The <i>S</i> and <i>G</i> transformations for computing three‐center nuclear attraction integrals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is now well established that nonlinear transformations can be extremely useful in the case of oscillatory integrals. In previous work, we could show that the G transformation, which is not so well known among those interested in the numerical evaluation of highly oscillatory integrals, works very well for the extremely challenging integral called Twisted Tail. In this work, we demonstrate that these techniques also apply to three‐center nuclear attraction integrals over exponential type functions. The accurate and rapid evaluation of these integrals is required in ab initio molecular structure calculations and density functional theory. Using a basis set of B functions and profiting from their relatively simple Fourier representation, these integrals are formulated as analytical expressions involving highly oscillatory spherical Bessel integral functions. In the present work, we implement two highly accurate algorithms for three‐center nuclear attraction integrals. The first algorithm is based on the G transformation and the second is based on a combination of the S and G transformations. The application of these transformations is largely due to the properties of special functions that allow the computation of higher order derivatives of the integrands with exceptional simplicity. The numerical results illustrate the accuracy of these algorithms applied to three‐center nuclear attraction integrals over exponential type functions with a miscellany of different parameters. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Int J Quantum Chem, 2009
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».