P.S: Changing the starting guess for the exponents does not fix the problem as the program sooner or later gives the same linear dependency error. I have tried several different starting guesses where the exponents are substantially different. This problem does not occur for lighter elements.<br><br>On Tuesday, July 10, 2012 10:40:34 PM UTC-7, Das wrote:<blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0;margin-left: 0.8ex;border-left: 1px #ccc solid;padding-left: 1ex;">Hi all,<div>  I am trying to generate optimized basis sets for Lanthanide and Actinide elements using the gaussian basis generation program <b>optbas</b>. I tried to optimize a basis set for Nd using the <b>basis-Nd-q14-g6</b> file that is provided in the <b>${CP2K_HOME}/trunk/basis_sets/<wbr>inpout/PADE/</b> directory as a starting point. However, the program crashes with the error</div><div><b>"diag: Overlap matrix has linear dependency"</b></div><div><b><br></b></div><div>How do I avoid this error?</div><div>I am pasting the input and output below<br></div><div><br></div><div><b>========input=================<wbr>==================</b></div><div><b><div>&ATOM</div><div>  NAME  Nd</div><div>  PPOT</div><div>  ZVAL  60</div><div>  ZEFF  14</div><div>  LMAX  3</div><div>  OCCU</div><div>           2        2 2</div><div>         1          6</div><div>         1          0</div><div>         1          4</div><div>  MIXI  0.2</div><div>  CONV  1.0D-12</div><div>  ITER  200</div><div>  IPPN  100</div><div>  XCFN  PADE</div><div>  OPTI  1.0D-8</div><div>&END</div><div><br></div><div>&BASIS</div><div>  GAUS</div><div>  6 </div><div>      2.365739530243      2.352254571258      0.766552037600      0.333931373408      0.115924677467      0.031752598879 </div><div> 1 2 3 4 5 6</div><div>6 </div><div>      2.365739530243      2.352254571258      0.766552037600      0.333931373408      0.115924677467      0.031752598879 </div><div> 1 2 3 4 5 6</div><div>6 </div><div>      2.365739530243      2.352254571258      0.766552037600      0.333931373408      0.115924677467      0.031752598879 </div><div> 1 2 3 4 5 6</div><div>6 </div><div>      2.365739530243      2.352254571258      0.766552037600      0.333931373408      0.115924677467      0.031752598879 </div><div> 1 2 3 4 5 6</div><div>6 </div><div>      2.365739530243      2.352254571258      0.766552037600      0.333931373408      0.115924677467      0.031752598879 </div><div> 1 2 3 4 5 6</div><div><br></div><div>&END</div><div> &POTENTIAL</div><div>     GOEDECKER</div><div> 4                                    LMAX</div><div>       .529166698                                 RC</div><div>   2    17.815030430     -.594797667   #C  C1 C2</div><div>       .502999856  2   1.529109884    .834136795  -2.153731944 H(s) 11 12 22           </div><div>       .467012905  2    .721553461    .696195481  -1.647499204 H(p) 11 12 22           </div><div>       .325289583  1   -.543240170 H(d) 11                 </div><div>       .294742814  1 -18.520227599 H(f) 11                 </div><div> &END</div></b></div><div><b>==============================<wbr>=================</b></div><div><b><br></b></div><div><b>===============output=========<wbr>==================</b></div><div><b><div>  </div><div>        PROGRAM ATOM</div><div>        ------------</div><div> reading input file...</div><div>  LMAX =           3</div><div>  OCCU(           1 ,           0 ) =    2.00000000000000     </div><div>  OCCU(           2 ,           0 ) =    2.00000000000000     </div><div>  OCCU(           1 ,           1 ) =    6.00000000000000     </div><div>  OCCU(           1 ,           2 ) =   0.000000000000000E+000</div><div>  OCCU(           1 ,           3 ) =    4.00000000000000     </div><div>  NALPHA(           0 ) =            6</div><div>  GAUS(           1 ,           0 ) =    2.36573953024300     </div><div>  GAUS(           2 ,           0 ) =    2.35225457125800     </div><div>  GAUS(           3 ,           0 ) =   0.766552037600000     </div><div>  GAUS(           4 ,           0 ) =   0.333931373408000     </div><div>  GAUS(           5 ,           0 ) =   0.115924677467000     </div><div>  GAUS(           6 ,           0 ) =   3.175259887900000E-002</div><div>  ALPP(           1 ,           0 ) =            1</div><div>  ALPP(           2 ,           0 ) =            2</div><div>  ALPP(           3 ,           0 ) =            3</div><div>  ALPP(           4 ,           0 ) =            4</div><div>  ALPP(           5 ,           0 ) =            5</div><div>  ALPP(           6 ,           0 ) =            6</div><div>  NALPHA(           1 ) =            6</div><div>  GAUS(           1 ,           1 ) =    2.36573953024300     </div><div>  GAUS(           2 ,           1 ) =    2.35225457125800     </div><div>  GAUS(           3 ,           1 ) =   0.766552037600000     </div><div>  GAUS(           4 ,           1 ) =   0.333931373408000     </div><div>  GAUS(           5 ,           1 ) =   0.115924677467000     </div><div>  GAUS(           6 ,           1 ) =   3.175259887900000E-002</div><div>  ALPP(           1 ,           1 ) =            1</div><div>  ALPP(           2 ,           1 ) =            2</div><div>  ALPP(           3 ,           1 ) =            3</div><div>  ALPP(           4 ,           1 ) =            4</div><div>  ALPP(           5 ,           1 ) =            5</div><div>  ALPP(           6 ,           1 ) =            6</div><div>  NALPHA(           2 ) =            6</div><div>  GAUS(           1 ,           2 ) =    2.36573953024300     </div><div>  GAUS(           2 ,           2 ) =    2.35225457125800     </div><div>  GAUS(           3 ,           2 ) =   0.766552037600000     </div><div>  GAUS(           4 ,           2 ) =   0.333931373408000     </div><div>  GAUS(           5 ,           2 ) =   0.115924677467000     </div><div>  GAUS(           6 ,           2 ) =   3.175259887900000E-002</div><div>  ALPP(           1 ,           2 ) =            1</div><div>  ALPP(           2 ,           2 ) =            2</div><div>  ALPP(           3 ,           2 ) =            3</div><div>  ALPP(           4 ,           2 ) =            4</div><div>  ALPP(           5 ,           2 ) =            5</div><div>  ALPP(           6 ,           2 ) =            6</div><div>  NALPHA(           3 ) =            6</div><div>  GAUS(           1 ,           3 ) =    2.36573953024300     </div><div>  GAUS(           2 ,           3 ) =    2.35225457125800     </div><div>  GAUS(           3 ,           3 ) =   0.766552037600000     </div><div>  GAUS(           4 ,           3 ) =   0.333931373408000     </div><div>  GAUS(           5 ,           3 ) =   0.115924677467000     </div><div>  GAUS(           6 ,           3 ) =   3.175259887900000E-002</div><div>  ALPP(           1 ,           3 ) =            1</div><div>  ALPP(           2 ,           3 ) =            2</div><div>  ALPP(           3 ,           3 ) =            3</div><div>  ALPP(           4 ,           3 ) =            4</div><div>  ALPP(           5 ,           3 ) =            5</div><div>  ALPP(           6 ,           3 ) =            6</div><div>  Unknown keyword :6         </div><div>  Unknown keyword :2.36      </div><div>  Unknown keyword :2.35      </div><div>  Unknown keyword :0.76      </div><div>  Unknown keyword :0.33      </div><div>  Unknown keyword :0.11      </div><div>  Unknown keyword :0.03      </div><div>  Unknown keyword :1         </div><div>  Unknown keyword :2         </div><div>  Unknown keyword :3         </div><div>  Unknown keyword :4         </div><div>  Unknown keyword :5         </div><div>  Unknown keyword :6         </div><div>  Unknown keyword :          </div><div> Zval =    60.0000000000000     </div><div> finished reading input file.</div><div>  </div><div>  </div><div> Basis Optimization for atom ND</div><div>  </div><div> Pseudopotential calculation with  14.00 valence electrons.</div><div> Goedecker pseudopotential</div><div> Effective core charge is  14.0 .</div><div>  </div><div> The exchange correlation functional is LDA .</div><div>  </div><div>  </div><div>   100 points</div><div><br></div><div>r(1) =       0.000000007128</div><div>r(n) =      27.592628200894</div><div>     1        14.00000000000004  -3.553E-14       -45.65611536880110</div><div>     2        14.00000000004239  -4.239E-11       -49.85166017152175</div><div>     3        13.99999999999986   1.439E-13       -52.55235239913090</div><div>     4        14.00000000004143  -4.143E-11       -52.33646383858017</div><div>     5        14.00000000001213  -1.213E-11       -52.68168868070856</div><div>     6        14.00000000001491  -1.491E-11       -52.67944455717392</div><div>     7        14.00000000001312  -1.312E-11       -52.68180921276654</div><div>     8        14.00000000001172  -1.172E-11       -52.68233730628295</div><div>     9        14.00000000001173  -1.173E-11       -52.68233759472056</div><div>    10        14.00000000001277  -1.277E-11       -52.68233759651003</div><div>    11        14.00000000001319  -1.319E-11       -52.68233759651931</div><div>    12        14.00000000001227  -1.227E-11       -52.68233759651482</div><div>    13        14.00000000001192  -1.192E-11       -52.68233759653047</div><div>    14        14.00000000001172  -1.172E-11       -52.68233759651416</div><div>    15        14.00000000001300  -1.300E-11       -52.68233759652121</div><div>    16        14.00000000001242  -1.242E-11       -52.68233759650462</div><div>    17        14.00000000001131  -1.131E-11       -52.68233759652614</div><div>    18        14.00000000001181  -1.181E-11       -52.68233759652527</div><div>   scf-loop:           18  steps        E=  -52.6823375965253     </div><div> initializing Hessian as diagonal matrix...</div><div>           1 New direction:</div><div>     800111111</div><div>   100 points</div><div><br></div><div>r(1) =       0.000000007128</div><div>r(n) =      27.592628200894</div><div>     1        13.95227039006375   4.773E-02       -52.58518483142689</div><div> ndep =           1</div><div> Overlap matrix S</div><div>    1.000000    0.999994    0.797329    0.534326    0.274189    0.109328</div><div>    0.999994    1.000000    0.799048    0.536027    0.275242    0.109778</div><div>    0.797329    0.799048    1.000000    0.881699    0.555306    0.244363</div><div>    0.534326    0.536027    0.881699    1.000000    0.818107    0.422632</div><div>    0.274189    0.275242    0.555306    0.818107    1.000000    0.744800</div><div>    0.109328    0.109778    0.244363    0.422632    0.744800    1.000000</div><div> Eigenvalues and eigenvectors of the overlap matrix S</div><div>    0.000001    0.705019    0.101786    0.193138    0.326513   -0.413550    0.421486</div><div>    0.015285   -0.709131    0.089705    0.188077    0.324076   -0.412999    0.422042</div><div>    0.118939    0.007650   -0.582711   -0.563991   -0.301587   -0.141783    0.480880</div><div>    0.511976   -0.004433    0.689136   -0.083849   -0.525255    0.176392    0.459386</div><div>    1.551712    0.001519   -0.390025    0.659794   -0.117125    0.506588    0.377094</div><div>    3.802087   -0.000358    0.122530   -0.408508    0.638591    0.592081    0.244436</div><div> alpha:  </div><div>        2.3656493935        2.3523546985        0.7665441701        0.3339315383</div><div>        0.1159253367        0.0317525342</div><div>        2.3656493935        2.3523546985        0.7665441701        0.3339315383</div><div>        0.1159253367        0.0317525342</div><div>        2.3656493935        2.3523546985        0.7665441701        0.3339315383</div><div>        0.1159253367        0.0317525342</div><div>        2.3656493935        2.3523546985        0.7665441701        0.3339315383</div><div>        0.1159253367        0.0317525342</div><div> galpha:  </div><div>        0.0018321464        0.0018715621        0.0175072478       -0.0208608560</div><div>       -0.0272090252       -0.0215773321</div><div>       -0.0018546657       -0.0019278218       -0.0132979508       -0.0058427766</div><div>        0.0007191953       -0.0000378422</div><div>        0.0000000000        0.0000000000        0.0000000000        0.0000000000</div><div>        0.0000000000        0.0000000000</div><div>        0.0000386246        0.0000381637       -0.0041959078        0.0267021539</div><div>        0.0264407750        0.0216793080</div><div>diag: Overlap matrix has linear dependency</div></b></div><div><b>==============================<wbr>=================</b></div><div><b><br></b></div><div>It seems that the program makes two of the exponents very similar causing off-diagonal elements in the overlap matrix to be very close to 1.</div><div>I see this behaviour for pretty much all of the Lanthanide elements I have looked at. In all cases, I've used the example basis files provided in ${CP2K_HOME}/trunk/basis_<wbr>sets/inpout/PADE/ as inputs to optbas after merely adding the <b>OPTI 1.0D-8</b> flag so that optbas perfoms an optimization.</div><div><br></div><div>Are there any options one can pass to optbas to prevent this linear dependency during the optimization?<br></div><div><br></div><div>Any help is much appreciated.</div><div><br></div><div>Many Thanks,</div><div>-Das</div></blockquote>