Método de escalado lineal basado en la fragmentación para sistemas fuertemente correlacionados: Método de Hartree-Fock-Bogoliubov de dividir y conquistar, su gradiente de energía y aplicaciones a sistemas de nano-ribbon de grafeno
Autores: Kobayashi, Masato; Kodama, Ryosuke; Akama, Tomoko; Taketsugu, Tetsuya
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Método de escalado lineal basado en la fragmentación para sistemas fuertemente correlacionados: Método de Hartree-Fock-Bogoliubov de dividir y conquistar, su gradiente de energía y aplicaciones a sistemas de nano-ribbon de grafeno
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Química
Palabras clave
Estudio
Método de escalado lineal basado en fragmentación
Sistemas fuertemente correlacionados
Dividir y conquistar
Hartree-Fock-Bogoliubov
DC-HFB
Nanoribbons de grafeno
GNRs
Caracteres poliradicales
Correlación electrónica
Carácter diradical
Sistemas a gran escala
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio presenta un método de escalado lineal basado en la fragmentación para sistemas fuertemente correlacionados, específicamente el enfoque de Hartree-Fock-Bogoliubov de dividir y conquistar (DC-HFB). Se derivan e implementan dos formulaciones del gradiente de energía del método DC-HFB, lo que permite una optimización eficiente de las geometrías moleculares en sistemas grandes. Este método se aplica a nanoribbons de grafeno (GNRs) para explorar sus geometrías y caracteres polirradicales. Los resultados numéricos demuestran que el método DC-HFB actual tiene el potencial de tratar la correlación electrónica estática y predecir el carácter diradical en GNRs, ofreciendo nuevas vías para estudiar sistemas fuertemente correlacionados a gran escala.
Descripción
Este estudio presenta un método de escalado lineal basado en la fragmentación para sistemas fuertemente correlacionados, específicamente el enfoque de Hartree-Fock-Bogoliubov de dividir y conquistar (DC-HFB). Se derivan e implementan dos formulaciones del gradiente de energía del método DC-HFB, lo que permite una optimización eficiente de las geometrías moleculares en sistemas grandes. Este método se aplica a nanoribbons de grafeno (GNRs) para explorar sus geometrías y caracteres polirradicales. Los resultados numéricos demuestran que el método DC-HFB actual tiene el potencial de tratar la correlación electrónica estática y predecir el carácter diradical en GNRs, ofreciendo nuevas vías para estudiar sistemas fuertemente correlacionados a gran escala.