Các phương pháp bán thực nghiệm có còn phù hợp không khi máy tính đã nhanh hơn?

Có; chúng vẫn có giá trị đối với các hệ thống rất lớn, sàng lọc thông lượng cao và là các thành phần nhanh trong các quy trình làm việc đa quy mô và học máy mà việc xử lý ab initio đầy đủ là không thực tế.

Một phương pháp hỗn hợp thực sự tính toán điều gì?

Nó kết hợp một số phép tính nhỏ hơn, điển hình là một kết quả tương quan cao trong một cơ sở vừa phải với các hiệu chỉnh bộ cơ sở và các hiệu chỉnh khác, để xấp xỉ một năng lượng chính xác với chi phí thấp hơn nhiều so với phép tính cấp cao trực tiếp.

Các Phương Pháp Bán Thực Nghiệm và Hỗn Hợp

Giữa các mô hình thực nghiệm giá rẻ và các lý thuyết hàm sóng chặt chẽ nhất là các phương pháp bán thực nghiệm và hỗn hợp, chúng đánh đổi các phép gần đúng được chọn lọc hoặc các kết hợp khéo léo để đạt được độ chính xác với chi phí giảm.

Tìm chủ đề với PaperMindSắp ra mắtFind papers & topics

Tools & resources

Tải xuống bản trình chiếu

Learn & explore

VideoSắp ra mắt

Definition

Một nhóm các chiến lược hóa học lượng tử hoặc đưa ra các tham số thực nghiệm, kết hợp nhiều phép tính, hoặc mở rộng hình thức để xử lý tương quan mạnh và tương đối tính, cân bằng độ chính xác với chi phí tính toán.

Scope

Bao gồm các phương pháp quỹ đạo phân tử bán thực nghiệm tham số hóa hoặc bỏ qua các tích phân tốn kém, các phương pháp đa tham chiếu và đa cấu hình cho các hệ thống mà một định thức đơn lẻ không đủ, các giao thức 'hóa học mô hình' hỗn hợp kết hợp các phép tính để đạt được độ chính xác nhiệt hóa cao với chi phí phải chăng, và các phương pháp tương đối tính cho các nguyên tố nặng. Những phương pháp này bổ sung cho các phương pháp cấu trúc điện tử tham chiếu đơn và hàm mật độ tiêu chuẩn.

Sub-topics

Core questions

Làm thế nào các phương pháp bán thực nghiệm đạt được tốc độ bằng cách xấp xỉ hoặc tham số hóa các tích phân?
Khi nào một định thức tham chiếu đơn lẻ bị phá vỡ, đòi hỏi các phương pháp đa tham chiếu?
Làm thế nào các giao thức hỗn hợp đạt được độ chính xác cao với chi phí vừa phải?
Khi nào các hiệu ứng tương đối tính phải được đưa vào cho các nguyên tố nặng?

Key theories

Xấp xỉ và tham số hóa tích phân: Các phương pháp bán thực nghiệm bỏ qua hoặc xấp xỉ các tích phân đẩy electron tốn kém nhất và thay thế chúng bằng các tham số được điều chỉnh theo dữ liệu, giúp tăng tốc độ lên nhiều bậc.
Các hóa học mô hình hỗn hợp: Các sơ đồ cộng gộp kết hợp kết quả từ các phương pháp và bộ cơ sở khác nhau để ước tính một kết quả cấp cao mà sẽ quá tốn kém để tính toán trực tiếp, nhằm đạt được độ chính xác hóa học trong nhiệt hóa học.

Clinical relevance

Các phương pháp này mở rộng hóa học tính toán sang các lĩnh vực mà các phương pháp tiêu chuẩn không thể xử lý một cách hiệu quả: các phân tử rất lớn và sàng lọc với các phương pháp bán thực nghiệm, các hệ thống tương quan mạnh và kích thích với các phương pháp đa tham chiếu, nhiệt hóa học chuẩn với các sơ đồ hỗn hợp, và hóa học nguyên tố nặng với các phương pháp tương đối tính.

History

Các phương pháp bán thực nghiệm phát triển từ lý thuyết Hückel và Pariser-Parr-Pople thông qua các mô hình MNDO, AM1 và PM3 của Dewar; các phương pháp đa cấu hình như CASSCF được phát triển bởi Roos và những người khác; các sơ đồ hỗn hợp như Gaussian-n và các phương pháp Weizmann xuất hiện vào những năm 1990 để mang lại độ chính xác chuẩn.

Key figures

Michael Dewar
Walter Thiel
Björn Roos
Larry Curtiss

Seminal works

thiel2014
cramer2004

Frequently asked questions

Các phương pháp bán thực nghiệm có còn phù hợp không khi máy tính đã nhanh hơn?: Có; chúng vẫn có giá trị đối với các hệ thống rất lớn, sàng lọc thông lượng cao và là các thành phần nhanh trong các quy trình làm việc đa quy mô và học máy mà việc xử lý ab initio đầy đủ là không thực tế.
Một phương pháp hỗn hợp thực sự tính toán điều gì?: Nó kết hợp một số phép tính nhỏ hơn, điển hình là một kết quả tương quan cao trong một cơ sở vừa phải với các hiệu chỉnh bộ cơ sở và các hiệu chỉnh khác, để xấp xỉ một năng lượng chính xác với chi phí thấp hơn nhiều so với phép tính cấp cao trực tiếp.