Predicting Energetics of Supramolecular Systems Using the XDM Dispersion Model
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we examine the ability of the exchange-hole dipole moment (XDM) model of dispersion to treat large supramolecular systems. We benchmark several XDM-corrected functionals on the S12L set proposed by Grimme, which comprises large dispersion-bound host-guest systems, for which back-corrected experimental and Quantum Monte Carlo (QMC) reference data are available. PBE-XDM coupled with the relatively economical and efficient pc-2-spd basis set gives excellent statistics (mean absolute error (MAE) = 1.5 kcal/mol), below the deviation between experimental and QMC data. When compared only to the (more accurate) QMC results, PBE-XDM/pc-2-spd (MAE = 1.2 kcal/mol) outperforms all other dispersion-corrected DFT results in the literature, including PBE-dDsC/QZ4P (6.2 kcal/mol), PBE-NL/def2-QZVP (4.7 kcal/mol), PBE-D2/def2-QZVP' (3.5 kcal/mol), PBE-D3/def2-QZVP'(2.3 kcal/mol), M06-L/def2-QZVP (1.9 kcal/mol), and PBE-MBD (1.8 kcal/mol), with no significant bias (mean error (ME) = 0.04 kcal/mol). PBE-XDM/pc-2-spd gives binding energies relatively close to the complete basis-set limit and does not necessitate the use of counterpoise corrections, which facilitates its use. The dipole-quadrupole and quadrupole-quadrupole pairwise dispersion terms (C8 and C10) are critical for the correct description of the dimers. XDM-corrected functionals different from PBE that work well for small dimers do not yield good accuracy for the large supramolecular systems in the S12L, presenting errors that scale linearly with the dispersion contribution to the binding energy.
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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 ».