Penser l'imbrication quantique des électrons fortement corrélés en théorie de la fonctionnelle de la (matrice) densité
Langue Anglais
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Auteur : Sekaran, Sajanthan
Date de soutenance : 16-09-2022

Directeur(s) de thèse : Fromager, Emmanuel

Président : Robert, Vincent
Rapporteur(s) : Booth, George - Severo Pereira Gomes, André
Membre(s) du jury : Maitra, Neepa T. - Matito, Eduard

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Institut de chimie (Strasbourg ; 2005-....)
École doctorale : École doctorale des Sciences chimiques (Strasbourg ; 1995-....)
 
Discipline : Chimie
Classification : Chimie, minéralogie, cristallographie

Mots-clés libres : Embedding quantique, DMET, Householder, Block Householder, Ht-DMFET, LPFET
Mots-clés :
  • Chimie quantique
  • Matrices densité
  • Théorie de la fonctionnelle de densité
Résumé : L'objectif de cette thèse est le développement et l'implémentation de nouvelles méthodes dites d'embedding à l'intersection entre la chimie et la physique. Afin de pourvoir une description précise des molécules et matériaux fortement corrélés, l'embedding quantique sera appliqué au modèle d'Hubbard et généralisé à des Hamil­tonien moléculaires Ab initio. Nous vérifierons si la density matrix embedding the­ory (DMET) peut être rendu formellement exacte et améliorée tout en préservant la nature orbitalaire de notre partitionnement quantique. Plus précisément, nous réécrirons notre approche d'embedding comme étant une fonctionnelle de la matrice densité à un corps, contournant ainsi la décomposition de Schmidt de la fonction d'onde de référence ( corrélée ou non) décrivant le système dans son intégralité. En­fin, nous clarifierons les parallèles entre la DMET et les théories en principe exactes que sont la density functional theory (DFT) et la reduced density matrix functional theory (RDMFT). Sur cette base, plusieurs alternatives de la DMET seront ex­plorées.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2022STRAF018
Type de ressource : Thèse