The Journal of Physical Chemistry Letters· 2020Q1
Doğru ve Sayısal Olarak Verimli r²SCAN Meta-Genelleştirilmiş Gradyan Yaklaşımı
Accurate and Numerically Efficient r<sup>2</sup>SCAN Meta-Generalized Gradient Approximation
- 1.236atıf
- Q1SCImago
- 2020yıl
Kısa özet
Yeni bir meta-genelleştirilmiş gradyan yaklaşımı olan r²SCAN, rSCAN'ın sayısal performansını korurken SCAN'ın aktarılabilir doğruluğunu geri kazandırır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Yeni bir meta-genelleştirilmiş gradyan yaklaşımı olan r²SCAN tanıtıldı.
- r²SCAN, SCAN'ın aktarılabilir doğruluğunu geri kazandırır.
- r²SCAN, rSCAN'ın sayısal performansını korur.
- Yeni fonksiyonel, rSCAN'dan farklı olarak kesin kısıtlamalara uyar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
2015 115, 036402] that improves SCAN's numerical performance at the expense of breaking constraints known from the exact exchange-correlation functional. We construct a new meta-generalized gradient approximation by restoring exact constraint adherence to rSCAN. The resulting functional maintains rSCAN's numerical performance while restoring the transferable accuracy of SCAN.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. The Journal of Physical Chemistry Letters, 2020 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Spektroskopi
SpectroscopyChemistry