在dmol中的这两个函数有什么区别，在计算的过程中应该怎么取舍与选择？ 返回小木虫查看更多
LDA 适合的体系: (1) 密度变换比较缓慢的体系(例如金属体系) (2) 高密度体系(例如过渡金属) (3) 大多数结构优化过程 LDA 不适合的体系: (1) 对电子非常少的体系(例如化学反应中的过渡态) (2) 对于结合能的绝对值 GGA在结合能（粘附能）方面更具优势
GGA 低估结合能 高估健长 LDA 高估结合能 低估健长
LDA只考虑r处的密度，GGA还考虑了r处密度的梯度
LDA函数低估反应势垒, 有时会在你过去认为过渡态的地方产生一个极小值,因此,对一个严格的过渡态的寻找,你应该用一个更大的基组和剃度校正的函数.
LDA函数低估反应势垒, 有时会在你过去认为过渡态的地方产生一个极小值,因此,对一个严格的过渡态的寻找,你应该用一个更大的基组和梯度校正的函数.
ㄗ鹑说模� 答：LDA局域密度近似（LDA）：局域密度近似（LDA）是第一阶梯。它仅仅采用空间点r处的电子密度n（r）来决定那点交换-相关能 密度的形式。交换-相关能密度由密度相同的均匀电子气完全确定。泛函的交换部分就准确的用均匀电子气的微分表达。各种不同的 局域密度近似（LDA）仅仅是相关部分表示方法不同，所有现代应用的局域密度泛函都基于Ceperly和Alder`s在８０年代对均匀电子 气总能量的Monte Carlo模拟。 广义梯度近似（ＧＧＡ）：ＧＧＡ是Jacob阶梯的第二个台阶，将电子密度的梯度也作为一个独立的变量（|?n(r)|），在描述交换－ 相关能方面，梯度引入了非定域性。ＧＧＡ泛函包含了两个主要的方向：一个称为“无参数”，泛函中新的参数通过已知形式中参数 或在其它准确理论帮助下得到。另外一个就是经验方法，未知参数来自于对实验数据的拟和或通过对原子和分子性质准确的计算。 Perdew,Burke and Emzerhof(PBE)以及Perdew-Wang from 1991(PW91)是无参数的，在量子化学中广泛采用的GGA，比如 Becke,Lee,Parr and Yang(BLYP)是经验性。LYP校正采用了密度的二阶Laplace算符，因此严格上讲属于Jacob阶梯的第三阶，但通常 仍然归类为GGA，
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GGA是广义密度近似，LDA是局域密度近似。对于计算能量，LDA计算所得值一般大于GGA。对于弱相互作用，以前有人说LDA好，现在看来是GGA要好一些。对于不同体系还要看传统选择，参考文献。
LDA 适合的体系: (1) 密度变换比较缓慢的体系(例如金属体系)
(2) 高密度体系(例如过渡金属)
(3) 大多数结构优化过程
LDA 不适合的体系: (1) 对电子非常少的体系(例如化学反应中的过渡态)
(2) 对于结合能的绝对值
GGA在结合能（粘附能）方面更具优势
GGA 低估结合能 高估健长
LDA 高估结合能 低估健长
LDA只考虑r处的密度，GGA还考虑了r处密度的梯度
LDA函数低估反应势垒, 有时会在你过去认为过渡态的地方产生一个极小值,因此,对一个严格的过渡态的寻找,你应该用一个更大的基组和剃度校正的函数.
LDA函数低估反应势垒, 有时会在你过去认为过渡态的地方产生一个极小值,因此,对一个严格的过渡态的寻找,你应该用一个更大的基组和梯度校正的函数.
ㄗ鹑说模�
答：LDA局域密度近似（LDA）：局域密度近似（LDA）是第一阶梯。它仅仅采用空间点r处的电子密度n（r）来决定那点交换-相关能
密度的形式。交换-相关能密度由密度相同的均匀电子气完全确定。泛函的交换部分就准确的用均匀电子气的微分表达。各种不同的
局域密度近似（LDA）仅仅是相关部分表示方法不同，所有现代应用的局域密度泛函都基于Ceperly和Alder`s在８０年代对均匀电子
气总能量的Monte Carlo模拟。
广义梯度近似（ＧＧＡ）：ＧＧＡ是Jacob阶梯的第二个台阶，将电子密度的梯度也作为一个独立的变量（|?n(r)|），在描述交换－
相关能方面，梯度引入了非定域性。ＧＧＡ泛函包含了两个主要的方向：一个称为“无参数”，泛函中新的参数通过已知形式中参数
或在其它准确理论帮助下得到。另外一个就是经验方法，未知参数来自于对实验数据的拟和或通过对原子和分子性质准确的计算。
Perdew,Burke and Emzerhof(PBE)以及Perdew-Wang from 1991(PW91)是无参数的，在量子化学中广泛采用的GGA，比如
Becke,Lee,Parr and Yang(BLYP)是经验性。LYP校正采用了密度的二阶Laplace算符，因此严格上讲属于Jacob阶梯的第三阶，但通常
仍然归类为GGA，