Analytical Excited-State Gradients and Derivative Couplings in TDDFT with Minimal Auxiliary Basis Set Approximation and GPU Acceleration
Questo articolo presenta la prima implementazione di gradienti dello stato eccitato analitici e accoppiamenti derivativi all'interno del framework TDDFT-ris, dimostrando che questo approccio accelerato tramite GPU con un set di basi ausiliarie minimo ottiene un'accelerazione di due o tre volte rispetto al TDDFT standard pur mantenendo un'accuratezza sufficiente per ottimizzazioni di geometria e calcoli di emissione, nonostante lievi errori negli accoppiamenti derivativi tra stati quasi degenere.