New Chemistry in Gaussian 16Gaussian 16 expands the range of molecules and types of chemical problems that you can model. More...GaussView 6 in Action Become familiar with GaussView 6’s wide array of new features through brief video demos. More......
数据)Theelectronicstateis1-A1.Alphaocc.eigenvalues–占有轨道能级Alphavirt.eigenvalues–空轨道能级Condensedtoatoms(allelectrons):(数据)Mullikenatomiccharges:(数据)SumofMullikencharges=0.00000Atomicchargeswithhydrogenssummedintoheavyatoms:(数据)Electronicspatialextent(au):<R**2>=5963.4214Dipolemoment(...
数据)Theelectronicstateis1-A1.Alphaocc.eigenvalues–占有轨道能级Alphavirt.eigenvalues–空轨道能级Condensedtoatoms(allelectrons):(数据)Mullikenatomiccharges:(数据)SumofMullikencharges=0.00000Atomicchargeswithhydrogenssummedintoheavyatoms:(数据)Electronicspatialextent(au):<R**2>=5963.4214Dipolemoment(...
本文共介绍了21种常用分子模拟软件的分类、应用及优缺点,具体包括:VASP,Materials Studio,CASTEP,DMol3,Wien2K,ABINIT,Quantum-Espresso,SIESTA,ATK,Lammps,GROMACS,CPMD,Chemshell, Gaussian 16,MOLPRO,MOLCAS,TURBOMOLE,Q-chem,NWchem,MOP...
混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法 主要内容: 1、 概率论预备知识 2、 单高斯模型 3、 混合高斯模型 4、 EM算法 5、 K-means聚类算法 一、概率论预备知识 1、 数学期望/均值、方差/标准差 设离散型随机变量X的分布律为 则称 为X的数学期望或均值 ...
Gaussian入门技巧一（自旋多重度）Gaussian⼊门技巧⼀（⾃旋多重度）关于⾃旋多重度 定义: 多重度＝2S+1, S=n*1/2,n为单电⼦数。所以，关键是单电⼦的数⽬是多少。当有偶数个电⼦时，例如 O2，共有16个电⼦，那么单电⼦数⽬可能是0，即8个alpha和8个beta电⼦配对，对应单重态，...
自然语言推理 (Natural Language Inference, NLI) 是一个活跃的研究领域,许多基于循环神经网络(RNNs),卷积神经网络(CNNs),self-attention 网络 (SANs) 的模型为此提出。尽管这些模型取得了不错的表现,但是基于 RNNs 的模型难以并行训练,基于 CNNs 的模型需要耗费大量的参数,基于 self-attention 的模型弱于捕获文本...
在进行Gaussian量化模拟时，自旋多重度的判断方法如下：计算公式：自旋多重度的计算公式为2S+1= NαNβ+1，其中S表示自旋量子数，Nα和Nβ分别代表alpha和beta电子的数量。简单体系的直接计算：对于简单的原子或离子，如氢原子H、氧原子O、氯原子Cl、铁原子Fe以及二价铁离子Fe2?和三价铁离子Fe3?，...
新加坡南洋理工大学 S-Lab 的研究者们提出了 GaussianCity,该工作重新定义了无界 3D 城市生成,让它变得 60 倍更快。 想象一下,一座生机勃勃的 3D 城市在你眼前瞬间成型 —— 没有漫长的计算,没有庞大的存储需求,只有极速的生成和惊人的细节。 然而,现实却远非如此。现有的 3D 城市生成方法,如基于 NeRF 的 ...
混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法 这篇讨论使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行密度估计(density estimation)。 与k-means一样,给定的训练样本是 ,我们将隐含类别标签用 表示。与k-means的硬指定不同,我们首先认为 是满足一定的概率分布的,这里我们认为满足多项式分布,...