The Localization–Delocalization Matrix and the Electron-Density-Weighted Connectivity Matrix of a Finite Graphene Nanoribbon Reconstructed from Kernel Fragments
Notice bibliographique
Résumé
Bader's quantum theory of atoms in molecules (QTAIM) and chemical graph theory, merged in the localization-delocalization matrices (LDMs) and the electron-density-weighted connectivity matrices (EDWCM), are shown to benefit in computational speed from the kernel energy method (KEM). The LDM and EDWCM quantum chemical graph matrices of a 66-atom C46H20 hydrogen-terminated armchair graphene nanoribbon, in 14 (2×7) rings of C2v symmetry, are accurately reconstructed from kernel fragments. (This includes the full sets of electron densities at 84 bond critical points and 19 ring critical points, and the full sets of 66 localization and 4290 delocalization indices (LIs and DIs).) The average absolute deviations between KEM and directly calculated atomic electron populations, obtained from the sum of the LIs and half of the DIs of an atom, are 0.0012 ± 0.0018 e(-) (∼0.02 ± 0.03%) for carbon atoms and 0.0007 ± 0.0003 e(-) (∼0.01 ± 0.01%) for hydrogen atoms. The integration errors in the total electron population (296 electrons) are +0.0003 e(-) for the direct calculation (+0.0001%) and +0.0022 e(-) for KEM (+0.0007%). The accuracy of the KEM matrix elements is, thus, probably of the order of magnitude of the combined precision of the electronic structure calculation and the atomic integrations. KEM appears capable of delivering not only the total energies with chemical accuracy (which is well documented) but also local and nonlocal properties accurately, including the DIs between the fragments (crossing fragmentation lines). Matrices of the intact ribbon, the kernels, the KEM-reconstructed ribbon, and errors are available as Supporting Information .
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».