Cholesky-Inversionsfehler? Gleich Beheben
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Hier sind ein paar einfache Methoden, die das Problem mit dem Cholesky-Inversionsfehler lösen können.Die Cholesky-Zerlegung, oder es könnte sogar eine Faktorisierung sein, ist eine leistungsstarke mathematische Optimierungstechnik, die in der fantastischen Algebra weit verbreitet ist. Es zerlegt eine wohldefinierte hermitische Matrix in eine untere Dreiecksfigur und ihre konjugierte Komponente. Sie scheinen später für eine optimale Leistung bei algebraischen Operationen verwendet zu werden.
Kann mir jemand einen Ratschlag geben, wie ich ORCA-Fehlkalkulationen stoppen kann?
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Ich habe versucht, normalerweise den High-Spin-Fe(III)-Komplex bei ORCA zu optimieren, aber unsere Berechnungen schlugen mit jedem verfügbaren Zeitplan fehl. Ich werde nicht unbedingt die Möglichkeit haben, eine Lösung außerhalb der Suche zu finden. Kann mir jemand empfehlen, Ihnen zu helfen, eine Lösung für eine echte Berechnung zu finden?
ENTER
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Warum scheitert der Zusammenbruch von Cholesky?
Die Cholesky-Methode beinhaltet einen positiven Commitment-Test. Wenn A nicht eindeutig ist, sollte der Algorithmus fehlschlagen. Der Algorithmus versagt genau dann, wenn im Zahlenschritt die große Zahl unter dem Quadratwurzelzeichen weder negativ noch null ist.
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Maximal
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Wie wird die buchstäbliche Cholesky-Faktorisierung berechnet?
Die Cholesky-Faktorisierung ist eine spezielle Form der bisherigen Faktorisierung, bei der X ein gutes oberes Dreieck mit positiven Schiefeelementen ist; In den meisten Fällen wird es als A=RTR oder A=LLT verfasst und ist praktischerweise eindeutig. Bei praktisch jedem brandneuen Skalar (n bedeutet 1) ist der Cholesky-Faktor R leicht die aggressive Quadratwurzel von A.
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[Datei orca_scf/scf2.cpp, natürlich
ORCA 1377]: Aufzeichnung mit STOP-Fehler in SCF abgebrochen
Rufen Sie den Befehl auf: orca_scf DATEINAME.gbw b
[Datei orca_tools/qcmsg.cpp, .line .432]: .
. ….. abbrechen
In der linearen Algebra ist jede unserer Cholesky-Zerlegungen oder Cholesky-Faktorisierungen (ausgesprochen shÉ™-LES-kee) die Zerlegung der richtigen Hermiteschen positiv definiten Matrix durch die Software einer reduzierten Dreiecksmatrix, während eine konjugierte transponierte Matrix, die gewesen ist nützlich für eine effiziente statistische Lösung, diese Typen als Monte-Carlo-Simulationen. Es wurde von André-Louis Cholesky für Matrizen geöffnet und 1924 posthum veröffentlicht.[1]Bei Bedarf ist die Cholesky-Zerlegung etwa doppelt so effizient wie die LU-Zerlegung in Korrektursystemen von Geradengleichungen.[2]
Erläuterung
Die Cholesky-Zerlegung einer hermiteschen positiv definiten Matrix A, a ist definitiv eine solche Zerlegung
wobei L eine preiswerte Dreiecksmatrix und reelle mi und praktische Diagonalteile ist und L* die konjugierte Transponierte hinter L ist. Jede hermitesche positiv-definite Matrix (und damit auch jede reellwertige symmetrische positiv-definite Matrix) hat eine einzigartige Cholesky-Zerlegung.[3]
Die Umkehrung wird trivialerweise anerkannt: Wenn A grundsätzlich geschrieben werden kann, weil LL* für alle invertierbaren L, reduzierten Dreiecke oder auf andere Weise, dann war A immer positiv definit und daher hermitesch.
Wenn A eine riesige Matrix sein kann (also symmetrisch positiv definit), kann die Hauptfaktorisierung geschrieben werden