Author(s):
Maia, Júlio Daniel de Carvalho
Date: 2019
Origin: Oasisbr
Subject(s): Modelagem molecular; Algoritmos distribuídos; Química quântica; Métodos semiempíricos; Molecular modeling; Distributed algorithms; Quantum chemistry; Semiempirical methods; Programa de Computador; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Modelagem molecular; Modelagem molecular; Algoritmos distribuídos; Algoritmos distribuídos; Química quântica; Química quântica; Métodos semiempíricos; Métodos semiempíricos; Molecular modeling; Molecular modeling; Distributed algorithms; Distributed algorithms; Quantum chemistry; Quantum chemistry; Semiempirical methods; Semiempirical methods; Programa de Computador; Programa de Computador; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Description
Efficient quantum molecular models are of highly importance when treating biomolecules and complex molecular systems. Programming efforts in optimizing less demanding computational models were lacking for a very long time. However, adopting less accurate quantum models for calculating properties is fundamental when modeling chemical and biological processes. This works focuses on introducing a new quantum chemistry software based on a distributed, SPMD paradigm for quantum properties, using the linear algebra library ScaLAPACK. Early results show that this introduced software is accurate when predicting the semiempirical total energy of molecular systems. A module for optimizing molecular geometries is also introduced based on gradients from the total energy. This module is capable of predicting energy minima geometries for smaller systems.
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES
Modelos moleculares quânticos computacionalmente eficientes são extremamente importantes no tratamento de biomoléculas e sistemas químicos complexos. Os esforços de otimização desses modelos foram focados, na sua maioria,nos métodos de primeiros princípios, que apresentam uma complexidade computacional elevada. Os modelos quânticos semiempíricos, que introduzem um maior número de aproximações na sua concepção, e possuem uma complexidade computacional menos elevada, foram deixados de lado. Porém, a utilização de modelos quânticos para a previsão de reações químicas muito longas e de processos biológicos obriga a utilização de modelos aproximados durante o cálculo das propriedades desses sistemas. Nesse trabalho, foi proposto um novo software de química quântica computacional semiempírico num paradigma de memória distribuída SPMD para o cálculo de propriedades quânticas, utilizando a biblioteca de álgebra linear ScaLAPACK. Resultados preliminares mostram que o software proposto é capaz de reproduzir a energia total semiempírica dos sistemas quânticos de forma acurada. Além da energia, também foi proposto um módulo de otimização da geometria dos sistemas moleculares a partir do vetor gradiente da energia, que é capaz de prever geometrias que representam mínimos de energia para sistemas menores.
