MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2967572148 · doi:10.1080/00268976.2019.1652365

Perspective on London’s dispersion interaction

2019· article· en· W2967572148 sur OpenAlexaff
Balakrishnan Viswanathan, M. Shajahan G. Razul

Notice bibliographique

RevueMolecular Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueScottish History and National Identity
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Dispersion (optics)PhysicsComputer scienceOpticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dispersion is a ubiquitous intermolecular force that affects short- and long-range potentials between molecules. Dispersion affects crystallisation, self-assembly, enzyme selectivity, and surface interactions, among countless other processes. Hence, it is of interest to be able to quantify dispersion when considering intermolecular potentials using quantum chemical techniques. This communication presents a first-principles method for computing the dispersion interaction quantum chemically. London’s description of dispersion is strictly only valid at large intermolecular separations since it is predicated on the free mutual rotation of molecules. We recast the description of London’s dispersion interaction in modern terminology and show that dispersion is caused by the correlation of electrons on different molecules and is hence attractive at all intermolecular separations. The discussion below extends the description of dispersion to all separations and orientations. This permits computation of instantaneous dispersion in systems with constrained mutual rotation and the formation of dispersion aggregates. We also show that ab initio correlated methods include dispersion effects naturally and discuss the balanced treatment of dispersion using these techniques. Finally, we propose a natural extension to the method to include quadrupolar and octupolar dispersion interactions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular PhysicsMême sujetScottish History and National IdentityTravaux en français237 207