杨勇
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
- 供职机构：复旦大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：理学更多>>
- X1se:一种密度泛函和神经网络组合的高效、准确的热化学方法
- 2016年
- 本文介绍一个近期发展的基于神经元网络的校正密度泛函(DFT)计算标准生成焓(?fHo)的方法,即X1se方法.首先,该方法通过B3LYP/6-311+G(d,p)优化构型和计算零点能,采用B3LYP/6-311+G(3df,2p)计算单点能量,由此获得DFT计算的?fHo;接着,将DFT计算获得的生成焓和零点能,以及分子的各种描述子输入已训练好的神经网络模型,无需额外的计算量,就可获得校正后的生成焓.与本研究组早期发展的X1和X1s方法相比,X1se新增加了环境描述子,因而进一步提高了该系列方法的应用范围和计算精度.
- 吴剑鸣吴剑鸣杨勇周余伟
- 关键词：密度泛函B3LYP生成焓热化学神经网络
