VillatoroHéctor SocasBorja Tosarfuncional intercambio correlación dfttérmino intercambio teoría del funcional densidadhielo y términos ftfuncional scan y diagrama fases aguaenvolvente convexa de funcionalesrecalculo envolvente convexa juan carlos gilDFTJuan Carlos GilTIP 4P 2005Dinámica Molecular Avinicioteoría del funcional de la densidad DFTAIMDMonte CarloCarrfigura 6ZankParrinelloDFT-FETENSCAN
Funcional intercambio correlación DFT
Con
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Juan Carlos Gil explica la importancia del funcional de intercambio y correlación en la teoría del funcional de la densidad (DFT), señalando que este es clave para diferenciar entre los distintos tipos de DFT.
…la gran pregunta: ¿este hielo L es real o no? Hay que fijarse; a eso hacen los autores, en las discrepancias entre el diagrama de fases que calculan y es la experimental, que son visibles en la figura. Dicen los autores que la fuente principal de error de Su método es la selección del funcional para el término que se llama de intercambio o correlación de la teoría del funcional de la densidad. Bueno, un montón de palabras, pero es la clave del DFT; de hecho, a menudo nos llamamos a las distintas DFTs por qué término de intercambio de correlación se utiliza. Y no existe hoy en día un buen término de FT para el hielo, para que desquiva todas las fases. Ellos han utilizado un funcional que se llama SCAN, pero al menos hay otros dos. Así que han cogido esos otros dos funcionales y han recalculado la envolvente convexa de la que hablábamos antes con esos dos funcionales a ver si salen cosas muy distintas, con lo cual perderíamos confianza. Y bueno, hay discrepancias entre los tres, pero argumentan que precisamente en la zona alrededor de su hielo L, bueno pues los tres funcionales dan cosas bastante parecidas, así que su diagnóstico es que el hielo L es un candidato prometedor a un nuevo…
Significado #1 · Palabras #1
Juan Carlos Gil explica las ventajas de la Dinámica Molecular Avinicio (AIMD) sobre los métodos tradicionales de simulación, destacando su fidelidad cuántica a pesar del alto coste computacional.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #8dinámica molecular avinicio aimdfidelidad cuántica en materia condensadacoste computacional simulación monte carlo…40 años desde las primeras simulaciones de dinámica molecular, Carr y Parrinello dieron un salto enorme a esto de la simulación por ordenador al unir la dinámica molecular con la mecánica cuántica. Crearon lo que se llama Dinámica Molecular Avinicio, A-I. -M-D, donde las fuerzas ya no vienen de un potencial artificial que hay que parametrizar, sino de resolver cuánticamente las nubes de electrones del sistema en cada paso de la simulación En particular, el método este de Cariparrinello usa la teoría del funcional de la densidad DFT, que es uno de los culpables habituales en teoría cuántica Con AIMD podemos, por tanto, simular la materia condensada con fidelidad cuántica, si se quiere, pero con un coste computacional desorbitado Entre mil y cien mil veces más que una simulación equivalente por Monte Carlo o por dinámica molecular Yo empecé la tesis en 1987 y por supuesto en mi grupo conocimos rápidamente los trabajos de Carr y Parrinello Pero su técnica estaba total, absoluta y demencialmente fuera de nuestro alcance En mi tesis hice Monte Carlo de polielectrolitos e iones con unas 500…
Juan Carlos Gil describe un avance reciente en la simulación por ordenador de materia condensada, ocurrido en 2018.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #11simulación materia condensada 2018red neuronal profunda imita dftcarr y parrinello simulación cuántica…una simulación, si hubiese intentando hacer aquello por dinámica molecular a Vinicio me habría llevado mil o cien mil veces más, es decir, cada simulación décadas, decenas de años y entonces estaría todavía empezando mi tesis, en fin, sería muy práctico. Bueno, pues recientemente, y pasan ahora otros 40 años, en 2018 se ha producido una nueva revolución en esto de la simulación por ordenador de materia condensada. Zank, Carr, el mismo Carr de antes, el de Carr y Parrinello, y otros autores mostraron que podemos entrenar una red neuronal profunda para imitar la superficie de energía real cuántica dada por la DFT en lugar de tener que calcular la DFT completa en cada paso de la simulación. Vamos, yo me quedé de piedra, ultra ingenioso, así nace. La dinámica molecular con potencial profundo, TPMD, que combina las mejores cosas de ambos mundos: la precisión cuántica por una parte y la velocidad de la dinámica molecular clásica. Solo tienes que consultar la red profunda en cada paso de la simulación…
Juan Carlos Gil explica las limitaciones de los modelos de agua existentes, señalando que no capturan fenómenos naturales como la autoionización debido a que asumen enlaces permanentes entre oxígeno e hidrógeno.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #6enlaces oxígeno e hidrógeno permanentesautoionización del agua naturalintercambio de hidrógenos entre moléculasdinámica molecular con potencial profundocálculo dft del mapa de potencial…de interacción que dio lugar a toda una familia de variantes con cuatro centros, cuyo campeón absoluto es el TIP 4P 2005, publicado por Abascal y Vega en 2005 y que sigue siendo a día de hoy el estándar de oro para simular agua y hielo con modelos rígidos. Pero todos estos modelos tienen una limitación grave y es que obviamente los enlaces, cada oxígeno tiene sus dos hidrógenos apareados de por vida, son sus hidrógenos y esos enlaces no se rompen, no capturan los fenómenos que ocurren en el agua natural como la autoionización, el intercambio de hidrógenos entre moléculas. Por eso la técnica esta de dinámica molecular con potencial profundo, que ignora el hecho de que hay moléculas construidas, simplemente calcula el DFT, el mapa de potencial completo, pues ha tenido mucho éxito precisamente para una sustancia tan paradigmática como el agua. El trabajo fundacional de Sang de 2018 usó precisamente el agua como modelo y lo han refinado varias veces desde entonces, bueno, hasta llegar al potencial para el agua llamado DP-SCAN de 2023 que reproduce de forma muy muy fiel todas las propiedades del agua…
Juan Carlos Gil explica cómo se determina si la red neuronal ha convergido, verificando si el potencial profundo describe adecuadamente las estructuras inusuales generadas por el proceso.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #3 · Palabras #9potencial profundo describe estructuras inusualesred neuronal convergida y procesotécnica para elegir estructurasdft calcula potencial de estructuraerror potencial profundo dft-fetenestructuras complejas umbral energéticoentrenamiento potencial profundo red profundaaprendizaje activo estructuras mejores…esta pregunta es no y el ciclo sigue. Pero si en algún momento el método encuentra que ya ha convergido, pues se saldría por la esquina inferior derecha del diagrama que os cuento luego. Si no, sigue en el sentido horario hacia el siguiente punto de decisión. ¿Ha convergido la red neuronal? Donde aquí lo que hacen es comprobar si el potencial profundo que tenemos en estos momentos están describiendo bien las estructuras rarunas que van saliendo con el proceso. Se eligen unas cuantas de ellas, hay una técnica para elegirlas y se calcula su DFT, su estructura y su potencial, bien con un DFT bien hecho. Si el error del potencial profundo respecto del DFT-FETEN supera los 3 milielectronvoltios por molécula, entonces se cogen esas estructuras complicadas y se alimentan a la última fase del ciclo, el entrenamiento del potencial profundo que os mencionaba antes. Se calcula un DFT superbueno y se alimenta con estas estructuras a la red profunda para mejorar el potencial profundo, valga la redundancia de tanto profundo; era lo que antes llamábamos aprendizaje activo. Tenemos entonces estructuras mejores, potencial refinado y seguimos con el ciclo hasta que, después de dar las vueltas que sean necesarias, Convergen los dos puntos de decisión que hay en el diagrama y cuando es así nos salimos en el bloque final, abajo a la derecha de la figura, que pone cálculo de la energía libre con las estructuras supervivientes a todas estas perrerías, pues se relajan por…
Juan Carlos Gil explica que los investigadores calculan resultados con un potencial profundo, afirmando que su precisión es comparable a la de un cálculo DFT para cada punto del diagrama de fases.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #11 · Palabras #10cálculo dft para diagrama de fasespotencial profundo y precisión experimentalfigura 6 comparativa experimental…cosa pero no me quiero meter porque ya me estáis empezando a mirar raro. La diferencia en el DFT da las estructuras a temperatura cero. Si quieres hacer un diagrama de fases a temperaturas pues tienes que integrar, tienes que ir enchufando la temperatura. Bueno, el caso es que calculan con su potencial profundo, con una precisión, dicen, equivalente, siempre con comillas, pero oye, es que si no sería imposible, pues a la quedaría una DFT de cada punto de ese diagrama de fases. Y lo comparan con el experimental, que está en la figura 6. Las líneas grises son el experimento y las rojas este trabajo. Y es en este diagrama de fases donde aparece el otro resultado fundamental de este trabajo: una región de estabilidad, encuentran en la línea. En la figura está coloreado de cian, una región de estabilidad que los autores llaman hielo L, que jolín, qué…
Juan Carlos Gil explica la importancia del funcional de intercambio y correlación en la teoría del funcional de la densidad (DFT), señalando que este es clave para diferenciar entre los distintos tipos de DFT.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #1 · Palabras #1funcional intercambio correlación dfttérmino intercambio teoría del funcional densidadhielo y términos ftfuncional scan y diagrama fases aguaenvolvente convexa de funcionalesrecalculo envolvente convexa juan carlos gil…la gran pregunta: ¿este hielo L es real o no? Hay que fijarse; a eso hacen los autores, en las discrepancias entre el diagrama de fases que calculan y es la experimental, que son visibles en la figura. Dicen los autores que la fuente principal de error de Su método es la selección del funcional para el término que se llama de intercambio o correlación de la teoría del funcional de la densidad. Bueno, un montón de palabras, pero es la clave del DFT; de hecho, a menudo nos llamamos a las distintas DFTs por qué término de intercambio de correlación se utiliza. Y no existe hoy en día un buen término de FT para el hielo, para que desquiva todas las fases. Ellos han utilizado un funcional que se llama SCAN, pero al menos hay otros dos. Así que han cogido esos otros dos funcionales y han recalculado la envolvente convexa de la que hablábamos antes con esos dos funcionales a ver si salen cosas muy distintas, con lo cual perderíamos confianza. Y bueno, hay discrepancias entre los tres, pero argumentan que precisamente en la zona alrededor de su hielo L, bueno pues los tres funcionales dan cosas bastante parecidas, así que su diagnóstico es que el hielo L es un candidato prometedor a un nuevo…