基于新一代密度泛函和神经网络势能面的量子反应动力学计算

发布时间：2017-12-26 22:21

  本文关键词：基于新一代密度泛函和神经网络势能面的量子反应动力学计算　出处：《物理化学学报》2016年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：介绍了近年来发展起来的新一代密度泛函XYG3及利用神经网络构造分子体系势能面的最新进展。以H3和CH5等体系为实例,表明基于高效准确的密度泛函电子结构计算,与神经网络高精度势能面构造的理想结合,可以得到可靠的化学动力学结果,并有望用于更大更复杂的体系。
[Abstract]:The new generation density functional XYG3 (DFT) developed in recent years and the latest progress in the potential energy surface of molecular system by neural network are introduced. Taking H3 and CH5 as an example, it is shown that reliable chemical kinetics results can be obtained based on the efficient and accurate density functional electronic structure calculation and the ideal combination of high-accuracy potential energy surface of neural network, and are expected to be applied to larger and more complex systems.
【作者单位】： 复旦大学化学系 分子催化与功能材料上海市重点实验室 物质计算科学教育部重点实验室;中国科学院大连化学物理研究所 分子反应动力学国家重点实验室 理论与计算化学研究中心;
【基金】：国家自然科学基金(91427301,91221301,21433009,21133004) 国家重点基础研究发展规划项目(973)(2013CB834601,2013CB834606) 中国科学院资助~~
【分类号】：O643.1
【正文快照】： 1引言随着激光、分子束、微弱信号检测等技术的成功发展与应用,化学动力学实验研究的重点和前沿,已推进到“态-态反应动力学”的新阶段1 3。分子束技术可以选定反应物的平动能和测定产物的速度分布。激光可以用于选定反应物的内能态以及探测反应产物的内能态分布。根据这些详

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本文编号：1339103