정보 엔트로피
요약 : 확률이 낮을수록, 어떤 정보일지는 불확실하게 되고, 우리는 이때 ‘정보가 많다’, ‘엔트로피가 높다’고 표현한다.
밀도범함수 이론
기술적으로, 공간상의 어떤 점에서 함수 값을 구할때 모든공간의 정보를 필요로한 경우 이를 "논로컬(non-local)"하다고 말하고 해당점의 정보만 필요한 경우를 국소적()이라고 한다. 위의 퍼텐셜에서는 외부요인에 의한 퍼텐셜은 local혹은 non-local할 수 있고, 하트리 퍼텐셜은 확실히 non-local하며, local density approximation을 사용했을때는 교환-상관 퍼텐셜은 local하고 generalized gradient approximation을 사용했을 경우, 즉, 1차미분 기여도를 포함했을 때에는 semi-local하다고 한다.