Химические свойства

______________

✅ ️Наши контакты (Telegram):✅ ️

>>>🔥🔥🔥(ЖМИ СЮДА)🔥🔥🔥<<<

✅ ️ ▲ ✅ ▲ ️✅ ▲ ️✅ ▲ ️✅ ▲ ✅ ️

______________

Химические свойства

Химические свойства молекул определили с помощью машинного обучения

Химические свойства

Общие химические свойства металлов

Химические свойства

Химия Физика. Сложность 5. Разработанный международной группой ученых метод машинного обучения позволяет обойти прямое решение уравнений Кона-Шема и найти электронную плотность реальных молекул, живущих в трех измерениях. Работу метода исследователи проверили на молекулах бензола и этана, а также определили химические свойства молекулы малондиальдегида. Статья опубликована в журнале Nature Communications. В настоящее время теория функционала плотности Кона-Шема Kohn-Sham DFT активно применяется для численных расчетов во многих областях науки особенно в материаловедении и химии. Обычно достаточная точность достигается с помощью обменных корреляционных приближений XC approximations , например, обобщенных градиентных аппроксимаций. Такие расчеты играют ключевую роль для понимания химических свойств молекул и поиска новых соединений. В принципе, основное энергетическое состояние молекулы можно найти, напрямую решив уравнения Кона-Шэма Kohn-Sham equations , но обычно его рассчитывают в три этапа. Сначала выводят из функционала энергии Кона-Шэма уравнение Эйлера и решают его, чтобы найти электронную плотность. Затем рассчитывают энергию системы и минимизируют ее. В данной статье авторы предлагают пропустить первые два шага с помощью машинного обучения, которое позволит найти электронную плотность напрямую. Работа программы, разработанной учеными, схематически можно представить как следующую цепочку действий. Для начала потенциал молекул приближается гауссовыми функциями. Затем модель тренируется с помощью метода регуляризации Тихонова Kernel ridge regression , предсказывает каждый базисный коэффициент плотности и находит собственно электронную плотность. Более подробно последовательность изображена на рисунке. Схема работы метода. Потом ученые исследовали с помощью разработанного метода молекулы бензола, этана и малондиальдегида. Для этого они также натренировали модель на небольшом наборе точно рассчитанных данных и нашли с ее помощью основные энергетические состояния молекул. Во всех случаях погрешности метода составили менее одной килокалории на моль. Также с его помощью ученые установили, какой из изомеров малондиальдегида является более устойчивым. Графики зависимости от времени погрешности вычисления энергии для бензола сверху и этана снизу. Попытки применить идеи машинного обучения для расчета электронной плотности и основных энергетических состояний систем предпринимались и раньше, но все предыдущие работы не могли обеспечить достаточную точность в пространстве размерности больше одного. В данной статье ученым впервые удалось применить эти идеи для вычисления параметров реальных трехмерных молекул и их химических свойств. Численные методы активно используются в различных областях науки. Например, недавно мы писали, как российские физики открыли новую форму алюминия с помощью теории функционала плотности. Или как ученые исследовали пластическую деформацию металлов при помощи молекулярной динамики. Химия Физика 13 Окт. Читайте также. Прочь из моей головы Проведите операцию на мозге и узнайте, что станет с вашим пациентом.

Купить закладку Экстази Актау

Закладки героин в Звереве

Химические свойства

Hydra Опиум (Opium) Архангельск

Нерюнгри купить закладку Cocaine HQ

Купить Ханка, лирика на Hydra Армавир