A (Nearly) Universally Applicable Method for Modeling Noncovalent Interactions Using B3LYP
Notice bibliographique
Résumé
B3LYP is the most widely used density-functional theory (DFT) approach because it is capable of accurately predicting molecular structures and other properties. However, B3LYP is not able to reliably model systems in which noncovalent interactions are important. Here we present a method that corrects this deficiency in B3LYP by using dispersion-correcting potentials (DCPs). DCPs are utilized by simple modifications to input files and can be used in any computational package that can read effective-core potentials. Therefore, the technique requires no programming. DCPs (developed for H, C, N, and O) produce the best results when used in conjunction with 6-31+G(2d,2p) basis sets. The B3LYP-DCP approach was tested on the S66, S22, and HSG-A benchmark sets of noncovalently interacting dimers and trimers and was found to, on average, significantly outperform almost all other DFT-based methods that were designed to treat van der Waals interactions. Users of B3LYP who wish to model systems in which noncovalent interactions (viz., steric repulsion, hydrogen bonding, π-stacking) are present, should consider B3LYP-DCP.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».