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Enregistrement W2324228833 · doi:10.1021/jp5082802

Applications of Time-Dependent and Time-Independent Density Functional Theory to Rydberg Transitions

2014· article· en· W2324228833 sur OpenAlexafffund
Issaka Seidu, Mykhaylo Krykunov, Tom Ziegler

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry A · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésRydberg formulaDensity functional theoryAdiabatic processTime-dependent density functional theoryAtomic physicsRange (aeronautics)Singlet stateHybrid functionalIonization energyChemistryPhysicsIonizationComputational chemistryMolecular physicsMaterials scienceQuantum mechanicsExcited state

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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