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Enregistrement W2070175752 · doi:10.1021/ct900413s

Multilevel Fragment-Based Approach (MFBA): A Novel Hybrid Computational Method for the Study of Large Molecules

2009· article· en· W2070175752 sur OpenAlex
Jan Řezáč, Dennis R. Salahub

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Theory and Computation · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFragmentation (computing)Fragment (logic)Computer scienceScheme (mathematics)AlgorithmDensity functional theoryStatistical physicsWork (physics)PhysicsMathematicsComputational chemistryChemistryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a novel method for the calculation of large molecules and systems, the multilevel fragment-based approach. It is based on dividing the system into small fragments followed by separate calculations of these fragments and the interactions between them. Unlike previous fragmentation-based methods, we use multiple computational methods for the individual calculations. Using an accurate method only to calculate local interactions and more approximate methods for interactions over larger distances, it is possible to achieve results very close to a more demanding fragmented calculation using the higher level method only. The number of calculations performed at the higher level scales linearly with the size of the system, which significantly improves the efficiency and allows this scheme to be used for very large systems. In this work, we have combined density functional theory with the more approximate density functional tight binding method and applied this method to the calculation of model peptides. Formulation of first derivatives of the total energy within this fragmentation scheme is also presented and tested.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil0,320

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,301 · 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