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Enregistrement W2966357228 · doi:10.1021/acs.jctc.9b00618

What Is the Accuracy Limit of Adiabatic Linear-Response TDDFT Using Exact Exchange–Correlation Potentials and Approximate Kernels?

2019· article· en· W2966357228 sur OpenAlexafffund
Jaspreet Kaur, Egor Ospadov, Viktor N. Staroverov

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Theory and Computation · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTime-dependent density functional theoryLimit (mathematics)CorrelationAdiabatic processStatistical physicsLinear correlationPhysicsComputer scienceMathematicsDensity functional theoryStatisticsQuantum mechanicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calculation of vertical excitation energies by the adiabatic linear-response time-dependent density-functional theory (TDDFT) requires static Kohn-Sham potentials and exchange-correlation kernels. When these quantities are derived from standard density-functional approximations (DFA), mean absolute errors (MAE) of the method are known to range from 0.2 eV to over 1 eV, depending on the functional and type of excitation. We investigate how the performance of TDDFT varies when increasingly accurate exchange-correlation potentials derived from Hartree-Fock (HF) and post-HF wavefunctions are combined with different approximate kernels. The lowest MAEs obtained in this manner for valence excitations are about 0.15-0.2 eV, which appears to be the practical limit of the accuracy of TDDFT that can be achieved by improving the Kohn-Sham potentials alone. These findings are consistent with previous reports on the benefits of accurate exchange-correlation potentials in TDDFT, but provide new insights and afford more definitive conclusions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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