Applications of Time-Dependent and Time-Independent Density Functional Theory to Rydberg Transitions
Notice bibliographique
Résumé
We have benchmarked the performance of time-independent density functional theory (ΔSCF and RSCF-CV-DFT) in studies on Rydberg transitions employing five different standard functionals and a diffuse basis. Our survey is based on 71 triplet or singlet Rydberg transitions distributed over nine different species: CO (7), CH2O (8), C2H2 (8), H2O (10), C2H4 (13), Be (6), Mg (6), and Zn (8). The best performance comes from the long-range corrected functional LCBP86 (ω = 0.4.) with an average root-mean-square deviation (RMSD) of 0.23 eV. Of similar accuracy are LDA and B3LYP, both with a RMSD of 0.24 eV. The largest RMSD of 0.32 eV comes from BP86 and LCBP86* (ω = 0.75). The performance of ΔSCF is considerably better than that of adiabatic time-dependent density functional theory (ATDDFT) and matches that of highly optimized long-range corrected functionals. However, it is not as accurate as ATDDFT based on highly tuned functionals. The reasonable success of ΔSCF is based on its well-documented ability to afford good estimates of ionization potentials (IP) and electron affinities (EA) even for simple local functionals after orbital relaxation has been taken into account. In ATDDFT based on semilocal functionals, both IP and -EA are poorly described, with errors of up to 5 eV. In the transition energy (ΔE = IP - EA), these errors are canceled to some degree. However, ΔE still carries an error exceeding 1 eV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».