Comparative analysis of GFN methods in geometry optimization of small organic semiconductor molecules: A DFT benchmarking study
Notice bibliographique
Résumé
This study benchmarks the GFN family of semi-empirical meth- ods (GFN1- x TB, GFN2- x TB, GFN0- x TB, and GFN-FF) against density functional theory (DFT) for the evaluation of opti- mized molecular geometries and electronic properties of small organic semiconductor molecules. This work offers a sys- tematic assessment of these computationally efficient quan- tum chemical methods and their accuracy-cost profiles when applied to a challenging class of systems, characterized, for instance, by extended π -conjugation, conformational flexi- bility, and sensitivity of properties to subtle structural changes. Two datasets are evaluated: a QM9-derived subset of small organic molecules and the Harvard Clean Energy Project (CEP) database of extended π -systems relevant to organic photo- voltaics. Structural agreement is quantified using heavy-atom RMSD, equilibrium rotational constants, bond lengths, and angles, while electronic property prediction is assessed via HOMO–LUMO energy gaps. Computational efficiency is as- sessed via CPU time and scaling behavior. GFN1- x TBand GFN2- x TBdemonstrate the highest structural fidelity, while GFN-FFoffers an optimal balance between accuracy and speed, particularly for larger systems. The results indicate that GFN- based methods are suitable for high-throughput molecular screening of small organic semiconductors, with the choice of method depending on accuracy-cost trade-offs. The find- ings support the deployment of GFN approaches in compu- tational pipelines for the discovery of organic electronics and materials, providing information on their strengths and limi- tations relative to established DFT methods.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».