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Teoría del funcional de la densidad 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…
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 #2dinámica 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 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 #5 · Palabras #13potencial 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 #6 · Palabras #14potencial específico y diagrama fases aguaintegración termodinámica para el aguadft estructuras a temperatura cerodiagrama de fases a temperaturas integradascálculo dft para diagrama de fasespotencial profundo y precisión experimentalfigura 6 comparativa experimental…de forma abierta, claro, y son dos millones de parámetros de la red neuronal entre pesos y sesgos, pues ahí hay dos millones de numeritos, también publican el código, con lo cual, pues fenomenal, ciencia abierta para seguir acercándonos a la realidad natural. Con ese potencial y utilizando integración termodinámica calculan el diagrama de fases del agua. Aquí hay una sutil 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 ft…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…
Juan Carlos Gil explica por qué considera importante el artículo que están discutiendo, destacando un método metodológico innovador para explorar estructuras de materia condensada.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #11 · Palabras #7algoritmo evolutivo materia condensadadinámica molecular potencial profundoenvolvente convexa energía de densidadfunción de huella dactilar aprendizaje automático…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 polimorfo estable del hielo. Voy concluyendo. ¿Por qué creo yo que es importante lo que cuenta este artículo? Primero, por el fantástico resultado metodológico: han puesto a punto un método de exploración de estructuras de materia condensada que combina un algoritmo evolutivo para generar estructuras, una dinámica molecular con potencial profundo para relajarlas, unos criterios de filtrado por envolvente convexa energía de densidad y una función de huella dactilar, un proceso de aprendizaje automático para reentrenar la red neuronal profunda, todo ello salpimentado con cálculos de la teoría del funcional de la densidad. En fin, no sé si alguien da más, pero es apabullante. Segundo resultado, al aplicar este método al agua, a bajas y medias presiones, han redescubierto todo lo que había por redescubrir. Los hielos reales, los sospechosos, propuestos anteriormente, lo que demuestra que el potencial profundo, hombre, describe la…