Excited State Structure and Minimum Energy Conical Intersection Optimization Using DFT/MRCI
Notice bibliographique
Résumé
The combined density functional theory and multi-reference configuration interaction (DFT/MRCI) method is a semi-empirical selected-CI electronic structure approach that is both computationally efficient and of predictive accuracy for the calculation of electronic excited states and simulation of electronic spectroscopies. However, given that the reference space is generated via selected-CI, a challenge arises in the construction of smooth potential energy surfaces. To address this issue, we treat the local discontinuities as noise within the Gaussian Progress Regression framework and learn the surfaces by explicitly optimizing a white-noise kernel. The characteristic polynomial coefficient surfaces, which are smooth functions of nuclear coordinates even at conical intersections, are learned in place of the adiabatic energy surfaces and are used to optimize the DFT/MRCI(2) minimum energy conical intersection geometries for representative intersection motifs in the molecules ethylene, butadiene, and fulvene. One consequence of explicitly treating the noise in the surfaces is that the energy difference cannot be made arbitrarily small at points of nominal intersection. Despite the limitations, however, we find the structures as well as the branching spaces to compare well with \textit{ab initio} MRCI and conclude that this approach is a viable method to learn a smooth representation of DFT/MRCI(2) surfaces.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».