亲爱的研友该休息了!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!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Molecular acidity: An accurate description with information‐theoretic approach in density functional reactivity theory

密度泛函理论 反应性(心理学) 计算化学 计算机科学 化学 医学 病理 替代医学
作者
Xiaofang Cao,Chunying Rong,Aiguo Zhong,Tian Lu,Shubin Liu
出处
期刊:Journal of Computational Chemistry [Wiley]
卷期号:39 (2): 117-129 被引量:84
标识
DOI:10.1002/jcc.25090
摘要

Molecular acidity is one of the important physiochemical properties of a molecular system, yet its accurate calculation and prediction are still an unresolved problem in the literature. In this work, we propose to make use of the quantities from the information‐theoretic (IT) approach in density functional reactivity theory and provide an accurate description of molecular acidity from a completely new perspective. To illustrate our point, five different categories of acidic series, singly and doubly substituted benzoic acids, singly substituted benzenesulfinic acids, benzeneseleninic acids, phenols, and alkyl carboxylic acids, have been thoroughly examined. We show that using IT quantities such as Shannon entropy, Fisher information, Ghosh–Berkowitz–Parr entropy, information gain, Onicescu information energy, and relative Rényi entropy, one is able to simultaneously predict experimental p K a values of these different categories of compounds. Because of the universality of the quantities employed in this work, which are all density dependent, our approach should be general and be applicable to other systems as well. © 2017 Wiley Periodicals, Inc.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
阔达烤鸡关注了科研通微信公众号
11秒前
14秒前
16秒前
16秒前
大个应助白鹿丸采纳,获得10
21秒前
研友_VZG7GZ应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
冷静斌发布了新的文献求助10
26秒前
PAD发布了新的文献求助10
28秒前
33秒前
冷静斌完成签到,获得积分10
40秒前
Lucas应助简单的莫言采纳,获得10
44秒前
烟花应助DVG采纳,获得10
47秒前
乐乐应助简单的莫言采纳,获得10
52秒前
筑梦之鱼完成签到,获得积分10
53秒前
苗条的依珊完成签到 ,获得积分10
57秒前
volcano完成签到,获得积分20
1分钟前
山野完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
科研通AI6.2应助tang采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
嘉子发布了新的文献求助100
1分钟前
美美发布了新的文献求助10
1分钟前
科研通AI6.2应助王星星采纳,获得10
2分钟前
xxdingdang完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
王星星发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
六六发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
名子劝学完成签到 ,获得积分10
2分钟前
乙希发布了新的文献求助10
2分钟前
酷波er应助Mine采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
科研通AI6.1应助王星星采纳,获得10
2分钟前
科研通AI6.2应助乙希采纳,获得10
2分钟前
科研通AI6.1应助chen采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
3分钟前
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
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 2000
Psychology and Work Today 1000
Research for Social Workers 1000
Mastering New Drug Applications: A Step-by-Step Guide (Mastering the FDA Approval Process Book 1) 800
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5907619
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 6793844
关于积分的说明 15768383
捐赠科研通 5031453
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2709087
邀请新用户注册赠送积分活动 1658260
关于科研通互助平台的介绍 1602587