吐槽：近6年来量化计算方法缺乏大的进展

jiangning198511 · 发表于 Post on 2017-2-14 08:40:31

卡开发发发表于 2017-2-13 16:26
平面波和数值轨道计算的优化的工作其实做的不是很透彻，计算Hartree-Fock项这两种基组的效率很低，远远落 ...

CP2K的一个问题是这个软件对过渡金属体系的收敛做的不好，非常难收敛。许多免费软件在实际使用中都有很多问题

plus · 发表于 Post on 2017-2-14 09:14:27

ikea1984 发表于 2017-2-13 22:54
现在物理学界注意力放到了机器学习上，对于泛函也有一些文章讨论机器学习的工作。感觉应该能打破目前的僵局 ...

列几篇文献瞧瞧？

yflchx · 发表于 Post on 2017-2-14 09:56:21

本帖最后由 yflchx 于 2017-2-14 10:04 编辑

jiangning198511 发表于 2017-2-14 08:40
CP2K的一个问题是这个软件对过渡金属体系的收敛做的不好，非常难收敛。许多免费软件在实际使用中都有很多 ...

大部分免费软件的服务对象是开发该软件的一个组或几个组。

至于外人用的如何，开发者大概不会很上心。

最好熟悉很多的免费软件，不同的问题作不同的取舍。

卡开发发 · 发表于 Post on 2017-2-14 12:25:56

jiangning198511 发表于 2017-2-14 08:40
CP2K的一个问题是这个软件对过渡金属体系的收敛做的不好，非常难收敛。许多免费软件在实际使用中都有很多 ...

不只是金属，某些开壳层系统也相当不好做，不知原因何在。开源程序不见得都很难用，比如QE就算好用一些的，不过最近被薛定谔收购了。

wangxubo · 发表于 Post on 2017-2-15 21:42:49

为啥感觉关注点都集中在dft和post-HF上了，别的部分的进展呢？

coolrainbow · 发表于 Post on 2017-2-15 23:05:03

1）分子体系难以有突破。或者说没有什么可突破了，因为原则上穷尽薛定谔方程的解的方法已经有了，FCI，就看你怎么参数化的巧妙了。CC方法，以及PNO之类的改进，似乎是最有效的。但是要获取“最后0.1%”的精度，比如所谓CCSDTQ-CCSDT这种，极高的计算量基本是无论如何也降不下来了。除非有突破性的理论进展，但是与其它相比，这个真的是需要智商和天才了。

2）最有希望“弯道超车”的就是DFT。遗憾的是，现在DFT多少都有些“无脑拟合”的意思，没有什么物理意义可言；可是物理老学究拟合的泛函精度又太低。实在不行，就大把参数的拟吧，能哄哄搞有机的。

3）分子在真实环境中的行为，如溶剂，高压，蛋白质，晶体内等等，现在也算能解决，但还是由于计算量的问题，体系的空间和时间尺度都不能太大，计算精度都不能太高，限制了其应用。像Science那篇苯晶体的，那个Boss在新闻上吹的很大，但那个体系的计算量太大太琐碎，不可能routine的推广。更重要的是，那个苯晶体的几何结构是从实验中抽取出来的，也不能完全算是第一性原理。

4）材料方面，固体的DFT在某些方面的精度不行，相关计算计算量大到几乎动不了。这一系列问题都亟待解决。

球谐函数 · 发表于 Post on 2017-2-16 19:08:24

单电子近似受r12的岐性制约收敛太慢，单电子近似似乎山穷水尽了

yflchx · 发表于 Post on 2017-2-16 19:29:51

coolrainbow 发表于 2017-2-15 23:05
1）分子体系难以有突破。或者说没有什么可突破了，因为原则上穷尽薛定谔方程的解的方法已经有了，FCI，就看 ...

山重水复疑无路，柳暗花明又一村。

wangxubo · 发表于 Post on 2017-2-17 18:57:12

那传统电子结构理论（就是DFT，post-HF那些）以外的部分呢？感觉这几年dmrg，qmc啥的是不是也是有些发展的啊？

sobereva · 发表于 Post on 2017-2-17 20:18:05

wangxubo 发表于 2017-2-17 18:57
那传统电子结构理论（就是DFT，post-HF那些）以外的部分呢？感觉这几年dmrg，qmc啥的是不是也是有些发展的 ...

没觉得有多大发展，距离产生实用性还很遥远，所以文中都不提了。就连MRCI这样的传统方法，离普及都差得很远。

Jasminer · 发表于 Post on 2017-2-17 23:32:30

sobereva 发表于 2017-2-13 15:40
个人见解：
1 搞一个精度接近DFT，但是速度接近半经验的方法，使得量化能处理的尺度扩展近一个数量级 ...

第一个的话，FMO+DFTB+QM/MM也算过得去了，只不过黑箱化不够以及跑动力学不便还是个大问题。

sobereva · 发表于 Post on 2017-2-17 23:40:22

Jasminer 发表于 2017-2-17 23:32
第一个的话，FMO+DFTB+QM/MM也算过得去了，只不过黑箱化不够以及跑动力学不便还是个大问题。

这种拼凑的东西太awkward，也因此流行度很有限
最好是在DFT基础上借鉴半经验的思路来降低数值计算开销，但又不至于像现在的半经验或DFTB那样简化程度那么高导致精度损失太大

qwoop · 发表于 Post on 2017-2-23 19:28:24

helpme 发表于 2017-2-13 14:19
可能是我不了解，感觉周期性体系的第一性原理进展更慢啊。
感觉杂化泛函都还不十分普及，因为速度慢。
对 ...

就是，能把ZnO带隙算准就已经是高端方法了，大多时候是拿LDA+U往上面凑。。。

niobium · 发表于 Post on 2017-3-4 00:28:32

线性标度算法有些发展

SigFig · 发表于 Post on 2017-3-12 12:17:58

沉迷线性，无法自拔

Hamiltonian越加越多，Basis Set越堆越高，系数矩阵的角标乱到让开发者本人都绝望，本质却简单的令人发指——换底换底再换底（什么，不知道怎么换？SCF走起），评判也单调的有些惨白——符合符合更符合——21位有效数字的符合。很少有人思考这些参数背后的含义，亦或是我们现在所积累的数字还不足够。

DFT最大的功绩在于它从一定程度上把人们从那一堆坑爹的数学中拉了出来，但是不是推向另一个数学的深渊，不得而知。

人工智能的潜力在于，它可以以超越人类认知的方式更好的处理数学问题。

归根结底是人们的线性思维惰性在作祟。

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[量化理论] 吐槽：近6年来量化计算方法缺乏大的进展

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