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Data Reduction Schemes in Davidson Subspace Diagonalization for MR-CI

机译:戴维森子空间对角化中的MR-CI数据约简方案

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摘要

In this paper, we investigate several data reduction schemes to improve the computational efficiency in the multi reference configuration interaction (MR-CI) method, one of the main quantum chemical approaches for solving the electronic Schroedinger equation. The basic idea is to take advantage of the often relatively low accuracy requirements on the solution of the resulting large eigenvalue problem, whose dimension may reach several hundred millions or even more. We will discuss some approaches to reduce the amount of data to be accessed and to be transferred within the Davidson subspace diagonalization method. We also show experimental results achieved with the COLUMBUS code.
机译:在本文中,我们研究了几种数据缩减方案,以提高多参考配置相互作用(MR-CI)方法的计算效率,这是解决电子Schroedinger方程的主要量子化学方法之一。基本思想是利用通常相对较低的精度要求来解决由此产生的大特征值问题,该问题的维数可能达到数亿甚至更多。我们将讨论一些方法,以减少在Davidson子空间对角化方法内要访问和传输的数据量。我们还展示了使用COLUMBUS代码获得的实验结果。

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