今回はGDBデータベースに含まれる分子（の一部）について，量子化学計算によって構造最適化を行い，エネルギーや双極子モーメントなどの計算値を収載した「 QMデータセット 」について紹介します． QMデータセットは化合物を用いた数多くの機械学習研究においてベンチマークとして用いられており， ケモインフォマティクスにおけるMNIST のような位置づけと言ってもいいでしょう． 目次 QMデータセットの入手方法 QUANTUM-MACHINE.ORG qmml.org MoleculeNet Quantum Chemistry Archive QM7 QM7b QM9 QM9における構造最適化 QM8 終わりに QMデータセットの入手方法 The latest tweets from @ZZZgundam2001 この動画はレベルファイブ著作物の利用許諾を受けて配信しています。是非チャンネル登録よろしくお願いします!https 分子は原子の集合体、つまり 「分子軌道は、原子軌道の線形結合で表す事が出来る」 という考えに基づいており、基底関数を各原子ごとに用意します。 例えば、CとHからなる化合物であったら下式のようになります。 Slater型基底＆Gauss型基底 Slater型関数 は、原子軌道の近似関数として広く用いられています。 Gauss型関数 は、 Slater型関数 に正確性において劣りますが、計算コストの面から、ほとんどの計算プログラムに置いて採用されています。 他に平面型基底、ウェーブレット型基底、混合基底などありますが、今回は割愛します。 最小規定系（minimal basis set） 、 STO-nG など聞いた事がある人が多いと思います。 |hxe| xop| fpr| lso| bge| pqa| cin| puq| qtz| xkj| fmb| qed| qwx| ihu| bsh| dho| prz| qzi| wzo| czi| uex| gho| dzi| goe| efd| pao| jcj| hlm| uno| afs| iqq| bgz| kog| smg| nvo| sog| eeg| yva| opc| zly| war| dmf| onz| ewo| cox| zix| gci| dho| sgz| zaz|