库普曼斯定理符合的长距离校正 (KTLC) 密度函数通过黑盒优化和对有机分子的数据驱动预测进行介导
Kei Terayama1,2,3, Yamato Osaki4, Takehiro Fujita5
1Graduate School of Medical Life Science, Yokohama City University, 1-7-29 Suehiro-cho, Tsurumi-ku Kanagawa 230-0045, Japan.
贝叶斯优化有效调整密度函数理论 (DFT) 参数,以准确地预测分子性质. 该方法应用于范围分离的函数,产生与实验数据可比的结果,并使机器学习模型开发成为可能.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 材料科学是一种材料科学.
- 量子力学就是量子力学.
背景情况:
- 密度函数理论 (DFT) 在化学,物理学和材料科学中至关重要.
- 准确的分子性质预测需要在DFT中精确的功能参数化.
- 现有的DFT函数通常需要对分子特定的参数进行调整.
研究的目的:
- 使用贝叶斯优化 (BO) 来优化范围分离函数 (LC-BLYP,CAM-B3LYP) 的参数.
- 为了确保优化的函数满足库普曼定理,以提高准确性.
- 开发一个机器学习模型来预测最佳的DFT参数.
主要方法:
- 用贝叶斯优化 (BO) 来调整LC-BLYP和CAM-B3LYP函数的参数.
- 库普曼定理被用作优化目标标准.
- 为了训练机器学习模型,生成了3000多个分子的数据集.
主要成果:
- 贝叶斯优化有效地优化了功能参数.
- 符合库普曼定理的LC-BLYP (KTLC-BLYP) 实现了与实验紫外线吸收值相当的精度.
- 一个机器学习模型成功地开发出来,可以预测LC-BLYP参数.
结论:
- 贝叶斯优化是改进DFT函数的强大工具.
- KTLC-BLYP显示了准确的分子性质预测的巨大潜力.
- 开发的机器学习方法促进了DFT的自动参数预测.
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