Evaluation of tight-binding DFT performance for the description of organic photochromes properties
Notice bibliographique
Résumé
Photochromic molecules are widely studied and developed for their many potential applications. To optimize the required properties through theoretical models, a considerable chemical space is to be explored, and their environment in devices is to be accounted for.. To this end, cheap and reliable computational methods can be powerful tools to steer synthetic developments. As ab initio methods remain costly for extensive studies (in terms of the size of the system and/or number of molecules), semiempirical methods such as density functional tight-binding (TB) could offer a good compromise between accuracy computational cost. However, these approaches necessitate benchmarking on the families of compounds of interest. Thus, the aim of the present study is to evaluate the accuracy of several key features calculated with TB methods (DFTB2, DFTB3, GFN2-xTB, and LC-DFTB2) for three sets of photochromic organic molecules: azobenzene (AZO), norbornadiene/quadricyclane (NBD/QC), and dithienylethene (DTE) derivatives. The features considered here are the optimized geometries, the difference in energy between the two isomers (ΔE), and of the energies of the first relevant excited states. All the TB results are compared to those obtained with DFT methods and state-of-the-art electronic structure calculation methods: DLPNO-CCSD(T) for ground states and DLPNO-STEOM-CCSD for excited states. Our results show that, overall, DFTB3 is the TB method leading to the best results for the geometries and the ΔE values and can be used alone for these purposes for NBD/QC and DTE derivatives. Single point calculations at the r2SCAN-3c level using TB geometries allow circumventing the deficiencies of the TB methods in the AZO series. For electronic transition calculations, the range separated LC-DFTB2 method is the most accurate TB method tested for AZO and NBD/QC derivatives, in close agreement with the reference.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».