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Enregistrement W2050507820 · doi:10.1063/1.3445772

Methods for finding transition states on reduced potential energy surfaces

2010· article· en· W2050507820 sur OpenAlexafffund
Steven K. Burger, Paul W. Ayers

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsMcMaster University
Mots-clésHessian matrixDegrees of freedom (physics and chemistry)Interpolation (computer graphics)State (computer science)MathematicsSet (abstract data type)Energy (signal processing)Surface (topology)AlgorithmApplied mathematicsComputer sciencePhysicsGeometryQuantum mechanicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three new algorithms are presented for determining transition state (TS) structures on the reduced potential energy surface, that is, for problems in which a few important degrees of freedom can be isolated. All three methods use constrained optimization to rapidly find the TS without an initial Hessian evaluation. The algorithms highlight how efficiently the TS can be located on a reduced surface, where the rest of the degrees of freedom are minimized. The first method uses a nonpositive definite quasi-Newton update for the reduced degrees of freedom. The second uses Shepard interpolation to fit the Hessian and starts from a set of points that bound the TS. The third directly uses a finite difference scheme to calculate the reduced degrees of freedom of the Hessian of the entire system, and searches for the TS on the full potential energy surface. All three methods are tested on an epoxide hydrolase cluster, and the ring formations of cyclohexane and cyclobutenone. The results indicate that all the methods are able to converge quite rapidly to the correct TS, but that the finite difference approach is the most efficient.

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 enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,459

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations26
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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