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Enregistrement W4387329638 · doi:10.1021/acs.jpca.3c04332

Comparison of Density-Functional Theory Dispersion Corrections for the DES15K Database

2023· article· en· W4387329638 sur OpenAlexafffund
Cameron J. Nickerson, Kyle R. Bryenton, Alastair J. A. Price, Erin R. Johnson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry A · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam Trusts
Mots-clésDensity functional theoryDispersion (optics)Ionic bondingDipoleChemistryBenchmarkingOutlierComputational chemistryDatabaseMaterials scienceIonComputer sciencePhysicsQuantum mechanicsMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,008
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations32
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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