McMurchie-Davidson
声明:资源链接索引至第三方,平台不作任何存储,仅提供信息检索服务,若有版权问题,请https://help.coders100.com提交工单反馈
McMurchie-Davidson方法是一种用于简化Hartree-Fock计算的积分技术。它通过引入一个截断半径来减少计算量。在Hartree-Fock计算中,我们需要对电子云进行积分以得到总能量。然而,对于大的原子核或复杂的分子系统,这个积分会变得非常复杂和耗时。
McMurchie-Davidson方法通过将积分区间分为两部分,并将积分值存储在一个数组中,从而减少了计算量。具体来说,我们首先计算整个积分区间的积分值,然后将其除以2并乘以1/4。接下来,我们再次计算整个积分区间的积分值,并将其除以8并乘以1/32。最后,我们将这两个结果相加并除以16,得到最终的积分值。
这种方法的优点是可以显著减少计算量,尤其是在处理大系统的哈密顿矩阵时。然而,它也有一些缺点,比如可能会引入一些误差。因此,在使用McMurchie-Davidson方法时,需要权衡其优点和缺点,并根据具体情况选择合适的计算策略。do a simple closed shell Hartree-Fock using McMurchie-Davidson to compute integrals
McMurchie-Davidson方法通过将积分区间分为两部分,并将积分值存储在一个数组中,从而减少了计算量。具体来说,我们首先计算整个积分区间的积分值,然后将其除以2并乘以1/4。接下来,我们再次计算整个积分区间的积分值,并将其除以8并乘以1/32。最后,我们将这两个结果相加并除以16,得到最终的积分值。
这种方法的优点是可以显著减少计算量,尤其是在处理大系统的哈密顿矩阵时。然而,它也有一些缺点,比如可能会引入一些误差。因此,在使用McMurchie-Davidson方法时,需要权衡其优点和缺点,并根据具体情况选择合适的计算策略。do a simple closed shell Hartree-Fock using McMurchie-Davidson to compute integrals
-
developtools_integration_verification
- 2025-03-07 10:51:27访问
- 积分:1
-
DDK_SDK
- 2025-03-07 10:49:48访问
- 积分:1
-
youxiang-Itchat
- 2025-03-07 10:49:07访问
- 积分:1
-
xbmc-kodi-private-china-addons
- 2025-03-07 10:46:55访问
- 积分:1
-
sqlexecx
- 2025-03-07 10:36:32访问
- 积分:1
-
个人知识图谱后端
- 2025-03-07 10:33:09访问
- 积分:1
-
job
- 2025-03-07 10:32:13访问
- 积分:1
-
nimble
- 2025-03-07 10:23:42访问
- 积分:1
-
Blog
- 2025-03-07 10:23:06访问
- 积分:1
-
Python服务端测试开发实战
- 2025-03-07 10:18:27访问
- 积分:1
-
哔哩哔哩弹幕控制键盘操作游戏
- 2025-03-07 10:15:13访问
- 积分:1
-
flower_demo
- 2025-03-07 10:12:10访问
- 积分:1
-
esp32-tcp
- 2025-03-07 10:10:09访问
- 积分:1
-
python_tcp_连接
- 2025-03-07 10:09:31访问
- 积分:1
-
AI-text-STOCK
- 2025-03-07 10:06:21访问
- 积分:1
-
python-demo
- 2025-03-07 10:05:48访问
- 积分:1
-
Code completion for MicroPython
- 2025-03-07 09:59:49访问
- 积分:1
-
OneButtonPrompt
- 2025-03-07 09:59:13访问
- 积分:1
-
pixelcut
- 2025-03-07 09:56:08访问
- 积分:1
-
picgo-imgs
- 2025-03-07 09:55:37访问
- 积分:1
-
NNDL-2020-勇士斗恶龙
- 2025-03-07 09:53:24访问
- 积分:1
访问申明(访问视为同意此申明)
2.部分网络用户分享TXT文件内容为网盘地址有可能会失效(此类多为视频教程,如发生失效情况【联系客服】自助退回)
3.请多看看评论和内容介绍大数据情况下资源并不能保证每一条都是完美的资源
4.是否访问均为用户自主行为,本站只提供搜索服务不提供技术支持,感谢您的支持