基于新一代密度泛函和神经网络势能面的量子反应动力学计算
介绍了近年来发展起来的新一代密度泛函XYG3及利用神经网络构造分子体系势能面的最新进展.以H.和CH5等体系为实例,表明基于高效准确的密度泛函电子结构计算,与神经网络高精度势能面构造的理想结合,可以得到可靠的化学动力学结果,并有望用于更大更复杂的体系.
量子反应动力学 密度泛函理论 神经网络 势能面
苏乃强 陈俊 徐昕 张东辉
复旦大学化学系,分子催化与功能材料上海市重点实验室,物质计算科学教育部重点实验室,上海200433 中国科学院大连化学物理研究所,分子反应动力学国家重点实验室,理论与计算化学研究中心,辽宁大连116023
国内会议
北京
中文
119-130
2015-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）