1. 量子化学简介 量子化学,即使用量子力学的方法去研究化学问题的一门学科。既然提到量子力学,人们首先想到的就是宏观的经典力学。自经典力学的“结构”在物理学中建设起来时,许多实际问题得以迎刃而解。但经典力学并非万能,当研究体系十分小,例如原子、电子和原子核等微粒时,经典力学给出的结论总是不满人意。与此...
“第23届北京科音初级量子化学培训班” 将于5月24至27日于北京举办,是初学者真正从头一次性完整、系统性学习量子化学计算,从而能很快上手量子化学研究的重要机会,比起自己摸索、鼓捣能少走无数弯路。报名正在进行中,请点击此链接查看,欢迎参加!捐赠本论坛 (Donate this site) 开启辅助访问 切换到宽版 ...
量子化学关注的是电子,体现的是依赖电子分布的性质,特别适用于研究化学键的形成和断裂。量子力学伴随着第一代计算机的出现就涉足了诸多研究领域,今天我们用到的不同量子力学方法都是前辈们持续不断地在理论和方法上发展的成果。早期量子力学的应用还仅限于原子,或者高度对称的体系,现在借助计算机的发展,量子力学已经可以...
参加笔者讲授的北京科音自然科学研究中心（www.keinsci.com）开办的不同档次的量子化学培训，参加此培训是...
中国量子化学专业大学排名前三名分别为：清华大学、中国科技大学、中国南方科技大学。清华大学：在量子化学领域拥有强大的研究实力和教学质量，以严格的学术要求和高水平的师资队伍著称。学生有机会接触到最前沿的研究成果，并参与各类科研项目。此外，清华大学还与多个国家的顶尖机构保持着紧密的合作关系，提供...
利用Uni-Mol升级版进行高精度量子化学属性预测 今天为大家介绍的是来自Guolin Ke团队的一篇论文。近年来,在深度学习领域的发展已经在加快量子化学(QC)属性预测方面取得了显著进展,其通过消除了昂贵的电子结构计算需求,大大提高了效率。然而,之前的方法主要是基于一维的SMILES序列或二维的分子图进行学习,但这些方法未能...
Uni-Mol 是深势科技于 2022 年发布的一款基于分子三维结构的通用大模型，其性能优越、模型泛化能力强，在小分子性质预测、蛋白靶点预测、量子化学性质预测、MOF 材料吸附性能预测等任务上都超越了现有的解决方案。今年 3 月，深势科技与清华大学等合作，提出基于 Uni-Mol 的领域专属模型 Uni-MOF，用于预测各类工况下...
研究表明，当从单分子设置切换到多分子设置时，最近开发的机器学习模型的准确性会显著下降。而且，这些模型缺乏对不同化学课程的概括。此外，这项工作提供的实验证据表明，更大的数据集会在量子化学领域产生更好的 ML 模型。该研究以「nablaDFT: Large-Scale Conformational Energy and Hamiltonian Prediction benchmark ...
[量子化学]主要处理的是分子。[计算材料学]获得电子能带结构是一个主要的目标。[量子化学]主要希望获得分子的构型，键能，过渡态，光谱等信息。然而，两者实质上都是利用量子力学来进行计算，所以应当有很多相通之处。两者实质上都要求解多电子体系的薛定谔方程。即使是孔恩-沈吕九（Kohn-Sham）方程也是从薛定谔方程...
[量子化学] 1. 基组选取问题。 主要选取 Slater 函数或者(尤其是) Gauss 函数。这一点跟[计算材料学]里面的 Siesta 比较类似。然而,两者目的有所不同。在[计算材料学]里,往往计算出的结果就是终极结果,比如电子能带结构,缺陷的形成能,等等。在[量子化学]里,算出的分子的属性,往往进一步还要供其他计算使用,比如...