Exchange–Correlation Effects for Noncovalent Interactions in Density Functional Theory
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we develop an understanding of how errors from exchange-correlation functionals affect the modeling of noncovalent interactions in dispersion-corrected density-functional theory. Computed CCSD(T) reference binding energies for a collection of small-molecule clusters are decomposed via a molecular many-body expansion and are used to benchmark density-functional approximations, including the effect of semilocal approximation, exact-exchange admixture, and range separation. Three sources of error are identified. Repulsion error arises from the choice of semilocal functional approximation. This error affects intermolecular repulsions and is present in all n-body exchange-repulsion energies with a sign that alternates with the order n of the interaction. Delocalization error is independent of the choice of semilocal functional but does depend on the exact exchange fraction. Delocalization error misrepresents the induction energies, leading to overbinding in all induction n-body terms, and underestimates the electrostatic contribution to the 2-body energies. Deformation error affects only monomer relaxation (deformation) energies and behaves similarly to bond-dissociation energy errors. Delocalization and deformation errors affect systems with significant intermolecular orbital interactions (e.g., hydrogen- and halogen-bonded systems), whereas repulsion error is ubiquitous. Many-body errors from the underlying exchange-correlation functional greatly exceed in general the magnitude of the many-body dispersion energy term. A functional built to accurately model noncovalent interactions must contain a dispersion correction, semilocal exchange, and correlation components that minimize the repulsion error independently and must also incorporate exact exchange in such a way that delocalization error is absent.
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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 ».