Ground and low‐lying excited <i>C</i><sub>2<i>v</i></sub> states of FeO<sub>2</sub>—A challenge to computational methods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract DFT (BPW91 and B3PW91), CCSD, CCSD(T), and MP2 geometry optimizations were performed on the lowest A 1 , A 2 , B 1 , and B 2 singlet to septet states (a total of 16 states) of FeO 2 , using in most cases the 6‐311+G(3df) basis set. With few exceptions, the different methods led to similar geometries. The lowest state is 3 B 1 or 5 B 2 , depending on the method used. The quality of the various computational methods was tested by a comparison of vertical excitation energies with corresponding high‐level MRCI values. The best agreement with MRCI was found for BPW91 and B3PW91, with average deviations of about 0.2 eV. MRCI calculations were carried to extremely low configuration selection thresholds (0.025 μh) in order to find the lowest state of FeO 2 . The full CI estimate (including Davidson correction and energy extrapolation to 0 μh) gave 3 A 1 as the lowest state, followed by 5 B 2 (0.03 eV) and 3 B 1 (0.06 eV). Both 3 B 1 and 3 A 1 have geometries and vibrational frequencies consistent with the observed IR spectrum. The calculated adiabatic electron affinity of FeO 2 (from 3 B 1 of FeO 2 to 4 B 2 of FeO ) is 2.46 eV with CCSD(T), and 2.22 eV with BPW91, compared with the experimental value of 2.36 eV. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Int J Quantum Chem, 2009
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».