Efficient dielectric matrix calculations using the Lanczos algorithm for fast many-body<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi>G</mml:mi><mml:mn>0</mml:mn></mml:msub><mml:msub><mml:mi>W</mml:mi><mml:mn>0</mml:mn></mml:msub></mml:mrow></mml:math>implementations
Notice bibliographique
Résumé
We present a ${G}_{0}{W}_{0}$ implementation that assesses the two major bottlenecks of traditional plane-waves implementations, the summations over conduction states and the inversion of the dielectric matrix, without introducing new approximations in the formalism. The first bottleneck is circumvented by converting the summations into Sternheimer equations. Then, the novel avenue of expressing the dielectric matrix in a Lanczos basis is developed, which reduces the matrix size by orders of magnitude while being computationally efficient. We also develop a model dielectric operator that allows us to further reduce the size of the dielectric matrix without accuracy loss. Furthermore, we develop a scheme that reduces the numerical cost of the contour deformation technique to the level of the lightest plasmon pole model. Finally, the use of the simplified quasiminimal residual scheme in replacement of the conjugate gradients algorithm allows a direct evaluation of the ${G}_{0}{W}_{0}$ corrections at the desired real frequencies, without need for analytical continuation. The performance of the resulting ${G}_{0}{W}_{0}$ implementation is demonstrated by comparison with a traditional plane-waves implementation, which reveals a 500-fold speedup for the silane molecule. Finally, the accuracy of our ${G}_{0}{W}_{0}$ implementation is demonstrated by comparison with other ${G}_{0}{W}_{0}$ calculations and experimental results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,158 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».