Semiempirical, Hartree-Fock, density functional, and second order Moller-Plesset perturbation theory methods do not accurately predict ionization energies and electron affinities of short- through long-chain [n]acenes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vertical, well-to-well, and adiabatic ionization energies (IEs) and electron affinities (EAs) were calculated for the n=1-10 [n]acenes using a wide range of semiempirical, Hartree-Fock, density functional, and second order Moller-Plesset perturbation theory model chemistries. None of the model chemistries examined were able to accurately predict the IEs or EAs for both short- through mid-length [n]acenes, as well as for extrapolations to the polymeric limit, when compared to available experimental and benchmark theoretical data. Provided a minimal basis set size is employed, basis set effects on predicted IEs and EAs are not significant relative to the choice of model chemistry. The poor IE/EA prediction performance for the parent [n]acenes likely extends to their substituted derivatives and heteroatom substituted analogs. Consequently, caution should be exercised in the application of non-high level calculations for estimating the IE/EA of these important classes of materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».