Odpowiedzi:
Najprostszą poprawną odpowiedzią jest to, że DFT jest w . Wynika to z idei, że ostatecznie przekątnasz hamiltonian o wymiarze proporcjonalnym do liczby wyborów, a przekątna jest technicznie O ( n 3 ) .
W rzeczywistości DFT jest zbiorem kroków, a różne kroki ograniczają szybkość w innym kontekście. Jeśli ograniczymy się do fali płaskiej (PW) DFT (VASP, ABINIT, QE i inne), możemy podać mocniejsze stwierdzenia. Ważnym pomysłem do zrozumienia dla kodów PW DFT jest to, że Hamiltonian nigdy nie jest przechowywany jako duża matryca; zamiast tego działanie operatora hamiltonowskiego jest obliczane i stosowane w iteracyjnych diagonalizatorach iteracyjnych (gradient sprzężony, Davidson itp.). Te diagonalizatory są formalnie , gdzie M V jest kosztem obliczania działania hamiltonianu, ale biorąc pod uwagę ich rolę w większym samowystarczalnym algorytmie, mają one tendencję do działania znacznie szybciej.
Proces obliczania działania hamiltonianu przebiega w kilku krokach:
wszystko to musi się zdarzyć raz na elektron (tak naprawdę funkcja falowa), więc dodaj współczynnik .
Za pomocą pewnych środków (np. Gram-Schmidt) funkcje falowe (funkcje własne hamiltonianu) muszą być utrzymywane prostopadle względem siebie,
Wreszcie, funkcje falowe muszą zostać złożone w gęstość elektronową. W przypadku kodów PW dokonuje się tego za pomocą jednej ostatniej FFT na funkcję fali (i sumy), .
Należy zauważyć, że wcześniej umieścić w kilku różnych „s N v odnosi się do objętości (rzeczywiście, jest to wielkość masy), n p jest liczbą reflektorów na atomie N jest ilość węgla, n e liczby elektronów. Formalnie n v , n a i n e są ze sobą liniowo powiązane ( n p jest małą liczbą całkowitą), ale można sobie wyobrazić zwiększenie objętości o ustaloną liczbę elektronów (dodanie próżni w geometrii płyty / drutu) lub zwiększenie liczby projektorów o stałej liczbie atomów i elektronów (przy użyciu dokładniejszego pseudo-potencjału).
Często zdarza się, że problemy są ograniczone przez FFT, w którym to przypadku są skutecznie