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Enregistrement W3029961931 · doi:10.1021/acs.jctc.0c00102

Improved Basis-Set Incompleteness Potentials for Accurate Density-Functional Theory Calculations in Large Systems

2020· article· en· W3029961931 sur OpenAlexafffund
Gino A. DiLabio

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Theory and Computation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMachine Learning in Materials Science
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Columbia Knowledge Development FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésBasis (linear algebra)Basis setSet (abstract data type)Benchmark (surveying)Computer scienceDensity functional theoryAlgorithmMathematicsComputational chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The accurate calculation of chemical properties using density-functional theory (DFT) requires the use of a nearly complete basis set. In chemical systems involving hundreds to thousands of atoms, the cost of the calculations place practical limitations on the number of basis functions that can be used. Therefore, in most practical applications of DFT to large systems, there exists a basis-set incompleteness error (BSIE). In this article, we present the next iteration of the basis-set incompleteness potentials (BSIPs), one-electron potentials designed to correct for basis-set incompleteness error. The ultimate goal associated with the development of BSIPs is to allow the calculation of molecular properties using DFT with near-complete-basis-set results at a computational cost that is similar to a small basis set calculation. In this work, we develop BSIPs for 10 atoms in the first and second rows (H, B-F, Si-Cl) and 15 common basis sets of the Pople, Dunning, Karlsruhe, and Huzinaga types. Our new BSIPs are constructed to minimize BSIE in the calculation of reaction energies, barrier heights, noncovalent binding energies, and intermolecular distances. The BSIPs were obtained using a training set of 15 944 data points. The fitting approach employed a regularized linear least-squares method with variable selection (the LASSO method), which results in a much better fit to the training data than our previous BSIPs while, at the same time, reducing the computational cost of BSIP development. The proposed BSIPs are tested on various benchmark sets and demonstrate excellent performance in practice. Our new BSIPs are also transferable; i.e., they can be used to correct BSIE in calculations that employ density functionals other than the one used in the BSIP development (B3LYP). Finally, BSIPs can be used in any quantum chemistry program that have implemented effective-core potentials without changes to the software.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,264 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations22
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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