What is “many-body” dispersion and should I worry about it?
Notice bibliographique
Résumé
Inclusion of dispersion effects in density-functional calculations is now standard practice in computational chemistry. In many dispersion models, the dispersion energy is written as a sum of pairwise atomic interactions consisting of a damped asymptotic expansion from perturbation theory. There has been much recent attention drawn to the importance of "many-body" dispersion effects, which by their name imply limitations with a pairwise atomic expansion. In this perspective, we clarify what is meant by many-body dispersion, as this term has previously referred to two very different physical phenomena, here classified as electronic and atomic many-body effects. Atomic many-body effects refer to the terms in the perturbation-theory expansion of the dispersion energy involving more than two atoms, the leading contribution being the Axilrod-Teller-Muto three-body term. Conversely, electronic many-body effects refer to changes in the dispersion coefficients of the pairwise terms induced by the atomic environment. Regardless of their nature, many-body effects cause pairwise non-additivity in the dispersion energy, such that the dispersion energy of a system does not equal the sum of the dispersion energies of its atomic pairs taken in isolation. A series of examples using the exchange-hole dipole moment (XDM) method are presented to assess the relative importance of electronic and atomic many-body effects on the dispersion energy. Electronic many-body effects can result in variation in the leading-order C6 dispersion coefficients by as much as 50%; hence, their inclusion is critical for good performance of a pairwise asymptotic dispersion correction. Conversely, atomic many-body effects represent less than 1% of the total dispersion energy and are much less significant than higher-order (C8 and C10) pairwise terms. Their importance has been previously overestimated through empirical fitting, where they can offset underlying errors stemming either from neglect of higher-order pairwise terms or from the base density functional.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».