論文の概要: Multi-level Protocol for Mechanistic Reaction Studies Using Semi-local
Fitted Potential Energy Surfaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00942v2
- Date: Tue, 25 Jul 2023 08:36:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-26 21:02:31.727634
- Title: Multi-level Protocol for Mechanistic Reaction Studies Using Semi-local
Fitted Potential Energy Surfaces
- Title(参考訳): 半局所結合型ポテンシャルエネルギー面を用いた機械反応研究のためのマルチレベルプロトコル
- Authors: Tomislav Piskor, Peter Pinski, Thilo Mast, Vladimir V. Rybkin
- Abstract要約: 本稿では化学反応機構の定期的な理論的研究のためのマルチスケールプロトコルを提案する。
この手法の性能の重要な側面は、そのマルチスケールな性質であり、これは計算労力を節約するだけでなく、意味のある情報を抽出することを可能にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we propose a multi-scale protocol for routine theoretical
studies of chemical reaction mechanisms. The initial reaction paths of our
investigated systems are sampled using the Nudged-Elastic Band (NEB) method
driven by a cheap electronic structure method. Forces recalculated at the more
accurate electronic structure theory for a set of points on the path are fitted
with a machine-learning technique (in our case symmetric gradient domain
machine learning or sGDML) to produce a semi-local reactive Potential Energy
Surface (PES), embracing reactants, products and transition state (TS) regions.
This approach has been successfully applied to a unimolecular (Bergman
cyclization of enediyne) and a bimolecular (S$_\text{N}$2 substitution)
reaction. In particular, we demonstrate that with only 50 to 150 energy-force
evaluations with the accurate reference methods (here CASSCF and CCSD) it is
possible to construct a semi-local PES giving qualitative agreement for
stationary-point geometries, intrinsic reaction-coordinates and barriers.
Furthermore, we find a qualitative agreement in vibrational frequencies and
reaction rate coefficients. The key aspect of the method's performance is its
multi-scale nature, which not only saves computational effort but also allows
extracting meaningful information along the reaction path, characterized by
zero gradients in all but one direction. Agnostic to the nature of the TS and
computationally economic, the protocol can be readily automated and routinely
used for mechanistic reaction studies.
- Abstract(参考訳): 本研究では,化学反応機構の日常的理論的研究のためのマルチスケールプロトコルを提案する。
安価な電子構造法により駆動されるNudged-Elastic Band (NEB) 法を用いて, 本システムの初期反応経路をサンプリングした。
経路上の一組の点に対するより正確な電子構造理論で再計算された力は、半局所反応性ポテンシャルエネルギー表面(PES)を生成するための機械学習技術(この場合、対称勾配領域機械学習またはsGDML)を装着し、反応体、生成物、遷移状態(TS)領域を受け入れる。
このアプローチは単分子(エンジインのベルグマン環化)と双分子(S$_\text{N}$2置換)反応にうまく適用されている。
特に, 正確な参照法(casscfとccsd)を用いた50~150のエネルギー-力評価では, 静止点ジオメトリ, 固有反応-配位, バリアに対して定性的合意を与える半局所的pesを構築することが可能である。
さらに, 振動周波数と反応速度係数の定性的な一致を見出した。
この手法の性能の重要な側面は、計算の労力を省くだけでなく、反応経路に沿って有意義な情報を抽出することを可能にするマルチスケールな性質である。
TSの性質や計算経済によらず、このプロトコルは容易に自動化され、機械的反応の研究に日常的に利用できる。
関連論文リスト
- A Roadmap for Simulating Chemical Dynamics on a Parametrically Driven Bosonic Quantum Device [32.65699367892846]
ボソニック超伝導Kerr-catデバイスを用いた反応力学シミュレーションの実現可能性について検討した。
このアプローチは、二重井戸自由エネルギープロファイルを定義するパラメータを制御し、温度や反応座標と非反応性自由度の熱浴との間の結合強度などの外部要因を制御できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-19T22:43:08Z) - ReactAIvate: A Deep Learning Approach to Predicting Reaction Mechanisms and Unmasking Reactivity Hotspots [4.362338454684645]
我々は,反応ステップ分類の精度を96%とほぼ均一に達成した,解釈可能な注意に基づくGNNを開発した。
我々のモデルは、配布外クラスからでも、キー原子を十分に識別します。
この一般性は、モジュラーな方法で新しい反応型を包含することができるため、新しい分子の反応性を理解するための専門家にとって価値がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-14T05:53:18Z) - Force-free identification of minimum-energy pathways and transition
states for stochastic electronic structure theories [0.18641315013048293]
代用ヘッセン線探索法を用いて, MEP および TS 構造を効率的に同定する手法を提案する。
力のない量子モンテカルロ法を用いてMEPとTSを同定できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T17:58:43Z) - Generative Model for Constructing Reaction Path from Initial to Final States [0.47477099173857373]
本稿では,ニューラルネットワークを用いた反応経路の初期推定手法を提案する。
提案手法は、初期状態の座標を入力し、その後、その構造を進行的に変化させることによって開始される。
この幾何学的手法の応用は、有機反応によって示される複雑な反応経路にまで及ぶ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T14:32:50Z) - Quantum Eigenvector Continuation for Chemistry Applications [57.70351255180495]
我々は、既に計算済みの基底状態を利用することで、相当量の(量子)計算作業を省くことができることを示す。
いずれの場合も、比較的少数の基底状態を用いてPSSを捕捉できることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-28T19:22:58Z) - Differentiable Programming of Chemical Reaction Networks [63.948465205530916]
化学反応ネットワークは、自然によって使用される最も基本的な計算基板の1つである。
膜によって分離された複数のチャンバーを持つシステムと同様に、よく混合されたシングルチャンバーシステムについて検討した。
我々は、微分可能な最適化と適切な正規化が相まって、非自明なスパース反応ネットワークを発見することを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-06T11:41:14Z) - Local manifold learning and its link to domain-based physics knowledge [53.15471241298841]
多くの反応系では、熱化学状態空間は低次元多様体(LDM)に近く進化すると仮定される。
局所的データクラスタ(ローカルPCA)に適用されたPCAは,熱化学状態空間の固有パラメータ化を検出することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-01T09:06:25Z) - Real-time equation-of-motion CC cumulant and CC Green's function
simulations of photoemission spectra of water and water dimer [54.44073730234714]
実時間CC累積法で得られた結果について考察する。
これらの方法を用いて得られたイオン化ポテンシャルを価領域で比較した。
RT-EOM-CC法とCCGF法により得られたスペクトル関数の特徴を衛星ピークの位置と関連づけて解析した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T18:16:30Z) - Benchmarking adaptive variational quantum eigensolvers [63.277656713454284]
VQEとADAPT-VQEの精度をベンチマークし、電子基底状態とポテンシャルエネルギー曲線を計算する。
どちらの手法もエネルギーと基底状態の優れた推定値を提供する。
勾配に基づく最適化はより経済的であり、勾配のない類似シミュレーションよりも優れた性能を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-02T19:52:04Z) - Towards the design of chemical reactions: Machine learning barriers of
competing mechanisms in reactant space [0.0]
本稿では,アクティベーションエネルギーと遷移状態ジオメトリを迅速かつ正確に推論するリアクション・ツー・バリア(R2B)機械学習モデルを提案する。
R2Bは、トレーニングセットが大きくなるにつれて精度を向上し、反応体の入力のみの分子グラフ情報を必要とする。
有機合成,E2およびSN2に関連する2つの競合するテキストブック反応に対するR2Bの適用性を示す数値的な証拠を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-28T15:50:32Z) - Simulation of Thermal Relaxation in Spin Chemistry Systems on a Quantum
Computer Using Inherent Qubit Decoherence [53.20999552522241]
我々は,実世界の量子システムの振舞いをシミュレーションする資源として,キュービットデコヒーレンスを活用することを目指している。
熱緩和を行うための3つの方法を提案する。
結果,実験データ,理論的予測との間には,良好な一致が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-03T11:48:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。