Low‐memory iterative density fitting
Low‐memory iterative density fitting
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低内存迭代密度拟合
DOI：
10.1002/jcc.23961
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发表时间：
2015
影响因子：
3
通讯作者：
Grajciar
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Grajciar
提出了一种新的基于连续快速多极子方法（CFMM）和预处理共轭梯度求解器相结合的低内存密度拟合近似。迭代共轭梯度求解器使用由库仑度量矩阵的块形成的预处理器，其将收敛所需的迭代次数减少多达一个数量级。迭代算法中所需的矩阵-向量乘积使用CFMM计算，CFMM仅使用线性缩放内存要求对其进行评估。与标准密度拟合实现相比，最有效的预条件子实现了高达15倍的内存需求减少，计算时间仅增加25%。通过在单个12核CPU工作站上对具有2592个原子和121，248个辅助基函数的沸石片段进行密度泛函理论计算，证明了该方法的潜力。© 2015 Wiley Periodicals，Inc.
A new low‐memory modification of the density fitting approximation based on a combination of a continuous fast multipole method (CFMM) and a preconditioned conjugate gradient solver is presented. Iterative conjugate gradient solver uses preconditioners formed from blocks of the Coulomb metric matrix that decrease the number of iterations needed for convergence by up to one order of magnitude. The matrix‐vector products needed within the iterative algorithm are calculated using CFMM, which evaluates them with the linear scaling memory requirements only. Compared with the standard density fitting implementation, up to 15‐fold reduction of the memory requirements is achieved for the most efficient preconditioner at a cost of only 25% increase in computational time. The potential of the method is demonstrated by performing density functional theory calculations for zeolite fragment with 2592 atoms and 121,248 auxiliary basis functions on a single 12‐core CPU workstation. © 2015 Wiley Periodicals, Inc.
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DOI：
--
发表时间：
1997
期刊：
影响因子：
--
作者：
J. Pérez;Weitao Yang
通讯作者：
Weitao Yang
影响因子：
2.3
作者：
Baerends, E. J.;Ellis, D. E.;Ros, P.
通讯作者：
Ros, P.
DOI：
10.1137/1.9780898718003
发表时间：
2003-05
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Y. Saad
通讯作者：
Y. Saad
影响因子：
4.4
作者：
TREUTLER, O;AHLRICHS, R
通讯作者：
AHLRICHS, R
密度泛函理论计算中库仑力的有效评估
影响因子：
4.4
作者：
Y. Shao;C. A. White;M. Head‐Gordon
通讯作者：
M. Head‐Gordon