Júlio Daniel de Carvalho MaiaLucídio dos Anjos Formiga CabralGerd Bruno Rocha

Noções de autovalores e autovetores de transformações lineares são essenciais em cálculos de química quântica, pois os níveis de energia dos átomos e moléculas são dados por autovalores de determinadas matrizes. O procedimento de diagonalização de uma matriz é um passo crucial no método de Hartree-Fock-Roothaan, visto que o mesmo dará as energias dos orbitais moleculares.Porém, nem sempre é necessário encontrar um conjunto solução exato. Nesse artigo, mostramos a implementação de um algoritmo paralelo para GPUs que usa aproximações para o cálculo de autovetores proposto por [Stewart,1981], utilizando a plataforma NVIDIA/CUDA.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/escience/2014/005.pdf

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Noções de autovalores e autovetores de transformações lineares são essenciais em cálculos de química quântica, pois os níveis de energia dos átomos e moléculas são dados por autovalores de determinadas matrizes. O procedimento de diagonalização de uma matriz é um passo crucial no método de Hartree-Fock-Roothaan, visto que o mesmo dará as energias dos orbitais moleculares.Porém, nem sempre é necessário encontrar um conjunto solução exato. Nesse artigo, mostramos a implementação de um algoritmo paralelo para GPUs que usa aproximações para o cálculo de autovetores proposto por [Stewart,1981], utilizando a plataforma NVIDIA/CUDA.

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