Saya mau tau Rincian dari DIIS

Pada setiap iterasi, dilakukan pemilihan nilai hampiran vektor galat, ei, yang berpadanan dengan nilai variabel, pi. Setelah beberapa iterasi, dilakukanlah konstruksi kombinasi linear dari sejumlah m vektor galat yang telah dihasilkan sebelumnya.

Metode DIIS mencoba meminimalkan norma: em+1 dengan menggunakan syarat jumlah koefisien sama dengan satu. Minimalisasi ini dapat dilakukan dengan teknik pendarab Lagrange. Dengan melansir suatu pendarab taktentu Lagrange λ, Lagrangean persamaan ini disusun dalam bentuk:

Melalui penyetaraan persamaan turunan L, terhadap koefisien dan pendarab, yang sama dengan nol, maka akan dihasilkan sejumlah (m + 1) persamaan linear yang dapat dipecahkan dengan menggunakan sejumlah m koefisien. Koefisien-koefisien tersebut kemudian akan digunakan untuk memutakhirkan variabel fungsi menurut persamaan: