ترجمه فارسی مقاله طیف سنجی مادون قرمز کامپوزیت کارآمد: ترکیب تقریب مضاعف هارمونیک با پتانسیل های یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Efficient Composite Infrared Spectroscopy: Combining the Doubly-Harmonic Approximation with Machine Learning Potentials
عنوان مقاله به فارسی طیف سنجی مادون قرمز کامپوزیت کارآمد: ترکیب تقریب مضاعف هارمونیک با پتانسیل های یادگیری ماشین
نویسندگان Philipp Pracht, Yuthika Pillai, Venkat Kapil, Gábor Csányi, Nils Gönnheimer, Martin Vondrák, Johannes T. Margraf, David J. Wales
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 58
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Chemical Physics,فیزیک شیمیایی ,
توضیحات Submitted 6 September, 2024; v1 submitted 15 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 6 سپتامبر 2024 ؛V1 ارسال شده در 15 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Vibrational spectroscopy is a cornerstone technique for molecular characterization and offers an ideal target for the computational investigation of molecular materials. Building on previous comprehensive assessments of efficient methods for infrared (IR) spectroscopy, this study investigates the predictive accuracy and computational efficiency of gas-phase IR spectra calculations, accessible through a combination of modern semiempirical quantum mechanical and transferable machine learning potentials. A composite approach for IR spectra prediction based on the doubly-harmonic approximation, utilizing harmonic vibrational frequencies in combination squared derivatives of the molecular dipole moment, is employed. This approach allows for methodical flexibility in the calculation of IR intensities from molecular dipoles and the corresponding vibrational modes. Various methods are systematically tested to suggest a suitable protocol with an emphasis on computational efficiency. Among these methods, semiempirical extended tight-binding (xTB) models, classical charge equilibrium models, and machine learning potentials trained for dipole moment prediction are assessed across a diverse dataset of organic molecules. We particularly focus on the recently reported machine learning potential MACE-OFF23 to address the accuracy limitations of conventional low-cost quantum mechanical and force-field methods. This study aims to establish a standard for the efficient computational prediction of IR spectra, facilitating the rapid and reliable identification of unknown compounds and advancing automated analytical workflows in chemistry.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

طیف سنجی ارتعاش یک روش سنگ بنای سنگ بنای برای توصیف مولکولی است و یک هدف ایده آل برای بررسی محاسباتی مواد مولکولی ارائه می دهد.با استفاده از ارزیابی های جامع قبلی روشهای کارآمد برای طیف سنجی مادون قرمز (IR) ، این مطالعه به بررسی صحت پیش بینی کننده و کارایی محاسباتی محاسبات طیف های IR فاز گاز ، که از طریق ترکیبی از پتانسیل های یادگیری مکانیکی نیمه تجربی و قابل انتقال قابل دسترسی است.یک رویکرد کامپوزیت برای پیش بینی طیف IR بر اساس تقریب مضاعف هارمونیک ، با استفاده از فرکانس های ارتعاش هارمونیک در مشتقات مربع ترکیبی از لحظه دو قطبی مولکولی ، استفاده می شود.این روش امکان انعطاف پذیری روشمند در محاسبه شدت IR از قطب های مولکولی و حالت های ارتعاش مربوطه را فراهم می کند.روشهای مختلفی به طور سیستماتیک آزمایش می شوند تا پروتکل مناسبی را با تأکید بر بهره وری محاسباتی نشان دهند.در میان این روش ها ، مدلهای نیمه تجربی محدود به اتصال محکم (XTB) ، مدل های تعادل بار کلاسیک و پتانسیل های یادگیری ماشین که برای پیش بینی لحظه دو قطبی آموزش دیده اند ، در یک مجموعه داده متنوع از مولکول های آلی ارزیابی می شوند.ما به ویژه بر روی MACE-OFF23 بالقوه یادگیری ماشین اخیراً گزارش شده برای پرداختن به محدودیت های صحت روشهای مکانیکی کوانتومی کم هزینه معمولی و میدان نیرو تمرکز می کنیم.این مطالعه با هدف ایجاد استانداردی برای پیش بینی محاسباتی کارآمد طیف IR ، تسهیل شناسایی سریع و قابل اعتماد ترکیبات ناشناخته و پیشبرد گردش کار تحلیلی خودکار در شیمی.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.