論文の概要: Reduced scaling implementation of the coupled cluster-based static embedding method, MPCC with density fitting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.32884v1
• Date: Sat, 26 Sep 2026 19:11:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-06 19:26:28.525649
• Title: Reduced scaling implementation of the coupled cluster-based static embedding method, MPCC with density fitting
• Title（参考訳）: クラスタ型静的埋込み法MPCCのスケール低減化
• Abstract要約: 提案する静的量子埋め込み法MPCCの実装のために,改良されたアルゴリズムを提案する。 埋め込み法のすべての層にまたがる電子反発積分に密度適合近似を用いる。 その結果、DFベースの実装は、元の実装と同等の精度を維持しながら、計算コストを大幅に削減することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1954761974478398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An improved algorithm to implement our previously proposed static quantum embedding method MPCC (J. Chem. Phys. 161, 164107 (2024)) is presented. It uses the density-fitting (DF) approximation for the electron-repulsion integrals (ERIs) across all layers of the embedding method: the low-level method, the screened interaction, and the high-level method. Additionally, an approximate factorized solution of the Sylvester equation is employed based on the Laplace transformation for the low-level method. To build the screened interaction, we have explored an approximate construction of it based on the distinguishable cluster approximation (DCA) by Kats and Manby (J. Chem. Phys. 141, 061101 (2014)), which amounts to neglecting certain higher-order exchange and ladder diagrams. Combining all these techniques, we have obtained an $\mathcal{O}(N^4)$ algorithm for the low-level method; a non-iterative $N_{\rm frag} \mathcal{O}(N^4)$ algorithm for the screened interaction; and an iterative $\mathcal{O}(N_{\rm frag}^6)$ algorithm for the fragment solver, where $N_{\rm frag}$ is the number of fragment orbitals and $N$ is the total number of orbitals. The resulting low-scaling implementation of the MPCC method is applied to trans polyacetylenes, that is, C$_{2n}$H$_{2n+2}$ molecules for chain lengths $n=1-8$, and the timing and accuracy of the method are compared to the original unfactorized implementation. Moreover, the approximations are further validated by applying the method to the potential energy surface of the \ce{O3} molecule. Finally, we apply the method to the selected molecules in the S22 dataset for which the performance of the MP2 method is known to be poor. The results demonstrate that the DF-based implementation of the MPCC method provides a significant reduction in computational cost while maintaining accuracy comparable to that of the original implementation.
• Abstract（参考訳）: 提案した静的量子埋め込み法MPCC(J。 Chem Phys 161年(164107年)(2024年) 埋め込み法のすべての層(低レベル法、スクリーニングされた相互作用、高レベル法)にわたる電子反発積分(ERI)の密度適合(DF)近似を用いる。 さらに、低レベル法におけるラプラス変換に基づいて、シルヴェスター方程式の近似分解解を用いる。 そこで我々は,Kats and Manby (J。 Chem Phys 141, 061101 (2014)) は、ある種の高階交換およびはしご図を無視している。 これらの手法を組み合わせると、低レベルな手法に対する$\mathcal{O}(N^4)$アルゴリズム、スクリーニングされた相互作用に対する$N_{\rm frag} \mathcal{O}(N^4)$アルゴリズム、フラグメントソルバに対する反復$\mathcal{O}(N_{\rm frag}^6)$アルゴリズムが得られ、$N_{\rm frag}$は断片軌道の数であり、$N$は軌道の総数である。 C$_{2n}$H$_{2n+2}$ molecules for chain lengths $n=1-8$, and the timing and accuracy of the method is compared to the original unfactorized implementation。 さらに、この手法を ce{O3} 分子のポテンシャルエネルギー面に適用することにより、近似をさらに検証する。 最後に,MP2法の性能が低下していることが知られているS22データセット中の選択分子に本手法を適用した。 その結果, DFをベースとしたMPCC法の実装は, 元の実装と同等の精度を維持しつつ, 計算コストを大幅に削減することを示した。

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