数值化方法改进密度泛函计算能量精度的研究

项目名称： 数值化方法改进密度泛函计算能量精度的研究

项目编号： No.20973138

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 数理科学和化学

项目作者： 吴剑鸣

作者单位： 复旦大学

项目金额： 32万元

中文摘要： 密度泛函理论（DFT）已成为目前处理复杂体系电子结构的最为有力的工具。 但是近年来，以B3LYP 代表的DFT 方法，其计算精度随着分子尺寸的增长而快速下降，使 得其应用于复杂体系的能力不断受到质疑。尽管B3LYP 自1994 年诞生以来，已有许多新泛 函不断被推出，但是绝大多数基于DFT 的应用仍是采用B3LYP。而且DFT 是否存在精确交换 泛函的解析形式，至今仍未能证明。绝大多数新泛函的开发亦无法摆脱数值拟合手段。本 项目拟以B3LYP 等DFT 方法的计算结果为基础，系统地探讨分子组成与分子内不同结构和 各种泛函预测误差之间的关系，运用遗传算法、神经网络等现代数值算法，同时融合线性 与非线性数值方法，构造合理的高效的计算模型，精确预测标准生成焓、键能、反应能垒 等热化学性质。提高DFT 应用于复杂体系的可靠性，并为新泛函的探索提供有价值的线索。

中文关键词： X1；B3LYP；人工神经网络；生成焓；键能

英文摘要：

英文关键词： X1；B3LYP；Aritificial Neural Network；Heat of formation；Bond energy