Comparison of Density-Functional Theory Dispersion Corrections for the DES15K Database
Notice bibliographique
Résumé
While density-functional theory (DFT) remains one of the most widely used tools in computational chemistry, most functionals fail to properly account for the effects of London dispersion. Hence, there are many popular post-self-consistent methods to add a dispersion correction to the DFT energy. Until now, the most popular methods have never been compared on equal footing due to not being implemented in the same electronic structure packages. In this work, we performed a large-scale benchmarking study, directly comparing the accuracy of the exchange-hole dipole moment (XDM), D3BJ, D4, TS, MBD, and MBD-NL dispersion models when applied to the recent DES15K database of nearly 15,000 molecular complexes at both expanded and compressed geometries. Our study showed similarly good performance for all dispersion methods (except TS) when applied to neutral complexes. However, they all performed worse for ionic complexes, particularly those involving dications of alkaline earth metals, due to systematic overbinding by the base PBE0 density functional. Investigation of the largest outliers also revealed that only the MBD and MBD-NL methods demonstrate surprising errors for complexes involving alkali metal cations at compressed geometries where they tended to significantly overbind. As we would expect minimal dispersion binding for such complexes, we further investigated the origins of these errors for the potential energy curve of a model cation–π complex. Overall, there is little choice between the XDM, D3BJ, D4, MBD, and MBD-NL dispersion methods for most systems. However, the MBD-based methods are not recommended for complexes involving organic species and alkali or alkaline earth metal cations, for example when modeling Li + intercalation into graphite.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».