반경험적 및 복합 방법
저렴한 경험적 모델과 가장 엄격한 파동 함수 이론 사이에는 반경험적 및 복합 방법이 존재하며, 이는 선택된 근사 또는 영리한 조합을 통해 비용을 절감하면서 정확도를 높입니다.
Definition
경험적 매개변수를 도입하거나, 여러 계산을 결합하거나, 강한 상관관계와 상대론을 처리하기 위해 형식을 확장하여 정확도와 계산 비용의 균형을 맞추는 양자 화학 전략의 그룹화입니다.
Scope
비용이 많이 드는 적분을 매개변수화하거나 무시하는 반경험적 분자 궤도 방법, 단일 결정자가 실패하는 시스템을 위한 다중 참조 및 다중 구성 접근 방식, 높은 열화학적 정확도를 저렴하게 달성하기 위해 계산을 결합하는 복합 '모델 화학' 프로토콜, 그리고 무거운 원소를 위한 상대론적 방법을 다룹니다. 이들은 표준 단일 참조 전자 구조 및 밀도 범함수 방법을 보완합니다.
Sub-topics
Core questions
- 반경험적 방법은 적분을 근사하거나 매개변수화하여 어떻게 속도를 달성합니까?
- 단일 참조 결정자가 언제 실패하여 다중 참조 방법이 필요합니까?
- 복합 프로토콜은 어떻게 적당한 비용으로 높은 정확도를 달성합니까?
- 무거운 원소의 경우 언제 상대론적 효과를 포함해야 합니까?
Key theories
- 적분 근사 및 매개변수화
- 반경험적 방법은 가장 비용이 많이 드는 전자 반발 적분을 무시하거나 근사하고, 이를 데이터에 맞춰 조정된 매개변수로 대체하여 속도를 몇 배나 향상시킵니다.
- 복합 모델 화학
- 가산 체계는 서로 다른 방법과 기저 함수 세트의 결과를 결합하여 직접 계산하기에는 너무 비용이 많이 드는 고수준 결과를 추정하며, 열화학에서 화학적 정확도를 목표로 합니다.
Clinical relevance
이러한 방법은 표준 접근 방식으로는 감당할 수 없는 영역으로 계산 화학을 확장합니다. 즉, 반경험적 방법을 이용한 매우 큰 분자 및 스크리닝, 다중 참조 방법을 이용한 강하게 상관된 및 들뜬 시스템, 복합 체계를 이용한 벤치마크 열화학, 그리고 상대론적 방법을 이용한 무거운 원소 화학 등이 있습니다.
History
반경험적 방법은 휴켈(Hückel) 및 파리저-파-포플(Pariser-Parr-Pople) 이론에서 듀어(Dewar)의 MNDO, AM1, PM3 모델을 거쳐 발전했습니다. CASSCF와 같은 다중 구성 방법은 루스(Roos) 등이 개발했습니다. 가우시안-n(Gaussian-n) 및 바이츠만(Weizmann) 방법과 같은 복합 체계는 1990년대에 벤치마크 정확도를 제공하기 위해 등장했습니다.
Key figures
- Michael Dewar
- Walter Thiel
- Björn Roos
- Larry Curtiss
Related topics
Seminal works
- thiel2014
- cramer2004
Frequently asked questions
- 빠른 컴퓨터를 고려할 때 반경험적 방법은 여전히 유효합니까?
- 예, 매우 큰 시스템, 고처리량 스크리닝, 그리고 완전한 ab initio 처리가 비실용적인 다중 스케일 및 기계 학습 워크플로우에서 빠른 구성 요소로서 여전히 가치가 있습니다.
- 복합 방법은 실제로 무엇을 계산합니까?
- 이는 여러 개의 작은 계산을 결합합니다. 일반적으로 적당한 기저 함수 세트에서의 높은 상관관계 결과와 기저 함수 세트 및 기타 보정을 결합하여 직접적인 고수준 계산보다 훨씬 낮은 비용으로 정확한 에너지를 근사합니다.