Gradiente analítico para DLPNO-CCSD

Question

¿Existe una fórmula para gradientes analíticos (para la optimización de la geometría) para el método DLPNO-CCSD? Pregunto porque sé que no está implementado en ORCA. Quizás PNO-CCSD esté implementado en MRCC o MOLPRO.

Answer 1

Tenga en cuenta que el método DLPNO solo se implementa en ORCA. De hecho, existen métodos análogos y igualmente eficientes y precisos, el método PNO-LCCSD en Molpro [doi.org/10.1021/acs.jctc.7b00799] y el método LNO-CCSD en MRCC [doi.org/10.1021/acs.jctc. 9b00511].

Que yo sepa, no se implementan gradientes analíticos exactos para ninguno de ellos. Existe una implementación impresionante para el gradiente analítico DLPNO-MP2 en ORCA [https://doi.org/10.1063/1.5086544] y una primera derivada para DLPNO-CCSD con respecto a los componentes del campo eléctrico [http://dx.doi.org /10.1063/1.4962369].

Hasta ahora no está completamente claro qué tipo de aplicaciones se beneficiarían del costo significativamente más alto de los gradientes CCSD o CCSD (T) locales en comparación con, por ejemplo, DFT, como veremos.

Answer 2

Hasta donde yo sé, los gradientes analíticos para DLPNO-CCSD no están disponibles en ORCA. Las primeras derivadas analíticas están disponibles para casos de caparazón cerrado y de caparazón abierto de alto giro, que podrían usarse para calcular otras propiedades de primer orden.

Como primer ejercicio para implementar gradientes analíticos dentro de la configuración DLPNO, se consideró el método DLPNO-MP2 y se analizaron cuidadosamente los pasos adicionales para implementar gradientes, especialmente aquellos relacionados con las contribuciones de respuesta orbital.

De hecho, no está claro si vale la pena usar DLPNO-CC para la optimización de la geometría, aunque existen métodos DFT más baratos y eficientes para este propósito.