已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

GFN2-xTB—An Accurate and Broadly Parametrized Self-Consistent Tight-Binding Quantum Chemical Method with Multipole Electrostatics and Density-Dependent Dispersion Contributions

多极展开 紧密结合 偶极子 统计物理学 静电学 物理 各向异性 计算物理学 化学 计算化学 分子物理学 电子结构 量子力学
作者
Christoph Bannwarth,Sebastian Ehlert,Stefan Grimme
出处
期刊:Journal of Chemical Theory and Computation [American Chemical Society]
卷期号:15 (3): 1652-1671 被引量:2762
标识
DOI:10.1021/acs.jctc.8b01176
摘要

An extended semiempirical tight-binding model is presented, which is primarily designed for the fast calculation of structures and noncovalent interaction energies for molecular systems with roughly 1000 atoms. The essential novelty in this so-called GFN2-xTB method is the inclusion of anisotropic second order density fluctuation effects via short-range damped interactions of cumulative atomic multipole moments. Without noticeable increase in the computational demands, this results in a less empirical and overall more physically sound method, which does not require any classical halogen or hydrogen bonding corrections and which relies solely on global and element-specific parameters (available up to radon, Z = 86). Moreover, the atomic partial charge dependent D4 London dispersion model is incorporated self-consistently, which can be naturally obtained in a tight-binding picture from second order density fluctuations. Fully analytical and numerically precise gradients (nuclear forces) are implemented. The accuracy of the method is benchmarked for a wide variety of systems and compared with other semiempirical methods. Along with excellent performance for the "target" properties, we also find lower errors for "off-target" properties such as barrier heights and molecular dipole moments. High computational efficiency along with the improved physics compared to its precursor GFN-xTB makes this method well-suited to explore the conformational space of molecular systems. Significant improvements are furthermore observed for various benchmark sets, which are prototypical for biomolecular systems in aqueous solution.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小张完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
ninomae发布了新的文献求助10
2秒前
叫哥神手完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
清水完成签到,获得积分10
4秒前
昭昭如我愿完成签到,获得积分10
5秒前
天天快乐应助Billy采纳,获得10
5秒前
叫哥神手发布了新的文献求助10
6秒前
搜集达人应助日光下采纳,获得10
7秒前
娄高飞发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
桃子梅花完成签到 ,获得积分10
10秒前
13秒前
李大太阳发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
15秒前
科研通AI6应助www采纳,获得10
16秒前
姜姜完成签到 ,获得积分10
17秒前
berrypeng发布了新的文献求助10
17秒前
小二郎应助NING0611采纳,获得10
18秒前
廖书香完成签到,获得积分10
18秒前
自由丹雪发布了新的文献求助10
21秒前
苯苯发布了新的文献求助10
24秒前
糊涂呆完成签到 ,获得积分10
24秒前
今夜有雨完成签到 ,获得积分10
25秒前
26秒前
信哥哥发布了新的文献求助50
26秒前
26秒前
浮游应助积极牛青采纳,获得10
28秒前
28秒前
淇他人完成签到,获得积分20
29秒前
机灵柚子发布了新的文献求助10
31秒前
达瓦里希完成签到 ,获得积分10
31秒前
淇他人发布了新的文献求助10
32秒前
科研通AI5应助清爽的初之采纳,获得10
32秒前
科研通AI5应助小米粥采纳,获得10
32秒前
要减肥的安柏完成签到 ,获得积分10
33秒前
莫言发布了新的文献求助10
34秒前
Renie完成签到 ,获得积分10
34秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Zeolites: From Fundamentals to Emerging Applications 1500
Hidden Generalizations Phonological Opacity in Optimality Theory 500
translating meaning 500
Storie e culture della televisione 500
Selected research on camelid physiology and nutrition 500
《2023南京市住宿行业发展报告》 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4899338
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4179706
关于积分的说明 12975494
捐赠科研通 3943810
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2163542
邀请新用户注册赠送积分活动 1181774
关于科研通互助平台的介绍 1087499