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Enregistrement W4200178463 · doi:10.3389/fchem.2021.749779

The GW Miracle in Many-Body Perturbation Theory for the Ionization Potential of Molecules

2021· article· en· W4200178463 sur OpenAlexafffund
Fabien Bruneval, Nike Dattani, Michiel J. van Setten

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensL'Alliance Boviteq
Organismes subventionnairesGrand Équipement National De Calcul IntensifCompute Canada
Mots-clésGW approximationIonizationPerturbation theory (quantum mechanics)Ionization energyPhysicsPerturbation (astronomy)Coupled clusterMoleculeQuantum mechanicsIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use the GW100 benchmark set to systematically judge the quality of several perturbation theories against high-level quantum chemistry methods. First of all, we revisit the reference CCSD(T) ionization potentials for this popular benchmark set and establish a revised set of CCSD(T) results. Then, for all of these 100 molecules, we calculate the HOMO energy within second and third-order perturbation theory (PT2 and PT3), and, GW as post-Hartree-Fock methods. We found GW to be the most accurate of these three approximations for the ionization potential, by far. Going beyond GW by adding more diagrams is a tedious and dangerous activity: We tried to complement GW with second-order exchange (SOX), with second-order screened exchange (SOSEX), with interacting electron-hole pairs (WTDHF), and with a GW density-matrix (γGW). Only the γGW result has a positive impact. Finally using an improved hybrid functional for the non-interacting Green’s function, considering it as a cheap way to approximate self-consistency, the accuracy of the simplest GW approximation improves even more. We conclude that GW is a miracle: Its subtle balance makes GW both accurate and fast.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,214 · 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
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

Citations78
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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