เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| ทฤษฎีฟังก์ชันความหนาแน่นแบบขึ้นกับเวลา× | ทฤษฎีฟังก์ชันความหนาแน่น× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การคำนวณเชิงควอนตัม | การคำนวณเชิงควอนตัม |
| ตระกูล | Machine learning | Machine learning |
| ปีกำเนิด≠ | 1984 | 1965 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Erich Runge and Eberhard Gross | Walter Kohn |
| ประเภท≠ | Excited state method | Electronic structure method |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Runge, E., Gross, E. K. (1984). Density-functional theory for time-dependent systems. Physical Review Letters, 52, 997–1000. DOI ↗ | Kohn, W., Sham, L. J. (1965). Self-consistent equations including exchange and correlation effects. Physical Review, 140, A1133–A1138. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | TDDFT, TDDFT/DFT | DFT, Kohn-Sham equations |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 3 | 4 |
| สรุป≠ | Time-Dependent Density Functional Theory (TDDFT) extends DFT to excited states and time-dependent phenomena. Formulated by Runge and Gross in 1984, TDDFT enables calculation of excitation energies, optical spectra, and charge-transfer processes with moderate computational cost, making it invaluable for photochemistry and materials science. | Density Functional Theory (DFT) is a computational method for determining the properties of materials and molecules by modeling the ground state electron density. Developed by Walter Kohn and Lu Jeu Sham in the 1960s, DFT reduces the complexity of quantum chemistry from tracking individual electron coordinates to optimizing the total electron density, enabling efficient simulations of large molecular and condensed-matter systems. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|