报告题目：Gradient flow based Kohn-Sham density functional theory model
报 告 人：戴小英 研究员 中国科学院数学与系统科学研究院
报告时间：2020年7月27日 15:00-16:00
报告地点：腾讯会议 ID：842 197 065
会议链接：https://meeting.tencent.com/s/TJHULOxf380W
校内联系人：陶詹晶 zjtao@jlu.edu.cn
报告摘要：
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.
报告人简介：
戴小英，中国科学院数学与系统科学研究院研究员。2003年本科毕业于湘潭大学、2008年在中国科学院数学与系统科学研究院获博士学位, 博士毕业后入职中国科学院数学与系统科学研究院工作至今，期间于2008-2010年在法国巴黎六大Jacques-Louis Lions实验室从事博士后研究。主要研究领域包括数值分析、计算材料科学、并行计算等。一直围绕第一原理计算核心数学模型展开相关研究，包括特征值问题及相应优化问题的高效算法设计及分析，作为主要成员与课题组一起研制了一套第一原理电子结构实空间并行自适应计算程序RealSPACES。曾获数学与系统科学研究院“陈景润未来之星”称号、中国数学会计算数学分会“青年创新奖”。
