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Enregistrement W2045266829 · doi:10.1002/jcc.10131

Determination of the effective dielectric constant from the accurate solution of the Poisson equation

2002· article· en· W2045266829 sur OpenAlexafffund
Vladislav Vasilyev

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational Chemistry · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésDielectricConstant (computer programming)Poisson's equationPoisson distributionFunction (biology)Range (aeronautics)Work (physics)Simple (philosophy)ChemistryMoleculePhysicsStatistical physicsMathematicsQuantum mechanicsComputational chemistryMaterials scienceStatisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Constant dielectric (CD) and distance-dependent dielectric (DDD) functions are the most popular and widespread in the Molecular Mechanics simulations of large molecular systems. In this article, we present a simple procedure to derive an effective dielectric constant, epsilon (out,eff), for these two methods based on numerical solutions of the Poisson equation. It was found that because of the very approximate nature of the CD and DDD models there is no universal epsilon (out,eff), which will work equally well for all molecular systems. For example, different MD trajectories of the same molecule can produce different optimal epsilon (out,eff)s. The DDD function was found to yield better agreement with the numerical solutions of the Poisson equation than a CD model does. The reason is that a DDD function gives a better description of the electrostatic interactions at short distances between the atoms. Another interesting finding of this study is that under certain conditions epsilon (out,eff) can take negative values for a system of two atoms at a limited distance range. However, in principle, there is nothing to prevent the epsilon (out,eff) from taking negative values for specific conformations of some molecules.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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