The Localization–Delocalization Matrix and the Electron-Density-Weighted Connectivity Matrix of a Finite Graphene Nanoribbon Reconstructed from Kernel Fragments
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.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle