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Bases gaussianas geradas com os métodos Monte Carlo Simulated Annealing e Particle Swarm Optimization.

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Previous issue date: 2017-02-03 / Os métodos Monte Carlo Simulated Annealing e Particle Swarm Optimization foram utilizados na geração de bases Gaussianas adaptadas para os átomos de H ao Ar, no estado fundamental. Um estudo sobre a eficiência e a confiabilidade de cada um dos métodos foi realizado. Para analisar a confiabilidade dos métodos propostos, fez-se um estudo específico envolvendo um conjunto teste de 15 átomos, a saber: N, Mg, Al, Cl, Ti, Ni, Br, Sr, Ru, Pd, Sb, Cs, Ir, Tl, At. Inicialmente, o método Coordenada Geradora Hartree-Fock Melhorado foi aplicado para gerar bases adaptadas usadas como ponto de partida para a geração de novas bases Gaussianas. Posteriormente, os métodos Monte Carlo Simulated Annealing e Particle Swarm Optimization foram desenvolvidos em estudos paralelos, porém seguindo o mesmo procedimento, a fim de termos a possibilidade de compará-los ao final do estudo. Previamente à efetiva aplicação dos métodos desenvolvidos, ambos foram calibrados visando definir os melhores parâmetros para os algoritmos utilizados; estudos sobre esquemas de resfriamento (para o método Monte Carlo Simulated Annealing ) e quantidade de partículas do enxame (para o método Particle Swarm Optimization), além do número total de passos para os algoritmos foram feitos. Após esta etapa de calibração, os dois métodos foram aplicados, juntamente com o princípio variacional, à função de onda Hartree-Fock para a obtenção de bases Gaussianas totalmente otimizadas. Em seguida, as bases foram contraídas tendo-se em vista a menor perda de energia observada, preconizando a contração dos expoentes mais internos. As duas últimas etapas do procedimento da geração das bases foram a inclusão de funções de polarização e funções difusas, respectivamente. Estes procedimentos foram feitos utilizando
os métodos desenvolvidos neste trabalho através de cálculos a nível MP2. Os conjuntos de base gerados neste trabalho foram utilizados para cálculos práticos em sistemas atômicos e moleculares e os resultados foram comparados com resultados obtidos a partir de conjuntos de base similares relevantes na literatura. Verificamos que, para um mesmo nível de eficiência computacional entre os métodos Monte Carlo Simulated
Annealing e Particle Swarm Optimization, há uma pequena diferença de eficácia entre eles, de modo que o método Monte Carlo Simulated Annealing apresentou resultados ligeiramente melhores para os cálculos performados. Comparando-se os resultados obtidos neste trabalho com os correspondentes encontrados na literatura, observamos valores numericamente comparáveis para as propriedades estudadas, todavia os métodos propostos neste trabalho são siginificativamente mais eficientes, sendo possível o estabelecimento de um único conjunto de passos nos algoritmos para diferentes sistemas atômicos. Ademais,
verificamos que a etapa específica, referente a otimização proposta neste trabalho, é eficaz na tarefa de localizar o mínimo global das funções atômicas a nível de teoria HF. Estudos mais detalhados são necessários para constatar a real relação acerca da eficácia observada
para os dois métodos propostos neste trabalho. O método Particle Swarm Optimization apresenta uma série de parâmetros que não tiveram sua influência checada neste trabalho.
O fato dos métodos desenvolvidos neste trabalho terem sido construídos sobre bases Dupla Zeta não implica em restrição de generalidade, de tal sorte que estes métodos estão prontamente aptos para a aplicação no desenvolvimento de conjuntos de base gaussianas no ambiente atômico para conjuntos de base de qualidade variadas.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/7378
Date03 February 2017
CreatorsREIS, T. M.
ContributorsSPADA, R. F. K., CAMPOS, C. T., F. E. Jorge, W. L. Scopel, CANAL NETO, A.
PublisherUniversidade Federal do Espírito Santo, Doutorado em Física, Programa de Pós-Graduação em Física, UFES, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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