2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁
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文檔簡介

1、物質的標準生成焓(△fHθ)是一個非常重要的物理性質。它可以用來判斷物質的穩定性，估計化學反應的能量變化和計算其它熱動力學量。由于實驗手段的限制，準確預測物質的標準生成焓(△fHθ)一直是計算化學的熱點及難點之一。原理上，基于波函數方法的從頭算理論可以通過逼近完備基組及逼近全電子組態相互作用(Full CI)方法來獲得任意精度的能量值。但實際上，由于計算量過大，這一類的方法難以應用于較復雜的實際體系。密度泛函理論(DFT)由于其計算量與

2、HF方法相當，計算結果的準確性在很多方面卻達到甚至超過了許多高等級的后自洽場方法，得到廣泛的應用。但是最近的研究表明，DFT的計算誤差隨著體系的加大不斷增大。因此涌現出許多基于DFT的能量校正方法。 本文提出了一個基于神經元網絡的校正DFT計算生成焓的方法，稱為X1方法。該方法以體系中各元素原子數、原子總數、電子總數、零點能以及B3LYP計算的生成焓為參數，有效校正了B3LYP/6-311+G(3df，2p)//B3LYP/6-

3、311+G(d，p)計算的氣態中性分子在298K下的標準生成焓。對于最高含10個重原子(非氫原子)的G3/99中性分子集，平均絕對誤差(MAD)由5.58kcal/mol降至1.43kcal/mol；對于X1-1集(包含170個有機或無機中性分子，最高含32個重原子)，MAD由13.60 kcal/mol降至1.48 kcal/mol；對于額外的95個有機分子(最高含14個重原子)組成的測試集，MAD由11.10 kcal/mol降至1

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