A New Benchmark Set for Excitation Energy of Charge Transfer States: Systematic Investigation of Coupled Cluster Type Methods
Notice bibliographique
Résumé
The numerous existing publications on benchmarking quantum chemistry methods for excited states rarely include Charge Transfer (CT) states, although many interesting phenomena in, e.g., biochemistry and material physics involve the transfer of electrons between fragments of the system. Therefore, it is timely to test the accuracy of quantum chemical methods for CT states, as well. In this study we first propose a new benchmark set consisting of dimers having low-energy CT states. On this set, the vertical excitation energy has been calculated with Coupled Cluster methods including triple excitations (CC3, CCSDT-3, CCSD(T)(a)*), as well as with methods including full or approximate doubles (CCSD, STEOM-CCSD, CC2, ADC(2), EOM-CCSD(2)). The results show that the popular CC2 and ADC(2) methods are much less accurate for CT states than for valence states. On the other hand, EOM-CCSD seems to have similar systematic overestimation of the excitation energies for both types of states. Among the triples methods the novel EOM-CCSD(T)(a)* method including noniterative triple excitations is found to stand out with its consistently good performance for all types of states, delivering essentially EOM-CCSDT quality results.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».