報告題目：Gradient flow based Kohn-Sham density functional theory model
報 告 人：戴小英 研究員 中國科學院數學與系統科學研究院
報告時間：2020年7月27日 15:00-16:00
報告地點：騰訊會議 ID：842 197 065
會議鍊接：https://meeting.tencent.com/s/TJHULOxf380W
校内聯系人：陶詹晶 zjtao@jlu.edu.cn
報告摘要：
In this talk, we will introduce an extended gradient flow based Kohn-Sham density functional theory (DFT) model. Based on an extended gradient flow proposed in this paper, we propose a gradient flow based Kohn-Sham density functional theory model. We prove that our gradient flow based model is orthogonality preserving. We then prove that the extended gradient flow has an exponential decay over time t, and the critical point is a local minimizer of the Kohn-Sham energy functional. For this new model, we propose a midpoint scheme to carry out the temporal discretization, which is proven to be of orthogonality preserving, too. We finally report a number of numerical experiments to validate our theory. This is a joint work with Qiao Wang and Aihui Zhou.
報告人簡介：
戴小英，中國科學院數學與系統科學研究院研究員。2003年本科畢業于湘潭大學、2008年在中國科學院數學與系統科學研究院獲博士學位, 博士畢業後入職中國科學院數學與系統科學研究院工作至今，期間于2008-2010年在法國巴黎六大Jacques-Louis Lions實驗室從事博士後研究。主要研究領域包括數值分析、計算材料科學、并行計算等。一直圍繞第一原理計算核心數學模型展開相關研究，包括特征值問題及相應優化問題的高效算法設計及分析，作為主要成員與課題組一起研制了一套第一原理電子結構實空間并行自适應計算程序RealSPACES。曾獲數學與系統科學研究院“陳景潤未來之星”稱号、中國數學會計算數學分會“青年創新獎”。
