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结合神经网络方法和扩大训练基组构建新B3LYP泛函
B3LYP泛函 神经网络 描述符 训练基组
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2009/12/3
神经网络方法成功地应用于修正密度泛函理论B3LYP方法中的三个参数(a0、ax和ac)以构建新B3LYP交换相关泛函. 本文采用包含输入层、隐藏层和输出层的三层式的神经网络结构. 总电子数、多重度、偶极矩、动能、四极矩和零点能被选为物理描述符. 296个能量数据被随机地分成两组, 246个能量数据作为训练集以确定神经网络的最优结构和最优突触权重, 50个能量数据作为测试集以测试神经网络的预测能力....
多氰基立方烷生成热的DFT-B3LYP和半经验MO研究
氰基 立方烷 等键反应 生成热 半经验方程 密度函数 炸药 多氰基立方烷
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2007/12/21
摘要 运用密度泛函理论(DFT)B3LYP方法和半经验MO(MINDO/3,MNDO,AM1和PM3)方法系统计算了全部21种多氰基立方烷的生成热，首先，在DFT-B3LYP/6-31G^*水平下通过不破裂立方烷笼状骨架(亦即选择立方烷为参考物)的等键反应设计，精确计算了9种多氰基立方烷的生成热；发现B3LYP/6-31G^*结果分别地均与上述四种半经验MO方法求得的生成热之间存在良好的线性关系(...