Self-Consistent Constricted Variational Theory RSCF-CV(∞)-DFT and Its Restrictions To Obtain a Numerically Stable ΔSCF-DFT-like Method: Theory and Calculations for Triplet States
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the relaxed self-consistent field infinite order constricted variational density functional theory (RSCF-CV(∞)-DFT) for triplet calculations is presented. Here, we focus on two main features of our implementation. First, as an extension of our previous work by Krykunov and Ziegler ( J. Chem. Theory Comput. 2013 , 9 , 2761 ), the optimization of the transition matrix representing the orbital transition is implemented and applied for vertical triplet excitations. Second, restricting the transition matrix, we introduce RSCF-CV(∞)-DFT-based numerically stable ΔSCF-DFT-like methods, the most general of them being SVD-RSCF-CV(∞)-DFT. The reliability of the different methods, RSCF-CV(∞)-DFT and its restricted versions, is examined using the benchmark test set of Silva-Junior et al. ( J. Chem. Phys. 2008 , 129 , 104103 ). The obtained excitation energies validate our approach and implementation for RSCF-CV(∞)-DFT and also show that SVD-RSCF-CV(∞)-DFT mimics very well ΔSCF-DFT, as the root-mean-square deviations between these methods are less than 0.1 eV for all functionals examined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».