Dual Grid Methods for Finding the Reaction Path on Reduced Potential Energy Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Two new algorithms are presented for determining the minimum energy reaction path (MEP) on the reduced potential energy surface (RPES) starting with only the reactant. These approaches are based on concepts from the fast marching method (FMM), which expands points outward as a wavefront on a multidimensional grid from the reactant until the product is reached. The MEP is then traced backward to the reactant. Since the number of possible grid points that must be considered grows exponentially with increasing dimensionality of the RPES, interpolation is important for maintaining manageable computational costs. In this work, we use Shepard interpolation, which we have modified to resolve problems in overfitting. In contrast to FMM, which accurately locates the MEP, the new algorithms focus on locating the single rate-limiting transition state and provide only a rough estimate of the MEP. They do this by mapping out the RPES on a coarse grid and then refining a least action path on a finer grid. This is done so that the majority of the interpolation is done on the finer grid, which minimizes the amount of extrapolation inherent in an outward searching algorithm. The first method scans the entire PES before iteratively locating the transition state (TS) for the MEP on the lower bound estimate of the fine PES. The second method explores the coarse grid in a similar manner to FMM and then iteratively locates the rate-limiting TS in the same manner as the first method. Both methods are shown to be capable of rapidly obtaining (in less than 30 constrained optimization cycles) an approximation to the MEP and the rate limiting TS for three example systems: the 4-well potential, the molecule N-hydroxymethyl-methylnitrosaminee (HMMN), and a cluster model of DNA-uracil glycosylase.
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 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 ».