Caio Amaral Custódio - IQ

Título do trabalho: Otimização de Funcionais da Densidade via Redes Neurais Artificiais
Nome do aluno(a): Caio Amaral Custódio
Curso: Bacharelado em Química
Orientador: Vivian Vanessa França Henn
Resumo
Nesse trabalho explora-se a teoria do funcional da densidade aplicada ao modelo de Hubbard para o
estudo de propriedades magnéticas em cadeias unidimensionais, assim como redes neurais artificiais
para a otimização de funcionais da densidade. Para o estudo de DFT aplicada ao modelo de Hubbard
propôs-se inicialmente um comparativo entre cálculos via diagonalização exata e os cálculos via DFT,
para em seguida aplicar a DFT ao estudo de campos magnéticos em nanoestruturas descritas pelo
modelo de Hubbard. Observou-se a eficácia da DFT em reproduzir os cálculos exatos com desvios
bastante pequenos em rotinas igualmente pequenas, além de mostrar a possibilidade do estudo de
cadeias descritas pelo modelo de Hubbard sob efeito de potenciais externos. A otimização de
funcionais da densidade, como o FVC, objeto de estudo desse trabalho, foi motivada por ser um
funcional de sucesso mas limitado a regimes fracamente interagentes e se deu graças a proposição de
aliar DFT à redes neurais. Observou-se a viabilidade dessa metodologia, onde o funcional FVC foi
otimizado com a implementação de uma rede neural que retornou resultados convergentes com o
desejado.
Palavras-chave: teoria do funcional da densidade, modelo de Hubbard, sistemas fortemente
correlacionados, mecânica quântica, redes neurais artificiais.