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metadata.dc.type: Dissertação
Title: Quantum Scenery: um novo software de química quântica semiempírico para sistemas de memória distribuída
metadata.dc.creator: Maia, Júlio Daniel de Carvalho
metadata.dc.contributor.advisor1: Cabral, Lucídio dos Anjos
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Rocha, Gerd Bruno
metadata.dc.description.resumo: 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.
Abstract: 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.
Keywords: Modelagem molecular
Algoritmos distribuídos
Química quântica
Métodos semiempíricos
Molecular modeling
Distributed algorithms
Quantum chemistry
Semiempirical methods
Programa de Computador
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal da Paraíba
metadata.dc.publisher.initials: UFPB
metadata.dc.publisher.department: Informática
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Informática
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15213
Issue Date: 29-May-2019
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