Bases gaussianas geradas com os métodos Monte Carlo Simulated Annealing e Particle Swarm Optimization.
Nome: Thiago Mello dos Reis
Antônio Canal Neto Orientador
Cesar Turczyn Campos Examinador Externo
Francisco Elias Jorge Examinador Interno
Rene Felipe Keidel Spada Examinador Externo
Resumo: 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.