机译:利用机器学习校正的广义梯度近似提高分子热化学性质的密度泛函预测
机译:通过时变密度泛函理论,局部密度近似,广义梯度近似,元广义梯度近似和混合泛函来描述核心兴奋
机译:在时变密度泛函理论中使用广义梯度逼近来改进Rydberg兴奋:大梯度交换增强方案
机译:交换相关函数的广义梯度逼近的样条实现和密度函数精度对降低密度梯度的局部域的敏感性研究
机译:基于局部密度和广义梯度近似对密度函数理论的小Cu {Sub} N簇的第一个原理研究
机译:原子,分子和固体的密度泛函理论:构造用于交换和相关的精确的元广义梯度近似。
机译:交流:满足二阶密度梯度约束的交换相关函数的全局混合广义梯度近似在化学中具有广泛的适用性
机译:广义广义梯度逼近:一种改进的密度泛函理论,用于精确的轨道特征值