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Enregistrement W3210887373 · doi:10.26434/chemrxiv.11858010.v1

A New Benchmark Set for Excitation Energy of Charge Transfer States: Systematic Investigation of Coupled-Cluster Type Methods

2020· preprint· en· W3210887373 sur OpenAlexaff
Balázs Kozma, Attila Tajti, Baptiste Démoulin, Róbert Izsák, Marcel Nooijen, Péter G. Szalay

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePhotochemistry and Electron Transfer Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoupled clusterExcitationValence (chemistry)Excited statePhysicsBasis setAtomic physicsBenchmark (surveying)ChemistryQuantum mechanicsMolecule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are numerous publications on benchmarking quantum chemistry methods for excited states. These studies rarely include Charge Transfer (CT) states although many interesting phenomena in e.g. biochemistry and material physics involve transfer of electron 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 suggest a set benchmark systems consisting of dimers having low-energy CT states. On this set, the 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 more inaccurate for CT states than for valence states. On the other hand, CCSD seems to have similar systematic overestimation of the excitation energies for both valence and CT states. Concerning triples methods, the new CCSD(T)(a)* method including non-iterative triple excitations preforms very well for all type of states, delivering essentially CCSDT quality results.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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