Partially linearized, fully size-extensive, and reduced multireference coupled-cluster methods. II. Applications and performance
Notice bibliographique
Résumé
The partially linearized (pl), fully size-extensive multireference (MR) coupled-cluster (CC) method, fully accounting for singles (S) and doubles (D) and approximately for a subset of primary higher than doubles, referred to as plMR CCSD, as well as its plMR CCSD(T) version corrected for secondary triples, as described in Part I of this paper [X. Li and J. Paldus, J. Chem. Phys. 128, 144118 (2008)], are applied to the problem of bond breaking in the HF, F2, H2O, and N2 molecules, as well as to the H4 model, using basis sets of a DZ or a cc-pVDZ quality that enable a comparison with the full configuration interaction (FCI) exact energies for a given ab initio model. A comparison of the performance of the plMR CCSD/CCSD(T) approaches with those of the reduced MR (RMR) CCSD/CCSD(T) methods, as well as with the standard single reference (SR) CCSD and CCSD(T) methods, is made in each case. For the H4 model and N2 we also compare our results with the completely renormalized (CR) CC(2,3) method [P. Piecuch and M. Włoch, J. Chem. Phys. 123, 224105 (2005)]. An important role of a proper choice of the model space for the MR-type methods is also addressed. The advantages and shortcomings of all these methods are pointed out and discussed, as well as their size-extensivity characteristics, in which case we distinguish supersystems involving noninteracting SR and MR subsystems from those involving only MR-type subsystems. Although the plMR-type approaches render fully size-extensive results, while the RMR CCSD may slightly violate this property, the latter method yields invariably superior results to the plMR CCSD ones and is more easy to apply in highly demanding cases, such as the triple-bond breaking in the nitrogen molecule.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».