Fragment-Based QM/MM Method for Modeling Molecular Crystals and Clusters
Notice bibliographique
Résumé
Molecular aggregates like molecular crystals and clusters findimportant applications as pharmaceutical drugs, explosives, organicsemi-conductors, materials for fuel storage, etc. These systems aredominated by a variety of intermolecular interactions of differentstrengths like hydrogen bonding, dispersion, electrostatics andinduction. Traditional classical force field methods for studying theproperties of these chemical systems lack the desirable accuracy fortreatment of these different types of intermolcular interactions,while efficient treatment with electronic structure methods likesecond-order perturbative Moller-Plesset (MP2) and coupled clustermethods are unaffordable for these large chemical systems. Methodsbased on density functional theory (DFT) suffer from their inabilityto be systematically improvable. Hence, alternative methods aredesirable for electronic structure quality predictions while beingcomputationally affordable for these molecular crystals and clusters.The Hybrid Many-Body Interaction (HMBI) method described in thisdissertation has been developed for studying the properties of thesemolecular aggregates. In this method, the system is broken down intofragments and the most important short-range interactions are treatedusing highly accurate electronic structure methods while the lessimportant but more expensive interfragment interactions are treatedusing inexpensive classical force fields. Here, we demonstrate thatthe HMBI predictions are electronic structure quality while beingcomputationally affordable. Moreover, these predictions can besystematically improved by use of more accurate electronic structuremethods and force fields.Here, the HMBI method has been employed in predicting the energeticsand structure of molecular crystals and clusters. Some othercapabilities of this method include prediction of the crystalstructure in the presence of external stress, vibrational spectra,phonon dispersion curves, thermal properties like sublimation heatsand specific heat capacities and elastic constants. We demonstratethat accurate HMBI predictions of these crystal properties allows foraccurate identification and screening of different crystal polymorphswhich is important in various applications of these materials.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».