अर्ध-आनुभविक क्वांटम रसायन विज्ञान विधियाँ

अर्ध-आनुभविक विधियाँ सबसे महंगे समाकलों की उपेक्षा या अनुमान लगाकर और उन्हें डेटा के अनुरूप मापदंडों से प्रतिस्थापित करके आणविक-कक्षीय गणनाओं को गति देती हैं।

Definition

अनुमानित आणविक-कक्षीय विधियाँ जो हार्ट्री-फॉक (Hartree-Fock) ढांचे को बनाए रखती हैं लेकिन अनुभवजन्य डेटा का उपयोग करके चयनित समाकलों को पैरामीटराइज़ या छोड़ कर लागत को नाटकीय रूप से कम करती हैं।

Scope

अर्ध-आनुभविक विधियों को परिभाषित करने वाली समाकल-अनुमान योजनाओं, MNDO, AM1, और PM3 सहित द्विपरमाणुक-विभेदक-अतिव्यापन (NDDO) की उपेक्षा, अधिक हाल के पुनर्मापदंडों और टाइट-बाइंडिंग घनत्व कार्यात्मक दृष्टिकोणों, और सटीकता, हस्तांतरणीयता और गति में व्यापार-बंदों को शामिल करता है।

Core questions

• किन समाकलों की उपेक्षा की जाती है या उन्हें पैरामीटराइज़ किया जाता है, और यह इतनी लागत क्यों बचाता है?
• अर्ध-आनुभविक मापदंडों को कैसे निर्धारित किया जाता है और उन्हें किस संदर्भ डेटा के अनुरूप बनाया जाता है?
• प्रमुख NDDO विधियाँ दायरे और सटीकता में कैसे भिन्न हैं?
• अर्ध-आनुभविक विधियाँ कहाँ सफल होती हैं और कहाँ विफल होती हैं?

Key theories

विभेदक अतिव्यापन की उपेक्षा

छोटे अतिव्यापन-निर्भर समाकलों को व्यवस्थित रूप से छोड़ देता है, दो-इलेक्ट्रॉन समाकलों की संख्या को चतुर्थक से एक प्रबंधनीय संख्या तक कम करता है और बहुत तेज़ गणनाओं को सक्षम बनाता है।

समाकलों का अनुभवजन्य पैरामीटराइजेशन

बचे हुए समाकलों को प्रायोगिक गुणों या उच्च-स्तरीय गणनाओं के अनुरूप पैरामीट्रिक अभिव्यक्तियों द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है, जो सहसंबंध और अन्य प्रभावों को परोक्ष रूप से एन्कोड करते हैं।

Clinical relevance

अर्ध-आनुभविक विधियाँ बहुत बड़े अणुओं, संरूपणात्मक खोजों और उच्च-थ्रूपुट स्क्रीनिंग के क्वांटम-रासायनिक उपचार को सक्षम करती हैं, और मल्टीस्केल और मशीन-लर्निंग पाइपलाइनों के भीतर तेज़ इंजन के रूप में कार्य करती हैं।

History

हकल (Hückel) और पैरिसर-पार-पॉपल (Pariser-Parr-Pople) सिद्धांतों में निहित, NDDO लाइन देवर (Dewar) के MNDO और AM1, स्टीवर्ट (Stewart) के PM3 और बाद के PMx पैरामीटराइजेशन, और आधुनिक टाइट-बाइंडिंग घनत्व कार्यात्मक विधियों के माध्यम से आगे बढ़ी जो कवरेज और सटीकता को व्यापक बनाती हैं।

Key figures

• Michael Dewar
• James Stewart
• Walter Thiel
• Rudolph Pariser

Seminal works

• dewar1985
• thiel2014

Frequently asked questions

क्या अर्ध-आनुभविक परिणाम विश्वसनीय हैं?

वे अपने प्रशिक्षण डेटा, विशेष रूप से कार्बनिक अणुओं से मिलते-जुलते प्रणालियों के लिए यथोचित सटीक होते हैं, लेकिन असामान्य बंधन के लिए विफल हो सकते हैं, और उनकी त्रुटियों का अनुमान लगाना व्यवस्थित अब इनिशियो (ab initio) पदानुक्रमों की तुलना में कठिन होता है।

वे अब इनिशियो (ab initio) विधियों की तुलना में कितने तेज़ हैं?

अधिकांश दो-इलेक्ट्रॉन समाकलों की उपेक्षा करके, अर्ध-आनुभविक विधियाँ आमतौर पर परिमाण के क्रम में तेज़ होती हैं, जिससे हजारों परमाणुओं वाले अणुओं को क्वांटम-यांत्रिक रूप से उपचारित किया जा सकता है।