MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3207723283 · doi:10.1063/5.0060099

Toward Laplace MP2 method using range separated Coulomb potential and orbital selective virtuals

2021· article· en· W3207723283 sur OpenAlexafffund
Ondřej Demel, Michael J. Lecours, Richard Habrovský, Marcel Nooijen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGrantová Agentura České Republiky
Mots-clésAtomic orbitalMolecular orbitalCoulombSlater-type orbitalLinear scaleRange (aeronautics)Complete active spaceScalingPhysicsChemistryMolecular orbital theoryStatistical physicsQuantum mechanicsMathematicsMoleculeMaterials scienceGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report the development of a new Laplace MP2 (second-order Møller-Plesset) implementation using a range separated Coulomb potential, partitioned into short- and long-range parts. The implementation heavily relies on the use of sparse matrix algebra, density fitting techniques for the short-range Coulomb interactions, while a Fourier transformation in spherical coordinates is used for the long-range part of the potential. Localized molecular orbitals are employed for the occupied space, whereas orbital specific virtual orbitals associated with localized molecular orbitals are obtained from the exchange matrix associated with specific localized occupied orbitals. The range separated potential is crucial to achieve efficient treatment of the direct term in the MP2, while extensive screening is employed to reduce the expense of the exchange contribution in MP2. The focus of this paper is on controllable accuracy and linear scaling of the data entering the algorithm.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,285 · 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'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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Chemical PhysicsMême sujetAdvanced Chemical Physics StudiesTravaux en français237 207