1.4.2. Метод прямого вычисления одночастичной матрицы плотности Данный вариационный метод (см. [117]) базируется на том, что матрица плотности является хорошо локализованной функций, т. е. она быстро затухает при увеличении . Этот факт позволяет добиться общей скалируемости алгоритма как О(N). В методе вводится единственная аппроксимация параметр обрезания rC, используемый для того, чтобы ограничить недиагональные элементы матрицы плотности величинами становится точным, когда . . При этом метод В данном методе решение вариационной проблемы включает только процедуру безусловной минимизации, что может проводиться хорошо разработанным методом сопряженных градиентов и т. д. При этом метод хорошо подходит для объединения в итеративные схемы молекулярно-динамических расчетов. Рассмотрим данный метод при применении его для описания системы, включающей N атомов с М базисными орбиталями, и с использованием метода сильной связи. Матрица плотности определяется как (1.224) , где индексы i, j пробегают по всем базисным функциям системы, а n по заполненным состояниям гамильтониана. Уравнение Шредингера при этом выглядит следующим образом: (1.225) . Стандартное решение данного уравнения проводится с помощью разбиения объема системы на плотную систему точек и решения полученного матричного численного уравнения для собственных волновых функций. Альтернативно вместо этого можно попытаться решить уравнение непосредственно для . В обоих случаях общее число электронов в системе и ее электронная энергия выражаются как (1.226) , (1.227) . Из условия того, что матрица является проекционным оператором, она должна удовлетворять условию идемпотентности . Так же как и в предыдущем методе, для минимизации полной энергии в (1.227) необходимо проводить минимизацию при выполнении уравнения (1.226). Вместо выполнения этого условия более удобно минимизировать канонический потенциал при фиксированном химическом потенциале (ферми-уровне) μ, выбираемом так, чтобы выполнялось уравнение (1.226). Без выполнения этого условия собственные состояния λр матрицы плотности будут стремиться или к при λ р > μ (для незанятых состояний) или к + при λ р < μ (для занятых состояний). Ключевым в данном методе является трюк для выполнения условия . Для этого используется процедура трансформации очистки (purification transformation), предложенная в [118]. Пусть ρ приближенная матрица плотности, которая почти идемпотентна. Определим очищенную матрицу, которая более близка к условию идемпотентности (рис. 1-18): (1.228) . Рис. 1-18. Функция f(x)=3x2 2x3. Из вида этой функции следует, что она имеет две стационарные точки и , где . Если все собственные значения матрицы плотности попадут в эти точки, то матрица будет идемпотентной. Если какое-то собственное значение λр>1, то на следующей процедуре очистки это собственное значение будет возвращаться к значению +1. Если же какое-то собственное значение λр<0, то на следующей процедуре очистки это собственное значение будет возвращаться к значению 0. Таким образом, с проведением процедуры очистки много раз, матрица плотности будет все более и более приближаться к условию идемпотентности, а ее собственные значения к интервалу . Для минимизации по отношению к элементам полной энергии теперь вместо минимизации (1.227) проводится минимизация следующего выражения: (1.229) . При этом полагается, что при . Здесь уже явно никакие ограничения на систему не накладываются. При минимизации канонического потенциала Ω ищется его локальный минимум, при котором собственные значения ρ, соответствующие занятым и свободным состояниям, кластеризуются вокруг 1 и 0 соответственно. Минимизация обычно начинается со стартовой точки вычисляется градиент . Затем в процессе итеративных вычислений (1.230) . Градиент вычисляется методом наискорейшего спуска, сопряженных градиентов или другими методами. Метод позволяет также вычислять обобщенные силы, т. е. производные Ω по отношению к какому-либо параметру λ (например, к атомным координатам): (1.231) . Но первый член исчезает из-за вариационного решения, поэтому обобщенная сила вычисляется как (1.232) . В заключение можно сказать, что в данном методе: 1. Ищется не глобальный, а локальный минимум Ω. Существуют нефизичные решения, при которых для состояний μ и для состояний ниже μ. К счастью, стартуя со значений сходится к требуемым значениям , метод обычно . 2. Решение для энергии представляет собой верхнюю границу точной энергии 3. Метод становится точным, т. е. при . 4. Из свойств вариационных решений ошибки первого порядка в ρ приводят к ошибкам второго порядка в Ω. 5. Метод наиболее быстро сходится для изоляторов, так как в них недиагональные элементы матрицы плотности затухают более быстро. 6. Метод не требует дополнительного интегрирования по энергии в отличие от рекурсивных методов (основанных на функции Грина). 7. Наиболее вычислительно требовательная часть алгоритма это 2 перемножение ленточных матриц, т. е. получение ρ из ρ. Однако если данная матрица является разреженной, к ней может быть применена эффективная техника диагонализации, позволяющая работать с подобными матрицами достаточно больших размеров. Разреженность матрицы гамильтониана связана, в свою очередь, с понятием «близорукости» и локализованности волновых функций.