Bonding reactivity descriptor from conceptual density functional theory and its applications to elucidate bonding formation
Notice bibliographique
Résumé
Condensed-to-atom Fukui functions which reflect the atomic reactivity like the tendency susceptible to either nucleophilic or electrophilic attack demonstrate the bonding trend of an atom in a molecule. Accordingly, Fukui functions based concepts, that is, bonding reactivity descriptors which reveal the bonding properties of molecules in the reaction were put forward and then applied to pericyclic and cluster reactions to confirm their effectiveness and reliability. In terms of the results from the bonding descriptors, a covalent bond can readily be predicted between two atoms with large Fukui functions (i.e., one governs nucleophilic attack while the other one governs electrophilic attack, or both of them govern radical attacks) for pericyclic reactions. For SinOm clusters’ reactions, the clusters with a low O atom ratio readily form a bond between two Si atoms with big values of their Fukui functions in which they respectively govern nucleophilic and electrophilic attacks or both govern radical attacks. Also, our results from bonding descriptors show that Si—Si bonds can be formed via the radical mechanism between two Si atoms, and formations of Si—O and O—O bonds are possible when the O content is high. These results conform with experimental findings and can help experimentalists design appropriate clusters to synthesize Si nanowires with high yields. The approach established in this work could be generalized and applied to study reactivity properties for other systems.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».