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新一代密度泛函於化學反應上的應用 = Applying New-Gene...

國立高雄大學應用化學系碩士班

新一代密度泛函於化學反應上的應用 = Applying New-Generation Density Functional Theory to Chemical Reactions

紀錄類型:	書目-語言資料,印刷品 : 單行本
並列題名:	Applying New-Generation Density Functional Theory to Chemical Reactions
作者:	李敬燾,
其他團體作者:	國立高雄大學
出版地:	[高雄市]
出版者:	撰者;
出版年:	2008[民97]
面頁冊數:	96面圖，表 : 30公分;
標題:	密度泛函理論
標題:	Density Functional Theory
電子資源:	http://handle.ncl.edu.tw/11296/ndltd/13472291058620153949
附註:	指導教授：莊曜遠
附註:	參考書目：面77-82
附註:	附錄：MC3-DIDZ推導
其他題名:	新1代密度泛函於化學反應上的應用
摘要註:	本論文主要是以密度泛函理論（Density Functional Theory, DFT）的計算方法對原子化能（Atomization Energy）、游離能（Ionization Potential）、電子親合力（Electron Affinity）、質子親合力（Proton Affinities）進行計算，並期望得到較低計算成本與高精準度的方法。研究方向主要可分為兩大部份，第一部份針對MC-DFT（Multicoefficient Density Functional Theory）的結構最佳化計算進行研究與探討。由結果可以發現，MC-DFT可確實的進行結構最佳化的計算。第二部份針對MC3BB、MC3MPW、B2PLYP以及MPW2PLYP等4種加入MP2（Møller-Plesset second order perturbation theory）相關能於混成密度泛函（Hybrid Density Functional Theory, HDFT）計算中的DHDF（Double Hybrid Density Functional Theory）方法，以6-31+G(d,p)的基底函數重新調整計算參數，並以調整後的參數分別對AE109、IP13、EA13與PA8等4個分子資料庫進行計算。由結果發現，除PA8的平均誤差為1 kcal/mol左右，AE109、IP13與EA13的MUE（Mean Unsigned Error）都高於2 kcal/mol。與原始的DHDF方法比較之下，發現基底函數對計算上的效應仍較計算方法明顯，而本次研究所使用的基底函數6-31+G(d,p)並無法達到足夠的準確度，因此未來有必要再加大基底函數並重新進行參數的調整。但是整體而言，在計算的成本上已大幅的降低。 We calculate Atomization Energy, Ionization Potential, Electron Affinity and Proton Affinities by applying the DFT (Density Functional Theory) methods. We hope to develop a scheme with lower computation cost but higher accuracy. The thisis may be divided into two parts. First, we investigate the geometries optimization by Multicoefficient Density Functional Theory ( MC-DFT). The geometries optimization with MC-DFT generates reasonable results.. Second, we investigate the Double Hybrid Density Functional Theory (DHDF) methods that join the MP2 (Møller-Plesset second order perturbation) correlation energy with HDFT (Hybrid Density Functional Theory). In DHDF, we carried out MC3BB, MC3MPW, B2PLYP and MPW2PLYP methods. We changed the basis set to 6-31+G(d,p) level and readjust parameters. We calculated AE109, IP13, EA13, PA8 databases test sets by the new parameter. By the result, all Mean Unsigned Error (MUE) were higher than 2 kcal/mol else PA8. As compared with original DHDF methods, we found the dimension of basis set was more important than computational methods. In the research, the 6-31+G(d,p) basis set was not enough, in the future, we allow for larger basis set and readjusted parameter. However, the computational cost was down.

新一代密度泛函於化學反應上的應用 = Applying New-Generation Density Functional Theory to Chemical Reactions
李, 敬燾

新一代密度泛函於化學反應上的應用 = Applying New-Generation Density Functional Theory to Chemical Reactions / 李敬燾撰 - [高雄市] : 撰者, 2008[民97]. - 96面 ; 圖，表 ; 30公分.
指導教授：莊曜遠參考書目：面77-82附錄：MC3-DIDZ推導.
密度泛函理論Density Functional Theory

新一代密度泛函於化學反應上的應用 = Applying New-Generation Density Functional Theory to Chemical Reactions
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328 $a 碩士論文--國立高雄大學應用化學系碩士班
330 $a 本論文主要是以密度泛函理論（Density Functional Theory, DFT）的計算方法對原子化能（Atomization Energy）、游離能（Ionization Potential）、電子親合力（Electron Affinity）、質子親合力（Proton Affinities）進行計算，並期望得到較低計算成本與高精準度的方法。研究方向主要可分為兩大部份，第一部份針對MC-DFT（Multicoefficient Density Functional Theory）的結構最佳化計算進行研究與探討。由結果可以發現，MC-DFT可確實的進行結構最佳化的計算。第二部份針對MC3BB、MC3MPW、B2PLYP以及MPW2PLYP等4種加入MP2（Møller-Plesset second order perturbation theory）相關能於混成密度泛函（Hybrid Density Functional Theory, HDFT）計算中的DHDF（Double Hybrid Density Functional Theory）方法，以6-31+G(d,p)的基底函數重新調整計算參數，並以調整後的參數分別對AE109、IP13、EA13與PA8等4個分子資料庫進行計算。由結果發現，除PA8的平均誤差為1 kcal/mol左右，AE109、IP13與EA13的MUE（Mean Unsigned Error）都高於2 kcal/mol。與原始的DHDF方法比較之下，發現基底函數對計算上的效應仍較計算方法明顯，而本次研究所使用的基底函數6-31+G(d,p)並無法達到足夠的準確度，因此未來有必要再加大基底函數並重新進行參數的調整。但是整體而言，在計算的成本上已大幅的降低。 We calculate Atomization Energy, Ionization Potential, Electron Affinity and Proton Affinities by applying the DFT (Density Functional Theory) methods. We hope to develop a scheme with lower computation cost but higher accuracy. The thisis may be divided into two parts. First, we investigate the geometries optimization by Multicoefficient Density Functional Theory ( MC-DFT). The geometries optimization with MC-DFT generates reasonable results.. Second, we investigate the Double Hybrid Density Functional Theory (DHDF) methods that join the MP2 (Møller-Plesset second order perturbation) correlation energy with HDFT (Hybrid Density Functional Theory). In DHDF, we carried out MC3BB, MC3MPW, B2PLYP and MPW2PLYP methods. We changed the basis set to 6-31+G(d,p) level and readjust parameters. We calculated AE109, IP13, EA13, PA8 databases test sets by the new parameter. By the result, all Mean Unsigned Error (MUE) were higher than 2 kcal/mol else PA8. As compared with original DHDF methods, we found the dimension of basis set was more important than computational methods. In the research, the 6-31+G(d,p) basis set was not enough, in the future, we allow for larger basis set and readjusted parameter. However, the computational cost was down.
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517 1 $a 新1代密度泛函於化學反應上的應用 $z chi
610 0 $a 密度泛函理論 $a 結構最佳化 $a 多層方法
610 1 $a Density Functional Theory $a Geometry Optimization $a Multilevel Method
681 $a 008M/0019 $b 421202 4044 $v 增訂八版
700 1 $a 李 $b 敬燾 $4 撰 $3 166133
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