计算化学及其应用
计算化学的应用及发展趋势
计算化学的应用及发展趋势计算化学是现代化学领域中的一个重要分支，它将计算机和化学相结合，利用数学和计算机处理化学数据，并通过建立数学和计算机模型来描述和预测化学现象。
计算化学的应用范围很广，涉及到分子设计、化学反应机理研究、材料科学、医药研发等多个领域。
本文将探讨计算化学的应用及发展趋势。
一、计算化学在分子设计中的应用分子设计是利用计算方法来设计新药物、化妆品和新材料的过程。
传统的药物研发通常需要耗费巨额资金和长时间才能推出一种新药物，但是利用计算化学的方法可以加速这个过程。
计算化学在药物研发中的应用主要是模拟化合物及其生物活性，可以预测药物的作用机制和生物活性，同时也可以进行药物毒性预测和药物代谢研究。
计算化学在材料科学中也有广泛的应用。
材料科学的主要目标是设计出性能优良的材料，用来解决工业、生活中的实际问题。
利用计算化学方法可以较准确地预测材料的性能，同时可以改进和优化现有材料。
二、计算化学在化学反应机理研究中的应用化学反应机理研究是计算化学的另一个应用领域。
化学反应机理研究的主要目的是揭示化学反应的机理和过程，理解化学反应的本质，并提出新的化学反应条件和控制手段。
计算化学可以帮助我们深入理解化学反应的本质，通过计算模拟和计算机模型来揭示反应机理、热力学和动力学规律等。
三、计算化学的发展趋势随着计算机的不断升级和计算化学理论的不断发展，计算化学在国内外的应用范围和研究深度都在不断拓展。
在计算方法上，目前正逐渐向着高性能计算和新型计算方法的方向发展。
高性能计算机具有更快的计算速度和更广泛的应用范围，可以处理更大规模的化学计算问题。
新型计算方法包括量子化学方法、分子动力学模拟和机器学习等，这些方法各具优势，可以处理更复杂、更精细的化学问题。
除了计算方法的改进外，计算化学在计算机硬件和软件方面也有很大的发展空间。
目前，计算机硬件和软件的发展已经为计算化学的应用提供了更好的支持，这种趋势在未来还将继续。
计算化学的发展与应用
计算化学的发展与应用计算化学是最近几十年发展起来的一门新型学科，它强调将计算机技术与化学相结合，借助计算机程序来模拟传统实验室方法难以解决的一些问题。
计算化学是应用数学、物理、化学和计算机科学等学科成果，利用模型和计算方法在分子结构与性质的研究中发挥作用的一门学科。
在计算机的广泛应用背景下，计算化学正逐渐得到人们的认可和重视，它在化学研究中的应用越来越广泛，已成为化学科学研究的重要手段之一。
那么，计算化学究竟是如何发展起来的呢？随着计算机技术的快速发展，人们对于计算方法有了更多的期望。
自20世纪50年代以来，出现了一批以分子轨道、分子结构等为基础的量子化学计算方法，如自洽场方法(HF)、密度泛函理论(DFT)、多体微扰(MP)方法、配置相互作用(CI)等等，一时风靡科学界。
自此之后，计算化学和高性能计算在越来越广泛的范畴应用领域中发挥着巨大的作用。
计算化学发展起来后，人们发现在很多情况下，计算机模拟的结果比实验结果更加接近真实情况，特别是当实验结果容易受环境或者其他因素的影响时。
因此，人们越来越多地利用计算机来进行化学研究。
计算化学可以提供我们大量的信息，不仅可以提供物质分子的结构、能量、振动谱、电子光谱等实验测量难以获得的信息，同时还可以预测物质的性质、反应机理和反应动力学等，被广泛地应用于化学反应、材料科学、医药、环境科学、生命科学和新能源等领域的研究。
比如计算机模拟可以帮助人们预测一些药物对人体的影响，同时还可以预测一些反应中间体和反应能量，从而更好地了解机理。
此外，计算机模拟还可以帮助人们开发更加环境友好的新材料和减少生产成本。
计算化学在各方面的应用，都极大地丰富了我们对于物质的认识，为人们提供了更多探究自然的角度和途径。
同时，也为各个行业的研究和发展提供了有力的支撑。
理论计算化学的方向和应用研究
理论计算化学的方向和应用研究引言理论计算化学是一门基础研究领域，使用物理、化学和数学等学科的理论和计算方法，研究分子的结构与性质、反应机理、能量表面、电荷密度、溶解度等问题，广泛应用于化学、生物、医学等领域。
理论计算化学不仅是解释实验现象的重要工具，也是实验科学发展过程中提出新假说和新观念的源泉。
本文将简要介绍理论计算化学的研究方向和应用领域。
一、量子化学量子化学是理论计算化学的重要分支，主要研究原子与分子的量子力学问题。
量子化学可用于分子能量计算、反应机理研究、化学动力学仿真、分子催化探索等领域。
其中，计算分子光谱是其中最重要的应用之一。
量子化学的成功应用主要归功于高水平计算方法的发展，例如基组方法、密度泛函理论和适用于非绝热过程的方法等。
二、分子模拟分子模拟是应用计算机计算得出分子性质的系统科学，可以研究大分子的结构、动力学和热力学性质，对于生物、材料、能源等领域的应用极为广泛。
其中，分子动力学模拟是近年来研究重点之一。
分子动力学是一种通过模拟分子在系统中随时间变化的过程，研究分子的探究。
利用分子动力学模拟，可以预测分子的构象、结构和动力学性质，从而为实验提供指导。
三、化学信息学化学信息学是一门通过计算机处理大量化学数据，探索物质和化学现象的领域。
它涉及到机器学习、化学计量学、数据库和化学信息检索等方面。
化学信息学主要运用于化合物的数据管理和预测、健康食品配方设计和生物医学研究等领域。
化学信息学中的分子描述符可以通过数学方法将化合物转化为数字序列，用于分类、模式识别、化学计量等应用。
四、化学计算机辅助设计化学计算机辅助设计是指借助计算机辅助设计模拟、优化和预测分子结构和性质，实现分子的合成、设计和功能研究的过程。
利用计算机辅助设计，可以快速预测大量新化合物的结构和性质，帮助化学家理解和控制物质的性质和行为。
同时，计算机辅助设计还可用于预测通量、毒性、有活性化合物库的筛选等。
五、材料计算化学材料计算化学是将理论计算化学的方法应用于材料领域，从原子尺度预测物质的性质和材料的结构。
科学计算在化学中的应用
科学计算在化学中的应用化学作为一门自然科学，探究的是物质的性质、构成、变化以及它们与能量之间的关系。
随着科技的进步，计算机科学的应用也日益广泛，其中科学计算在化学中的应用也越来越受到重视。
一、计算化学随着计算机技术的不断发展，化学家们开始使用计算机模拟分子结构、预测化合物的性质以及探究化学反应的机理。
这就是计算化学，它的应用为解决化学问题提供了崭新的范式。
计算化学可以利用量子力学和分子力学来预测分子和材料的理化性质，这样可以减少实验试错次数，使得科学家们能够更快地理解和预测化合物的行为。
通过计算化学，科学家们可以研究分子的电子结构、分子的运动、分子之间的相互作用以及分子间的反应。
此外，计算化学还可以预测新化学反应中的副反应和不良反应，有助于减少实验中的意外和损失。
二、分子模拟分子模拟是计算化学的一种应用，它通常使用分子力学方法来研究分子结构和行为。
分子模拟的基础是以分子构型为中心，使用力场近似来描述分子内的相互作用。
通过分子模拟，科学家们可以模拟分子之间的相互作用以及化学反应的机理。
分子模拟常用于药物设计、材料设计以及对化学反应条件的优化。
例如，科学家们可以用分子模拟预测不同药物在人体中的吸收率，帮助设计出更有效的药物，或者优化药物的贮存条件。
此外，分子模拟还可以预测材料的物理性质，帮助制造出具有特定性质的材料。
三、量子化学量子化学是计算化学的一部分，它以量子力学为基础，研究分子和材料的电子结构、能级和反应性。
量子化学的基本理论是薛定谔方程式，通过数值解这个方程式，可以预测和解释化学反应中的电子结构和能级分布。
量子化学在化学研究中的应用非常广泛，它可以为药物设计、有机合成、催化剂开发以及材料设计提供理论基础。
例如，在药物设计中，科学家们可以通过量子化学计算出药物与靶标的电子结构和能级分布，从而理解药物的作用机理和反应路径。
在催化剂研究中，量子化学也可以预测不同反应条件下催化剂的效果。
四、高性能计算与化学高性能计算在化学计算中也扮演了重要的角色。
计算化学的研究与应用
计算化学的研究与应用计算化学是一门使用计算机模拟和分析分子结构、反应机理和性质等方面的化学现象的科学。
它以分子轨道理论、密度泛函理论、分子动力学、反应动力学和化学信息分析等为基础，形成了一套独立的理论体系和计算方法。
计算化学的发展推动了许多领域的进步，例如新材料的研发、天然药物的开发和环境保护等。
计算化学的研究内容非常广泛，包括从分子结构和性质到反应机理和催化剂等多方面的内容。
它不仅可以预测实验无法测量的化学反应的速率和产物，更可以帮助人们理解化学现象的本质和规律。
在研究物理化学、有机化学、材料化学和生物化学等方面都有广泛的应用。
计算化学的模拟方法包括了量子力学模拟和经典力学模拟。
量子力学模拟是将分子看作量子力学体系，计算分子的波函数、能级和电子密度等，从而计算分子的性质。
常用的量子化学方法有哈特里-福克方程、密度泛函理论等。
经典力学模拟常用于分子动力学、粘滞度计算和动力学模拟等方面。
分子动力学模拟能够通过模拟分子的形态和运动，推断出分子的性质和反应机制。
计算化学的应用非常广泛。
在材料化学领域，计算化学可以提供原子、分子和晶体的结构预测与设计。
例如计算模拟可以通过计算材料的结构和物理性质来为新材料的研发提供帮助。
在生命科学研究领域，计算化学可以计算分子的三维结构和互作模式，推断出分子之间的相互作用机制，并预测其活性和功能。
例如仿真分子可以帮助人们了解蛋白质的折叠和结构，从而为药物的研发提供帮助。
此外，计算化学还广泛应用于新能源技术、环境保护和化学教育等领域。
当然计算化学的研究还有很多不足。
例如，计算误差和计算效率等问题需要进一步解决。
因此计算化学科学家们正在不断钻研新的理论方法和计算算法，以提高计算化学的准确性和效率。
同时，开发更高性能的计算机也是进一步发展计算化学的重要前提。
总之，计算化学作为一种新型的研究方法，正在得到越来越广泛的应用。
我们相信，随着计算技术的发展和理论方法的创新，它将会变得更加普及和高效，为人类解决更多的实际问题提供帮助。
计算化学在化学教学中的应用
计算化学在化学教学中的应用计算化学是指利用计算机模拟和计算方法研究化学问题的一门学科，它通过数值计算、统计分析和模型构建等方法，在研究和预测化学现象和过程中发挥重要作用。
在化学教学中，计算化学的应用既可以提高学生对化学理论的理解，又可以培养学生的计算和实验技能。
本文将介绍计算化学在化学教学中的一些应用。
一、计算化学在分子结构的确定中的应用分子结构是化学研究的基础，确定分子结构对于理解其性质和反应机理至关重要。
传统方法中，通过实验手段进行分析，然而实验方法往往耗时、容易受到条件限制，并且在某些情况下可能难以确定分子的准确结构。
而计算化学通过各种量子化学计算方法，可以对分子结构进行准确、高效的预测和求解。
计算化学在化学教学中的应用之一是帮助学生理解和预测分子结构。
学生可以通过计算化学软件平台，利用分子力学或量子力学方法预测分子的几何结构、能量和振动频率等信息。
通过计算结果，学生可以直观地了解分子中原子的构成和相互作用，从而更好地理解分子性质和反应机理。
这种通过计算化学方法进行分子结构确定的实践操作，不仅提高了学生的计算和操作能力，还增强了他们的探索精神和创新思维。
二、计算化学在反应机理研究中的应用反应机理是指化学反应过程中发生的分子间相互作用和原子间转化的详细过程。
只有深入了解反应机理，才能更好地解释反应速率、能量变化、反应路径等现象。
然而，实验方法往往难以捕捉和研究快速反应的中间态，而计算化学提供了一种研究反应机理的有效手段。
计算化学在化学教学中的应用之二是帮助学生研究和理解反应机理。
学生可以通过计算化学方法模拟和研究不同反应的机理，预测各个中间态的稳定性和反应路径。
通过计算化学软件的使用，可以绘制出反应过程中的能垒图，直观地展示反应的速率和能量变化。
这种通过计算化学方法研究反应机理的实践操作，不仅培养了学生的计算和分析能力，还提高了他们对反应速率、能量变化等概念的理解和掌握。
三、计算化学在分子性质和理论模型验证中的应用分子性质包括反应活性、溶解性、光学性质等，这些性质对于理解分子的行为和应用具有重要意义。
理论计算化学研究的发展与应用
理论计算化学研究的发展与应用随着科技的不断发展，计算机化学成为了化学领域发展的新方向之一，其中理论计算化学作为计算机化学的核心理论之一，其研究对象是分子和分子间相互作用，通过对于分子的结构、电子性质、振动性质、能量性质等方面的计算研究，进而推进了化学领域理论发展以及在实验上的应用。
今天我们就来探讨一下理论计算化学在化学领域中的发展与应用。
一、理论计算的发展史理论计算的发展与应用在化学领域已经历了几十年的发展历史，从20世纪50年代初的Hückel理论，到20世纪70年代的密度泛函理论，再到现代DFT（密度泛函理论）的理论、HF（Hartree-Fock）方法、MP2（Möller-Plesset二级）方法以及半经验法、分子力学和分子动力学等方法，这些理论方法不仅广泛应用于理论计算，更为实验人员提供了丰富的实验支持。
二、理论计算在各个领域中的应用1.材料领域材料领域是理论计算应用的重点之一。
在该领域，理论计算可以用于查找新型材料的特性，如能带结构、电子结构和磁性等。
它们能够预测材料的物理性质和化学性质等方面的变化，并提供有关材料的各种周期性和非周期性性质的信息，帮助实验人员更好地理解和设计材料。
2.药物研究理论计算在药学领域中得到了广泛的应用。
它可以用来预测药物的药效学和动力学性质，如生物利用度、代谢途径和药物作用机制等。
此外，理论计算还可以用于优化分子结构，提高其生物可利用性，并做出预测，判定分子是潜在药物还是毒物。
3.催化研究理论计算可用于研究催化剂在反应中的作用。
通过计算反应速率常数，以及解析反应机理和过渡态性质，来预测反应动力学参数，从而提高反应效率和选择性。
此外，理论计算还可以用于优化催化剂的结构和表面形貌，从而提高其反应活性和稳定性。
4.纳米技术在新材料和纳米领域，理论计算可以用于设计纳米材料的结构和属性，预测纳米材料的稳定性和响应性。
例如，可以应用丰富的量子力学和计算方法来探讨石墨烯、碳纳米管等材料纳米结构的性质，并进行计算模拟以进行性能优化。
理论计算化学的应用与发展趋势
理论计算化学的应用与发展趋势引言：理论计算化学作为一门关于分子和物质性质的研究领域，旨在通过数学模型和计算机模拟方法，揭示分子间相互作用力和反应行为的基本原理。
近年来，在高性能计算机的不断发展和化学实验技术的不断进步的推动下，理论计算化学已成为现代化学研究的重要组成部分，并在多个领域发挥着重要的作用。
本文将探讨理论计算化学的应用及其未来的发展趋势。
一、理论计算化学在分子设计与催化领域的应用1. 分子设计：理论计算化学可以通过分析分子结构与性质之间的关系，提供重要的指导，从而辅助分子设计师开发新颖的分子材料。
通过计算化学方法，可以预测和优化分子的能量、电子结构、分子动力学和反应特性等。
这在药物设计、材料科学和能源储存等领域具有重要的应用潜力。
2. 催化领域：理论计算化学在催化领域的应用也是非常广泛的。
催化反应是化学工业中的核心技术之一，而理论计算化学可以揭示不同催化剂的反应机理和催化活性，帮助研究人员设计和改进催化剂。
通过计算模拟，可以理解催化剂上活性位点的性质，并优化反应过渡态的能垒，从而提高催化剂的效率和选择性。
二、理论计算化学在材料科学和能源领域的应用1. 材料科学：理论计算化学可以用来预测新材料的性质和性能。
通过计算模拟，可以快速筛选出具有特定功能的材料，并指导实验工作。
此外，理论计算化学还可以揭示材料的电子结构、光电性质、磁性等特性，提供重要的理论基础，为材料设计和合成提供指导。
2. 能源领域：理论计算化学在能源领域有广泛的应用前景。
例如，在光伏领域，通过计算化学方法可以模拟太阳能转化为电能的过程，从而优化光伏材料的能量转化效率。
此外，在电池材料和催化剂的设计中，理论计算化学也可以预测和优化材料的性能，从而提高电池的能量密度和催化剂反应的效率。
三、理论计算化学的发展趋势1. 深度学习与机器学习：随着人工智能技术的快速发展，深度学习和机器学习在理论计算化学中的应用也日益重要。
通过这些技术，可以通过学习大量的实验和计算数据，从而从中提取出规律和模型，进一步发展新的理论和方法，并加速高通量计算化学的应用。
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双原子分子的谐振子近似
H nuc 2 2 1 2 = + kx 2 2#43; 1 / 2) ν = 2π
能0 量
ε – 振动能级的能量 ν – 振动频率
键长R
多原子分子的谐振子近似
H nuc H nuc 2 2 1 =∑ + ki , j xi x j 2 2 i , j 2mi x i 2 2 1 ~ =∑ + k i , j ξ iξ j 2 2 ξ i 2 i, j ki , j 2 E ( R) = xi x j ~ ki , j = ki , j mi m j
2 2
化学对象的数学描写
1. 极小点 一级微商=0 体系的稳定 二级微商本征 结构 值>0 一级微商=0 稳定结构之 二级微商本征 间的过渡态 值>0 有一个<0(虚频) 二级微商的质 振动频率 量加权本征值
2. 一级鞍 点 3. 极小点 附近形状
计算化学及其应用
振动频率 Vibrational Frequency Calculations
几何优化失败时的策略
步数超出
– 检查非常容易改变的坐标和/或强烈耦合的坐标 – 增加几何优化的最大步数 OPT=(Restart, Maxcyc=N)
最大步长超出
– 如果这种情况经常发生,检查非常容易改变的坐标和 /或强烈耦合的坐标
ξ i = mi xi
ki,j – 笛卡尔坐标下的谐振子力常数(势能面的二阶微商)
ξ – 质量加权的笛卡尔坐标
多原子分子的谐振子近似
H nuc 2 2 1 2 =∑ + λqi 2 2 q i 2 i, j
t
λi ~ t λ = L k L = L M k ML ν i = 2π q = Ltξ = Lt Mx M i , j = δ i , j / mi
R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8
R (2 ,1) R (3 ,1) R (4 ,2) R (4 ,3) R (5 ,1) R (6 ,1) R (7 ,2) R (8 ,2)
1.5 351 1.4 858 1.4 858 1.4 968 1.0 765 1.0 765 1.0 765 1.0 765
振动强度
振动强度用于光谱指认 IR光谱的振动带的强度由偶极矩对简正模式的 微商确定 Raman光谱的振动带强度由极化率对简正模式 的微商的平方确定
振动频率的计算
振动频率只与极小点的附近有关系 可以用解析方法, 套用公式把二级微商直接计算出 来(解析方法)
– G03对HF, DFT, MP2等都可以 – 运算速度快
也可以先把其附近点的能量算出来, 用数值微商的 方法计算二级微商,(数值方法)
– 对所有体系通用 – 对无法用解析法处理的, 可以用它, 比如较大分子的MP2 频率, 没有实现解析法的高级方法等 – 计算时间长 – G03关键词: Freq=numer, 附近一般是x±0.001
计算化学及其应用
势能面扫描
Gaussian程序有一个关键词scan, 进行势能面扫描
# RHF/STO-3G scan NOSYM Water RHF scan 0,1 o h,1,r h,1,r,2,a r 0.85 5 0.05 a 100.0 10 1.00 : 变量 起点 步数 步长 : 总步数: (步数+1)
寻找极小值的算法
单变量寻找,
– 收敛慢 – 只需要能量, 不需要梯度
共轭梯度法或准牛顿法
– 较快收敛 – 需要梯度(用数值方法或解析方法计算) – Fletcher-Powell, DFP, MS, BFGS, OC
牛顿法
– 收敛迅速 – 要求二阶微商
能量微商
可以用解析方法直接求一阶微商的有:
更新Hessian矩阵和位移
– 使用来自前一个点的梯度信息 – 用BFGS方法求极小点
冗余内坐标
由程序自动生成 从笛卡尔坐标开始 按照共价半径来确认成键(检验氢键和分子片成 键) 构造出成键原子之间的所有角(对接近直线的角 构造特殊的直线弯曲坐标) 构造出成键原子之间的所有二面角(要考虑成平 面的原子组) 估算出初始Hessian矩阵的对角元(包括氢键和 分子片成键)
势能面中的化学对象
1. 极小点 2. 一级鞍点
体系的稳定结构 稳定结构之间的过 渡态
3. 极小点附近形状 振动频率
势能面的数学描写
能量微商, 对应于 力的负值, E=Fx! Hessian矩阵
E
E x1 E x 3n
E E (x ) 2 x1x3n 1 2 2 E E 2 (x3n ) x3nx1
– Hartree-Fock – DFT – Mller-Plesset 微扰理论
MP2, MP3, MP4(SDQ)
– 组态相互作用方法, CIS, CID, CISD – CASSCF – 耦合簇方法, CCSD 和 QCISD
可以用解析方法直接求二阶微商的有:
– – – – – Hartree-Fock DFT MP2 CASSCF CIS
振动频率的校正因子
计算得到的简正频率比实验值一般高10% 这是由于谐振子近似和理论的近似而产生的
方法 HF/3-21G HF/6-31G(d) MP2/6-31G(d) B3LYP/6-31G(d) 频率 0.9085 0.8929 0.9434 0.9613 零点能 0.9409 0.9135 0.9676 0.9804
1/ 2
|FI|=0 3n个本征值 λi (i=1, 3n) 其中有6个等于零, 对应于3个平动和3个转动自 由度 频率 ν i = λi / 2π 如果本征值是负值, 那么频率就变成虚数
Pople, J. A.; Schlegel, H. B.; Krishnan, R.; DeFrees, D. J.; Binkley, J. S.; Frisch, M. J.; Whiteside, R. A.; Hout, R. F.; Hehre, W. J.; Molecular orbital studies of vibrational frequencies. Int. J. Quantum. Chem., Quantum Chem. Symp., 1981, 15, 269-278.
检验极小值
计算整个Hessian矩阵 (在优化过程中迭代的 Hessian矩阵准确度不够, 而且没有包括低对 称性的信息) 检验负本征值的数目:
– 0 个对应于极小点. – 1 个且只有1个对应于过渡态
如果要求极小值, 而Hessian矩阵有一些负值, 就沿着对应的本征矢量的方向求能量更低的 结构. 如果要得到过渡态, 而Hessian矩阵没有负本 征值, 就沿着最小的本征矢量寻找鞍点
λI – 质量加权的笛卡尔力常数矩阵的本征值
qi –简正振动模式
力常数矩阵及其本征值
m1 0 0 0 m 0 1 F= 0 0 m1
1/ 2
2E 2E m 0 0 2 (x ) 1 x1x3n 1 0 m1 0 2 0 0 m1 2 E E x3nx1 (x3n ) 2
冗余内坐标
Dioxetane (HF/3-21G)
A1 A(2,1,3) A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A(1,2,4) A(1,3,4) A(2,3,4) A(2,1,5) A(3,1,5) A(2,1,6) A(3,1,6) A(5,1,6) A(1,2,7) 89.26 89.26 90.74 90.74 115.76 111.18 115.76 11.18 111.65 115.76 111.18 115.76 111.18 111.65
几何优化 Geometry Optimization
几何优化的目的
寻找势能面上的极小点, 确定分子的可能的 稳定结构 极小点满足的条件:
E = 0, 2 E > 0 F = xi xi2
几何优化算法的必要性
势能面随着分子中原子数目的增加而迅速增加, m3n个能量值, 对中等体系的势能面都无法实际执 行 可以给定一个初始的结构, 按照力的方向去优化, , , 把3n维的稳定点寻找变成近似一维的寻找 几何优化得到的仅仅是势能面上的局部极小点! 能 量
D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 D11 D12 D13 D14 D15 D16 D(4,2,1,3) D(4,2,1,5) D(4,2,1,6) D(7,2,1,3) D(7,2,1,5) D(7,2,1,6) D(8,2,1,3) D(8,2,1,5) D(8,2,1,6) D(4,3,1,2) D(4,3,1,5) D(4,3,1,6) D(3,4,2,1) D(3,4,2,7) D(3,4,2,8) D(2,4,3,1) 0.00 113.27 -113.26 113.27 -133.45 0.00 -113.26 0.00 133.47 0.00 -117.47 117.45 0.00 -117.47 117.45 0.00
计算化学及其应用
势能面的描写 Description of Potential Energy Surface
势能面模型
分子的势能面
我们的对象是分子, 因此在势能面中, 有意义的坐标只有 3n-6个, 6个对应于 3个平动和3个转动 量 对于 子分子, 有1个有意义的 , R 二次曲线 能0
R
Gaussian中的梯度法优化
初始猜测Hessian矩阵
– 在冗余内坐标下, 用简单的价层力场得到Hessian矩 阵的经验猜测 (TCA 66, 333, (1984)
线性寻找极小值
– 按照当前和前一个函数的值以及梯度拟合一个限制 二次曲线 – 即限制其二阶微商永远是正值 – 在二次曲线上取得极小点, 并且用插值法计算出梯 度
初始猜测几何结构和Hessian矩阵 计算能量及其梯度 沿着当前点和前一个点的 方向得到一个极小值点 更新Hessian矩阵 (Powell, DFP, MS, BFGS, Berny, 等等)