A mean-field approach for the determination of the polarizabilities for the water molecule in liquid state
Notice bibliographique
Résumé
A mean-field method is presented describing the electrostatic environment experienced by water molecule in liquid state, which is used to extract the corresponding hyper- and high-order polarizabilities. Within this approach, MD computer simulations of liquid water samples for two standard water po tentials at several different temperatures are performed to characterize the distributions (specifically average values) of local fields and field gradients. The electric response properties (including non-linear contributions up to fourth-order) are then calculated using ab initio techniques in conjunction with a charge perturbation variant of a finite field method. Sets of fixed charges are used to generate the desired electric fields and electric field gradients. Calculations of dipole polarizability, hyper- and principal components of high-order polarizabilities of the water molecule in gas and liquid phase conditions are carried out at MP2 and MP4 levels of theory; the values obtained for three different liquid phase models are compared with those for gas phase. For a liquid phase water molecule the first hyperpolarizability (β) and first higher polarizability (A) increase markedly, actually changing sign. The second hyperpolarizability γ) also increases but much less dramatically, and components of the second high-order polarizability tensor (B) demonstrate a rearrangement of contributions. We observe that a less symmetrical gradient model gives the most accurate representation of liquid-phase conditions. The excellent agreement of our gas-phase values with experimental results and the most accurate previous theoretical predictions is evident of the quality of our higher order polarizabilities and theoretical models.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».