Interrogating the Becke’05 density functional for non-locality information
Notice bibliographique
Résumé
In two papers, Becke [J. Chem. Phys. 119, 2972 (2003) and J. Chem. Phys. 122, 064101 (2005)] introduced Kohn-Sham density-functional approximations for static and dynamical correlation to be partnered with 100 percent exactly computed exchange. Known as "B05," this was the first non-local correlation model designed to work with the full non-locality of exact (or Hartree-Fock) exchange. Non-locality issues, often referred to as the "delocalization" problem, are among the most vexing problems in density-functional theory today. How much exact exchange should be used in a hybrid functional? What value of the range parameter should be used in a long-range corrected functional? Questions such as these abound, and the answers are system dependent. The physics of non-locality is built into the B05 functional in a natural way, and one wonders, therefore, if B05 might provide a mechanism to answer such questions. Here we explore a variational procedure, "B05min," to do so. We compute dipole moments of 52 small molecules and find that B05min delivers better moments than parent hybrid and long-range corrected functionals. Furthermore, B05min provides a priori optimum exact-exchange mixing fractions and range parameters for the parent functionals, whose values agree with literature values fit to experimental data.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».