Jelaskan 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: