Вычислительная химия

Вычислительная химия — это раздел химии , который использует компьютерное моделирование для решения химических задач. ^[1] Он использует методы теоретической химии , включенные в компьютерные программы, для расчета структур и свойств молекул , групп молекул и твердых тел. ^[2] Важность этой темы обусловлена тем фактом, что, за исключением некоторых относительно недавних открытий, связанных с молекулярным ионом водорода ( дигидрокатионом ), достижение точного квантовомеханического описания химических систем аналитически или в замкнутой форме невозможно. . ^[3] Сложность, присущая проблеме многих тел, усугубляет проблему детального описания квантово-механических систем. ^[4] Хотя результаты вычислений обычно дополняют информацию, полученную в ходе химических экспериментов , иногда они могут предсказывать ненаблюдаемые химические явления . ^[5]

Обзор [ править ]

Вычислительная химия отличается от теоретической химии , которая предполагает математическое описание химии. Однако вычислительная химия предполагает использование компьютерных программ и дополнительных математических навыков для точного моделирования различных химических задач. В теоретической химии химики, физики и математики разрабатывают алгоритмы и компьютерные программы для прогнозирования атомных и молекулярных свойств и путей реакций химических реакций. Компьютерные химики, напротив, могут просто применять существующие компьютерные программы и методологии для решения конкретных химических вопросов. ^[7]

Исторически вычислительная химия имела два разных аспекта:

Вычислительные исследования, используемые для поиска отправной точки для лабораторного синтеза или для помощи в понимании экспериментальных данных, таких как положение и источник спектроскопических пиков. ^[8]
Вычислительные исследования, используемые для предсказания возможности существования совершенно неизвестных молекул или для изучения механизмов реакций, которые трудно изучить с помощью экспериментов. ^[8]

Эти аспекты, наряду с целью вычислительной химии, привели к созданию целого ряда алгоритмов.

История [ править ]

Основываясь на основополагающих открытиях и теориях в истории квантовой механики , первые теоретические расчеты в химии были проведены Уолтером Гейтлером и Фрицем Лондоном в 1927 году с использованием теории валентных связей . ^[9] Книги, оказавшие влияние на раннее развитие вычислительной квантовой химии, включают книгу Лайнуса Полинга и Э. Брайта Уилсона « 1935 года Введение в квантовую механику – с приложениями к химии» , ^[10] Айринг , Уолтер и Кимбалл, «Квантовая химия» , 1944 г. ^[11] «Элементарная волновая механика» Гейтлера 1945 года - с приложениями к квантовой химии , ^[12] и более поздний Коулсона учебник « Валенс » 1952 года , каждый из которых служил основным справочником для химиков в последующие десятилетия. ^[13]

С развитием эффективных компьютерных технологий в 1940-х годах решение сложных волновых уравнений для сложных атомных систем стало достижимой целью. В начале 1950-х годов были выполнены первые полуэмпирические расчеты атомных орбиталей. Химики-теоретики стали активными пользователями первых цифровых компьютеров. Одно значительное достижение было отмечено статьей Клеменса Рутана в 1951 году в «Обзорах современной физики». ^[14]^[15]Эта статья в основном посвящена подходу «LCAO MO» (линейная комбинация атомных орбиталей, молекулярных орбиталей). В течение многих лет это была вторая по цитируемости статья в этом журнале. ^[14]^[15] Очень подробный отчет о таком использовании в Соединенном Королевстве дан Смитом и Сатклиффом. ^[16] Первые методом ab initio Хартри-Фока расчеты двухатомных молекул были выполнены в 1956 году в Массачусетском технологическом институте с использованием базисного набора орбиталей Слейтера . ^[17] Для двухатомных молекул систематическое исследование с использованием минимального базисного набора и первые расчеты с более крупным базисным набором были опубликованы Рансилом и Несбетом соответственно в 1960 году. ^[18]Первые многоатомные расчеты с использованием гауссовых орбиталей были выполнены в конце 1950-х годов. Первые расчеты конфигурационного взаимодействия были выполнены в Кембридже на компьютере EDSAC в 1950-х годах с использованием гауссовских орбиталей Бойсом и его коллегами. ^[19] библиография расчетов ab initio , К 1971 году, когда была опубликована ^[20] самыми крупными включенными молекулами были нафталин и азулен . ^[21]^[22] Резюме многих более ранних разработок теории ab initio были опубликованы Шефером. ^[23]

В 1964 году расчеты методом Хюкеля (с использованием метода простой линейной комбинации атомных орбиталей (LCAO) для определения энергии электронов молекулярных орбиталей π-электронов в сопряженных углеводородных системах) молекул, сложность которых варьируется от бутадиена и бензола до овалена были произведены . компьютеры в Беркли и Оксфорде. ^[24] Эти эмпирические методы были заменены в 1960-х годах полуэмпирическими методами, такими как CNDO . ^[25]

В начале 1970-х годов ab initio эффективные компьютерные программы , такие как ATMOL, Gaussian , IBMOL и POLYAYTOM. стали использоваться для ускорения неэмпирических расчетов молекулярных орбиталей ^[26] Из этих четырех программ все еще используется только Gaussian, которая сейчас значительно расширена, но сейчас используется и множество других программ. ^[26] В то же время методы молекулярной механики , такие как силовое поле ММ2 , были разработаны, в первую очередь, Норманом Аллинджером . ^[27]

Одно из первых упоминаний термина « вычислительная химия» можно найти в книге Сидни Фернбаха и Абрахама Хаскелла Тауба «Компьютеры и их роль в физических науках» 1970 года , где они заявляют: «Поэтому кажется, что «вычислительная химия» наконец-то может быть все больше и больше становится реальностью». ^[28] В 1970-е годы самые разные методы стали рассматриваться как часть новой развивающейся дисциплины — вычислительной химии . ^[29] Журнал вычислительной химии был впервые опубликован в 1980 году.

Вычислительная химия была удостоена нескольких Нобелевских премий, особенно в 1998 и 2013 годах. Уолтер Кон «за разработку теории функционала плотности» и Джон Попл «за разработку вычислительных методов в квантовой химии» получили премию по химии 1998 года Нобелевская премия . ^[30] Мартин Карплюс , Майкл Левитт и Арье Варшел получили Нобелевскую премию по химии 2013 года за «разработку многомасштабных моделей сложных химических систем». ^[31]

Приложения [ править ]

В вычислительной химии есть несколько областей.

Предсказание молекулярной структуры молекул с помощью моделирования сил или более точных квантово-химических методов для поиска стационарных точек на энергетической поверхности при изменении положения ядер. ^[32]
Хранение и поиск данных о химических веществах (см. химические базы данных ). ^[33]
Выявление корреляций между химическими структурами и свойствами (см. количественную взаимосвязь структура-свойство (QSPR) и количественную взаимосвязь структура-активность (QSAR)). ^[34]
Вычислительные подходы, помогающие эффективно синтезировать соединения. ^[35]
Вычислительные подходы к созданию молекул, которые определенным образом взаимодействуют с другими молекулами (например, разработка лекарств и катализ ). ^[36]

Эти поля могут привести к нескольким приложениям, как показано ниже.

Катализ [ править ]

Вычислительная химия может помочь предсказать такие значения, как энергия активации катализа. Присутствие катализатора открывает другой путь реакции (показан красным) с более низкой энергией активации. Конечный результат и общая термодинамика одинаковы.

Вычислительная химия — это инструмент для анализа каталитических систем без проведения экспериментов. Современная теория электронной структуры и теория функционала плотности позволили исследователям открыть и понять катализаторы . ^[37]Компьютерные исследования применяют теоретическую химию к исследованиям катализа. Методы теории функционала плотности рассчитывают энергии и орбитали молекул, чтобы создать модели этих структур. ^[38] Используя эти методы, исследователи могут прогнозировать такие значения, как энергия активации , реактивность сайта. ^[39] и другие термодинамические свойства. ^[38]

Данные, которые сложно получить экспериментально, можно найти с помощью вычислительных методов моделирования механизмов каталитических циклов. ^[39]Квалифицированные компьютерные химики дают прогнозы, близкие к экспериментальным данным, при правильном учете методов и базисных наборов. Имея хорошие вычислительные данные, исследователи могут предсказать, как можно улучшить катализаторы, чтобы снизить стоимость и повысить эффективность этих реакций. ^[38]

лекарств Разработка

Вычислительная химия используется при разработке лекарств для моделирования потенциально полезных молекул лекарств и помогает компаниям сэкономить время и деньги при разработке лекарств. Процесс открытия лекарств включает в себя анализ данных, поиск способов улучшения существующих молекул, поиск синтетических путей и тестирование этих молекул. ^[36]Вычислительная химия помогает в этом процессе, предсказывая, какие эксперименты лучше всего проводить без проведения других экспериментов. Вычислительные методы также позволяют найти значения, которые трудно найти экспериментально, например, pKa соединений. ^[40]Такие методы, как теория функционала плотности, можно использовать для моделирования молекул лекарств и определения их свойств, таких как энергии ВЗМО и НСМО, а также молекулярные орбитали. Компьютерные химики также помогают компаниям в разработке информатики, инфраструктуры и разработке лекарств. ^[41]

Помимо синтеза лекарств, носители лекарств также исследуются компьютерными химиками на предмет наноматериалов . Это позволяет исследователям моделировать окружающую среду для проверки эффективности и стабильности носителей лекарств. Понимание того, как вода взаимодействует с этими наноматериалами, обеспечивает стабильность материала в организме человека. Такое компьютерное моделирование помогает исследователям оптимизировать материал и найти лучший способ структурировать эти наноматериалы перед их созданием. ^[42]

вычислительной химии Базы данных

Базы данных полезны как вычислительным, так и невычислительным химикам при исследованиях и проверке достоверности вычислительных методов. Эмпирические данные используются для анализа погрешности вычислительных методов по сравнению с экспериментальными данными. Эмпирические данные помогают исследователям с их методами и базисными наборами быть более уверенными в результатах исследователей. Базы данных вычислительной химии также используются при тестировании программного обеспечения или оборудования для вычислительной химии. ^[43]

Базы данных также могут использовать чисто расчетные данные. В чисто расчетных данных используются расчетные значения, а не экспериментальные значения для баз данных. Чисто рассчитанные данные позволяют избежать этих поправок на различные экспериментальные условия, такие как энергия нулевой точки. Эти расчеты также позволяют избежать экспериментальных ошибок для трудно поддающихся тестированию молекул. Хотя чисто расчетные данные часто не идеальны, выявлять проблемы часто легче на расчетных данных, чем на экспериментальных. ^[43]

Базы данных также предоставляют публичный доступ к информации, которую могут использовать исследователи. Они содержат данные, которые другие исследователи нашли и загрузили в эти базы данных, чтобы каждый мог их найти. Исследователи используют эти базы данных, чтобы найти информацию об интересующих молекулах и узнать, что можно сделать с этими молекулами. Некоторые общедоступные химические базы данных включают следующее. ^[43]

BindingDB : содержит экспериментальную информацию о взаимодействиях белков с небольшими молекулами. ^[44]
RCSB : хранит общедоступные 3D-модели макромолекул (белков, нуклеиновых кислот) и малых молекул (лекарств, ингибиторов). ^[45]
ChEMBL : Содержит данные исследований по разработке лекарств, такие как результаты анализов. ^[43]
DrugBank : Данные о механизмах действия лекарств можно найти здесь. ^[43]

Методы [ править ]

с самого начала Метод [ править ]

Программы, используемые в вычислительной химии, основаны на множестве различных квантово-химических методов, которые решают молекулярное уравнение Шрёдингера, связанное с молекулярным гамильтонианом . ^[46] Методы, которые не включают в свои уравнения какие-либо эмпирические или полуэмпирические параметры и выводятся непосредственно из теории, без включения экспериментальных данных, называются методами ab initio . ^[47]Теоретическое приближение строго определяется на основе основных принципов, а затем решается в пределах погрешности, которая заранее известна качественно. Если необходимо использовать численные итерационные методы, цель состоит в том, чтобы выполнять итерации до тех пор, пока не будет получена полная машинная точность (наилучшее, что возможно при конечной длине слова на компьютере и в пределах сделанных математических и/или физических приближений). ^[48]

Методы ab initio должны определять уровень теории (метод) и базисный набор. ^[49]Базисный набор состоит из функций, сосредоточенных на атомах молекулы. Эти наборы затем используются для описания молекулярных орбиталей с помощью метода молекулярных орбиталей линейной комбинации атомных орбиталей (LCAO) ansatz . ^[50]

Распространенным типом ab initio расчета электронной структуры является метод Хартри-Фока (HF), расширение теории молекулярных орбиталей , где электрон-электронные отталкивания в молекуле специально не учитываются; в расчет учитывается только средний эффект электронов. По мере увеличения размера базисного набора энергия и волновая функция стремятся к пределу, называемому пределом Хартри – Фока. ^[50]

Многие типы расчетов начинаются с расчета Хартри-Фока и впоследствии корректируются с учетом электрон-электронного отталкивания, называемого также электронной корреляцией . ^[51]Эти типы расчетов называются методами пост-Хартри-Фока . Постоянно совершенствуя эти методы, ученые могут все больше приближаться к идеальному предсказанию поведения атомных и молекулярных систем в рамках квантовой механики, как это определено уравнением Шредингера. ^[52] Чтобы получить точное согласие с экспериментом, необходимо включить специфические члены, некоторые из которых для тяжелых атомов гораздо важнее, чем для легких. ^[53]

В большинстве случаев волновая функция Хартри – Фока занимает одну конфигурацию или определитель. ^[54] В некоторых случаях, особенно для процессов разрыва связей, этого недостаточно, и несколько конфигураций . необходимо использовать ^[55]

Полную молекулярную энергию можно оценить как функцию молекулярной геометрии ; другими словами, поверхность потенциальной энергии . ^[56]Такую поверхность можно использовать для динамики реакций. Стационарные точки поверхности позволяют предсказать различные изомеры и переходные структуры для превращения между изомерами, но их можно определить без полного знания всей поверхности. ^[53]

Молекулярно-орбитальная диаграмма сопряженных пи-систем молекулы диазометана по методу Хартри-Фока, CH ₂ N ₂

Вычислительная термохимия [ править ]

Особенно важной задачей, называемой вычислительной термохимией , является расчет термохимических величин, таких как энтальпия образования, с химической точностью. Химическая точность — это точность, необходимая для реалистичных химических прогнозов, и обычно она составляет 1 ккал/моль или 4 кДж/моль. Чтобы достичь такой точности экономичным способом, необходимо использовать серию пост-Хартри-Фоковских методов и объединить результаты. Эти методы называются композитными методами квантовой химии . ^[57]

Химическая динамика [ править ]

электронных и ядерных переменных После разделения в рамках представления Борна – Оппенгеймера волновой пакет , соответствующий ядерным степеням свободы, распространяется через оператор временной эволюции (физика), связанный с нестационарным уравнением Шредингера (для полного молекулярного гамильтониана ). ^[58]В дополнительном энергозависимом подходе независимое от времени уравнение Шредингера решается с использованием формализма теории рассеяния . Потенциал, представляющий межатомное взаимодействие, задается поверхностями потенциальной энергии . В общем, поверхности потенциальной энергии связаны посредством условий вибронной связи . ^[59]

Наиболее популярными методами распространения волнового пакета , связанными с молекулярной геометрией , являются:

Чебышева (действительный) полином , ^[60]
многоконфигурационный нестационарный метод Хартри (MCTDH), ^[61]
полуклассический метод
и метод оператора разделения, описанный ниже. ^[62]

Техника оператора разделения [ править ]

То, как вычислительный метод решает квантовые уравнения, влияет на точность и эффективность метода. Техника оператора расщепления является одним из таких методов решения дифференциальных уравнений. В вычислительной химии метод разделения операторов снижает вычислительные затраты на моделирование химических систем. Вычислительные затраты связаны с тем, сколько времени требуется компьютерам для расчета этих химических систем, тогда как для более сложных систем это может занять несколько дней. Квантовые системы сложны и требуют много времени для решения человеком. Методы оператора разделения помогают компьютерам быстро рассчитывать эти системы, решая подзадачи в квантовом дифференциальном уравнении . Метод делает это путем разделения дифференциального уравнения на два разных уравнения, например, когда имеется более двух операторов. После решения разделенные уравнения снова объединяются в одно уравнение, чтобы получить легко вычислимое решение. ^[62]

Этот метод используется во многих областях, требующих решения дифференциальных уравнений, например в биологии . Однако этот метод имеет ошибку разделения. Например, со следующим решением дифференциального уравнения. ^[62]

${\textstyle e^{h(A+B)}}$

Уравнение можно разделить, но решения не будут точными, а только похожими. Это пример расщепления первого порядка. ^[62]

${\textstyle e^{h(A+B)}\approx e^{hA}e^{hB}}$

Есть способы уменьшить эту ошибку, в том числе взять среднее значение двух уравнений разделения. ^[62]

Другой способ повысить точность — использовать расщепление более высокого порядка. Обычно расщепление второго порядка — это самое большее, что делается, поскольку расщепление более высокого порядка требует гораздо больше времени для расчета и не стоит затрат. Методы более высокого порядка становятся слишком сложными для реализации и бесполезными для решения дифференциальных уравнений, несмотря на более высокую точность. ^[62]

Химики-вычислители тратят много времени на создание более точных систем, рассчитанных с помощью оператора разделения, при минимизации вычислительных затрат. Методы расчета являются серьезной проблемой для многих химиков, пытающихся моделировать молекулы или химическую среду. ^[62]

функционала плотности Методы

Методы теории функционала плотности (DFT) часто считаются методами ab initio для определения молекулярной электронной структуры, хотя многие из наиболее распространенных функционалов используют параметры, полученные на основе эмпирических данных или в результате более сложных расчетов. В ДПФ полная энергия выражается через полную одноэлектронную плотность , а не через волновую функцию. В этом типе расчета имеется приближенный гамильтониан и приближенное выражение для полной электронной плотности. Методы ДПФ могут быть очень точными при небольших вычислительных затратах. Некоторые методы сочетают в себе обменный функционал функционала плотности с обменным термином Хартри – Фока и называются гибридными функциональными методами. ^[63]

Полуэмпирические методы [ править ]

Полуэмпирические методы квантовой химии основаны на формализме метода Хартри-Фока , но используют множество приближений и получают некоторые параметры из эмпирических данных. Они были очень важны в вычислительной химии с 60-х по 90-е годы, особенно для лечения больших молекул, где полный метод Хартри-Фока без аппроксимаций был слишком дорогостоящим. Использование эмпирических параметров, по-видимому, позволяет в некоторой степени включить в методы корреляционные эффекты. ^[64]

Еще раньше были разработаны примитивные полуэмпирические методы, в которых двухэлектронная часть гамильтониана явно не учитывается. Для π-электронных систем это был метод Хюкеля, предложенный Эрихом Хюкелем , а для всех систем валентных электронов — расширенный метод Хюкеля, предложенный Роальдом Хоффманном . Иногда методы Хюккеля называют «полностью эмпирическими», поскольку они не выводятся из гамильтониана. ^[65] Тем не менее, термин «эмпирические методы» или «эмпирические силовые поля» обычно используется для описания молекулярной механики. ^[66]

Молекулярная механика [ править ]

Во многих случаях большие молекулярные системы можно успешно моделировать, полностью избегая квантово-механических вычислений. Например, при моделировании молекулярной механики используется одно классическое выражение для энергии соединения, например, гармонический осциллятор . Все константы, входящие в уравнения, должны быть заранее получены из экспериментальных данных или ab initio . расчетов ^[64]

База данных соединений, используемых для параметризации, то есть результирующий набор параметров и функций, называемый силовым полем , имеет решающее значение для успеха расчетов молекулярной механики. Ожидается, что силовое поле, параметризованное против определенного класса молекул, например, белков, будет иметь какое-либо значение только при описании других молекул того же класса. ^[64] Эти методы могут быть применены к белкам и другим крупным биологическим молекулам и позволяют изучать сближение и взаимодействие (стыковку) потенциальных молекул лекарств. ^[67]^[68]

Молекулярная динамика аргона

Молекулярная динамика [ править ]

Молекулярная динамика (МД) использует либо квантовую механику , либо молекулярную механику , либо их смесь для расчета сил, которые затем используются для решения законов движения Ньютона для изучения поведения систем, зависящего от времени. Результатом моделирования молекулярной динамики является траектория, описывающая, как положение и скорость частиц меняются со временем. Фазовая точка системы, описываемая положениями и импульсами всех ее частиц в предыдущий момент времени, определит следующую фазовую точку во времени путем интегрирования по законам движения Ньютона. ^[69]

Монте-Карло [ править ]

Монте-Карло (MC) генерирует конфигурации системы, внося случайные изменения в положения ее частиц, а также их ориентацию и конформацию, где это необходимо. ^[70]Это метод случайной выборки, в котором используется так называемая выборка по важности . Методы выборки по важности способны генерировать состояния с низкой энергией, поскольку это позволяет точно рассчитывать свойства. Потенциальную энергию каждой конфигурации системы можно рассчитать вместе со значениями других свойств, исходя из положений атомов. ^[71]^[72]

Квантовая механика/молекулярная механика (КМ/ММ) [ править ]

QM/MM — это гибридный метод, который пытается объединить точность квантовой механики со скоростью молекулярной механики. Это полезно для моделирования очень больших молекул, таких как ферменты . ^[73]

вычислительная химия Квантовая

Квантовая вычислительная химия стремится использовать квантовые вычисления для моделирования химических систем, в отличие от подхода QM/MM (квантовая механика/молекулярная механика). ^[74] В то время как QM/MM использует гибридный подход, сочетающий квантовую механику для части системы с классической механикой для остальной части, квантовая вычислительная химия использует исключительно методы квантовых вычислений для представления и обработки информации, такие как гамильтоновы операторы. ^[75]

Обычные методы вычислительной химии часто сталкиваются со сложными квантово-механическими уравнениями, особенно из-за экспоненциального роста волновой функции квантовой системы. Квантовая вычислительная химия решает эти проблемы с помощью методов квантовых вычислений , таких как кубитизация и оценка квантовой фазы , которые, как полагают, предлагают масштабируемые решения. ^[76]

Кубитизация предполагает адаптацию оператора Гамильтона для более эффективной обработки на квантовых компьютерах, что повышает эффективность моделирования. С другой стороны, оценка квантовой фазы помогает точно определить собственные состояния энергии, которые имеют решающее значение для понимания поведения квантовой системы. ^[77]

Хотя эти методы продвинули область вычислительной химии, особенно в моделировании химических систем, их практическое применение в настоящее время ограничено в основном меньшими системами из-за технологических ограничений. Тем не менее, эти разработки могут привести к значительному прогрессу в достижении более точного и ресурсоэффективного моделирования квантовой химии. ^[76]

химических алгоритмах в Вычислительные затраты

Вычислительные затраты и сложность алгоритмов в химии используются, чтобы помочь понять и предсказать химические явления. Они помогают определить, какие алгоритмы/вычислительные методы следует использовать при решении химических задач. В этом разделе основное внимание уделяется масштабированию вычислительной сложности в зависимости от размера молекул и подробному описанию алгоритмов, обычно используемых в обеих областях. ^[78]

В частности, в квантовой химии сложность может расти экспоненциально с увеличением количества электронов, участвующих в системе. Этот экспоненциальный рост является серьезным препятствием для точного моделирования больших или сложных систем. ^[79]

Передовые алгоритмы в обеих областях стремятся сбалансировать точность и эффективность вычислений. Например, в MD такие методы, как интеграция Верле или алгоритм Бимана, используются из-за их вычислительной эффективности. В квантовой химии гибридные методы, сочетающие различные вычислительные подходы (например, КМ/ММ), все чаще используются для решения больших биомолекулярных систем. ^[80]

сложности Примеры алгоритмической

Следующий список иллюстрирует влияние вычислительной сложности на алгоритмы, используемые в химических вычислениях. Важно отметить, что, хотя в этом списке представлены ключевые примеры, он не является исчерпывающим и служит руководством к пониманию того, как вычислительные требования влияют на выбор конкретных вычислительных методов в химии.

Молекулярная динамика [ править ]

Алгоритм [ править ]

Решает уравнения движения Ньютона для атомов и молекул. ^[81]

Молекулярно-динамическое моделирование жидкой воды при 298 К.

Сложность [ править ]

Стандартный расчет парного взаимодействия в МД приводит к ${\mathcal {O}}(N^{2})$ сложность для $N$ частицы. Это происходит потому, что каждая частица взаимодействует с каждой другой частицей, в результате чего ${\frac {N(N-1)}{2}}$ взаимодействия. ^[82] Усовершенствованные алгоритмы, такие как суммирование Эвальда или метод быстрых мультиполей, сводят это к ${\mathcal {O}}(N\log N)$ или даже ${\mathcal {O}}(N)$ группируя удаленные частицы и рассматривая их как единое целое или используя умные математические аппроксимации. ^[83]^[84]

Квантовая механика/молекулярная механика (КМ/ММ) [ править ]

Алгоритм [ править ]

Сочетает квантово-механические расчеты для небольшой области с молекулярной механикой для более крупной среды. ^[85]

Сложность [ править ]

Сложность методов КМ/ММ зависит как от размера квантовой области, так и от метода, используемого для квантовых расчетов. Например, если для квантовой части используется метод Хартри-Фока, сложность можно аппроксимировать как ${\mathcal {O}}(M^{2})$ , где $M$ — число базисных функций в квантовой области. Эта сложность возникает из-за необходимости итеративного решения набора связанных уравнений до тех пор, пока не будет достигнута самосогласованность. ^[86]

Алгоритмическая схема, иллюстрирующая метод Хартри – Фока

Метод Хартри-Фока [ править ]

Алгоритм [ править ]

Находит одно состояние Фока, которое минимизирует энергию. ^[87]

Сложность [ править ]

NP-трудный или NP-полный, что продемонстрировано путем внедрения экземпляров модели Изинга в расчеты Хартри-Фока. Метод Хартри-Фока включает решение уравнений Рутана-Холла, которые масштабируются как ${\mathcal {O}}(N^{3})$ к ${\mathcal {O}}(N)$ в зависимости от реализации, с $N$ количество базисных функций. Вычислительные затраты в основном связаны с оценкой и преобразованием двухэлектронных интегралов. Это доказательство NP-трудности или NP-полноты основано на внедрении таких проблем, как модель Изинга, в формализм Хартри-Фока. ^[87]

акролеина . Молекула DFT дает хорошие результаты в прогнозировании чувствительности некоторых наноструктур к загрязнителям окружающей среды, таким как акролеин. ^[88]

функционала плотности Теория

Алгоритм [ править ]

Исследует электронную структуру или ядерную структуру систем многих тел, таких как атомы, молекулы и конденсированные фазы . ^[89]

Сложность [ править ]

Традиционные реализации ДПФ обычно масштабируются как ${\mathcal {O}}(N^{3})$ , главным образом из-за необходимости диагонализации матрицы Кона-Шэма . ^[90]Наибольший вклад в это масштабирование вносит этап диагонализации, который находит собственные значения и собственные векторы матрицы. Недавние достижения в области ДПФ направлены на уменьшение этой сложности за счет различных аппроксимаций и усовершенствований алгоритмов. ^[91]

CCSD(T ) Стандартный метод CCSD и

Алгоритм [ править ]

Методы CCSD и CCSD(T) представляют собой усовершенствованные методы электронной структуры, включающие одиночные, двойные, а в случае CCSD(T) пертурбативные тройные возбуждения для расчета эффектов электронной корреляции. ^[92]

Сложность [ править ]

CCSD [ править ]

Масштабируется как ${\mathcal {O}}(M^{6})$ где $M$ — количество базисных функций. Эта интенсивная вычислительная потребность возникает из-за включения одиночных и двойных возбуждений в расчет электронной корреляции. ^[92]

CCSD(T) [ править ]

С добавлением пертурбативных троек сложность возрастает до ${\mathcal {O}}(M^{7})$ . Эта повышенная сложность ограничивает практическое использование меньшими системами, обычно до 20-25 атомов в традиционных реализациях. ^[92]

масштабированием CCSD(T) с линейным Метод

Алгоритм [ править ]

Адаптация стандартного метода CCSD(T) с использованием локальных естественных орбиталей (NO) для значительного снижения вычислительной нагрузки и возможности применения в более крупных системах. ^[92]

Сложность [ править ]

Обеспечивает линейное масштабирование в зависимости от размера системы, что является значительным улучшением по сравнению с традиционным масштабированием в пятой степени CCSD. Это достижение позволяет применять практические приложения к молекулам, насчитывающим до 100 атомов, с разумным базисным набором, что знаменует собой значительный шаг вперед в возможностях вычислительной химии обрабатывать более крупные системы с высокой точностью. ^[92]

Доказательство классов сложности алгоритмов включает в себя сочетание математических доказательств и вычислительных экспериментов. Например, в случае метода Хартри-Фока доказательство NP-трудности представляет собой теоретический результат, полученный из теории сложности, в частности, путем редукции известных NP-трудных задач. ^[93]

Для других методов, таких как MD или DFT, сложность вычислений часто наблюдается эмпирически и подтверждается анализом алгоритмов. В этих случаях доказательство правильности заключается не столько в формальных математических доказательствах, сколько в последовательном наблюдении за поведением вычислений в различных системах и реализациях. ^[93]

Точность [ править ]

Вычислительная химия не является точным описанием реальной химии, поскольку математические и физические модели природы могут дать лишь приближение. Однако большинство химических явлений можно в той или иной степени описать качественной или приближенно-количественной вычислительной схемой. ^[94]

Молекулы состоят из ядер и электронов, поэтому применяются методы квантовой механики . Вычислительные химики часто пытаются решить нерелятивистское уравнение Шредингера с добавлением релятивистских поправок, хотя некоторый прогресс был достигнут в решении полностью релятивистского уравнения Дирака . В принципе, можно решить уравнение Шредингера либо в его нестационарной, либо нестационарной форме, в зависимости от решаемой задачи; на практике это невозможно, за исключением очень маленьких систем. Поэтому большое количество приближенных методов стремятся достичь наилучшего компромисса между точностью и вычислительными затратами. ^[95]

Точность всегда можно повысить за счет увеличения вычислительных затрат. Значительные ошибки могут возникнуть в ab initio моделях, содержащих много электронов, из-за вычислительных затрат полностью релятивистских методов. ^[92]Это усложняет исследование молекул, взаимодействующих с единицами атомов большой атомной массы, таких как переходные металлы, и их каталитических свойств. Современные алгоритмы вычислительной химии позволяют регулярно рассчитывать свойства небольших молекул, содержащих до 40 электронов, с ошибками для энергий менее нескольких кДж/моль. Для геометрических фигур длины связей можно предсказать в пределах нескольких пикометров, а валентные углы - в пределах 0,5 градуса. Обработку более крупных молекул, содержащих несколько десятков атомов, можно выполнить с помощью вычислений с помощью более приближенных методов, таких как теория функционала плотности (DFT). ^[96]

В этой области ведутся споры о том, достаточны ли последние методы для описания сложных химических реакций, например, в биохимии. Большие молекулы можно изучать полуэмпирическими приближенными методами. Даже более крупные молекулы обрабатываются методами классической механики , которые используют так называемую молекулярную механику (ММ). В методах КМ-ММ небольшие части больших комплексов обрабатываются квантово-механически (КМ), а остальная часть обрабатывается приближенно (ММ). ^[97]

Пакеты программного обеспечения [ править ]

множество самодостаточных пакетов программного обеспечения для вычислительной химии Существует . Некоторые включают множество методов, охватывающих широкий диапазон, тогда как другие концентрируются на очень конкретном диапазоне или даже на одном методе. Подробности о большинстве из них можно найти в:

Программы биомолекулярного моделирования: белки , нуклеиновые кислоты .
Программы молекулярной механики .
Программное обеспечение для квантовой химии и физики твердого тела, поддерживающее несколько методов.
Программное обеспечение для молекулярного дизайна
Полуэмпирические программы.
Программы валентных облигаций .

Специализированные журналы по вычислительной химии [ править ]

Внешние ссылки [ править ]

База данных NIST по компьютерному химическому сравнению и эталонным тестам - содержит базу данных тысяч вычислительных и экспериментальных результатов для сотен систем.
Отделение компьютеров в химии Американского химического общества – Отдел компьютеров в химии Американского химического общества, ресурсы для грантов, наград, контактов и встреч.
Отчет CSTB Математические исследования в материаловедении: возможности и перспективы – Отчет CSTB
3.320 Атомистическое компьютерное моделирование материалов (SMA 5107) Бесплатный MIT курс
вычислительной химии Chem 4021/8021 Бесплатный Университета Миннесоты курс
Технологическая дорожная карта для вычислительной химии
Применение молекулярного моделирования и моделирования материалов.
Влияние достижений в области вычислительных и коммуникационных технологий на химическую науку и технологии Отчет CSTB
Приложения MD и вычислительной химии на графических процессорах
Суси Лехтола, Антти Дж. Карттунен: «Бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом для обучения вычислительной химии», первая публикация: 23 марта 2022 г., https://doi.org/10.1002/wcms.1610 (открытый доступ). Архивировано 9 августа 2022 г. в Вейбэк-машина
CCL.NET: Список вычислительной химии, Ltd.

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

^ Паррилл, Эбби Л.; Липковиц, Кенни Б., ред. (19 октября 2018 г.). Обзоры по вычислительной химии, том 31 . Том. 4 (1-е изд.). Уайли. дои : 10.1002/series6143 . ISBN 978-1-119-51802-0 .
^ Комитет Национального исследовательского совета (США) по проблемам химических наук в 21 веке (2003 г.), «Химическая теория и компьютерное моделирование: от вычислительной химии к разработке технологических систем» , За пределами молекулярной границы: проблемы химии и химической инженерии , Национальный исследовательский совет (США). Academies Press (США) , получено 5 декабря 2023 г.
^ Коробов Владимир И.; Карр, Дж.-Ф. (07.09.2021). «Ровибрационные усредненные по спину переходы в молекулярных ионах водорода» . Физический обзор А. 104 (3): 032806. arXiv : 2107.14497 . Бибкод : 2021PhRvA.104c2806K . дои : 10.1103/PhysRevA.104.032806 . S2CID 236635049 .
^ Нозьер, Филипп (1997). Теория взаимодействующих ферми-систем . Продвинутая книжная классика. Кембридж, Массачусетс: Издательство Персей. ISBN 978-0-201-32824-0 .
^ Виллемс, Генриетта; Де Сеско, Стефан; Свенссон, Фредрик (24 сентября 2020 г.). «Вычислительная химия с ограниченным бюджетом: поддержка открытия лекарств с ограниченными ресурсами: миниперспектива» . Журнал медицинской химии . 63 (18): 10158–10169. doi : 10.1021/acs.jmedchem.9b02126 . ISSN 0022-2623 . ПМИД 32298123 . S2CID 215802432 .
^ «ВебМО» . www.webmo.net . Проверено 5 декабря 2023 г.
^ Крамер, Кристофер Дж. (2014). Основы вычислительной химии: теории и модели . Чичестер: Уайли. ISBN 978-0-470-09182-1 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Патель, Праджай; Мелин, Тимоте Р.Л.; Норт, Саша С.; Уилсон, Анджела К. (01.01.2021), Диксон, Дэвид А. (редактор), «Глава четвертая - Композитные методологии Ab initio: их значение для химического сообщества» , Annual Reports in Computational Chemistry , vol. 17, Elsevier, стр. 113–161, doi : 10.1016/bs.arcc.2021.09.002 , S2CID 244017999 , получено 3 декабря 2023 г.
^ Хайтлер, В.; Лондон, Ф. (1 июня 1927 г.). «Взаимодействие нейтральных атомов и гомеополярная связь согласно квантовой механике» . Журнал физики (на немецком языке). 44 (6): 455–472. Бибкод : 1927ZPhy...44..455H . дои : 10.1007/BF01397394 . ISSN 0044-3328 . S2CID 119739102 .
^ Полинг, Лайнус ; Уилсон, Эдгар Брайт (1985). Введение в квантовую механику: с приложениями к химии . Нью-Йорк: Дуврские публикации. ISBN 978-0-486-64871-2 .
^ Айринг, Генри ; Уолтер, Джон; Кимбалл, Джордж Э. (1967). Квантовая химия (14-е печатное изд.). Нью-Йорк: Уайли. ISBN 978-0-471-24981-8 .
^ Хайтлер, В. (1 января 1956 г.). Элементарная волновая механика с приложениями к квантовой химии (2-е изд.). Издательство Оксфордского университета. ISBN 978-0-19-851103-8 .
^ Коулсон, Чарльз Альфред ; МакВини, Рой (1991). Валентность Коулсона . Оксфордские научные публикации (3-е изд.). Оксфорд, Нью-Йорк, Торонто [и т. д.]: Издательство Оксфордского университета. ISBN 978-0-19-855145-4 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Рутан, CCJ (1 апреля 1951 г.). «Новые разработки в теории молекулярных орбиталей» . Обзоры современной физики . 23 (2): 69–89. Бибкод : 1951РвМП...23...69Р . дои : 10.1103/RevModPhys.23.69 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Рюденберг, Клаус (1 ноября 1954 г.). «Модель сети свободных электронов для сопряженных систем. V. Энергии и распределения электронов в модели FE MO и в модели LCAO MO» . Журнал химической физики . 22 (11): 1878–1894. Бибкод : 1954ЖЧФ..22.1878Р . дои : 10.1063/1.1739935 . ISSN 0021-9606 .
^ Смит, С.Дж.; Сатклифф, BT (1997). «Развитие вычислительной химии в Соединенном Королевстве». Обзоры по вычислительной химии . 10 : 271–316.
^ Мальчики, Сан-Франциско; Кук, Великобритания; Ривз, CM; Шавитт, И. (1 декабря 1956 г.) [1 декабря 1956 г.]. «Автоматические фундаментальные расчеты молекулярной структуры» . Природа . 178 (4544): 1207–1209. Бибкод : 1956Natur.178.1207B . дои : 10.1038/1781207a0 . ISSN 1476-4687 . S2CID 4218995 .
^ Шефер, Генри Ф. III (1972). Электронное строение атомов и молекул . Ридинг, Массачусетс: Addison-Wesley Publishing Co., с. 146 .
^ Бойс, Сан-Франциско ; Кук, Великобритания; Ривз, CM; Шавитт, И. (1956). «Автоматические фундаментальные расчеты молекулярной структуры». Природа . 178 (2): 1207. Бибкод : 1956Natur.178.1207B . дои : 10.1038/1781207a0 . S2CID 4218995 .
^ Ричардс, В.Г.; Уокер, TEH; Хинкли Р.К. (1971). Библиография ab initio молекулярных волновых функций . Оксфорд: Кларендон Пресс.
^ Пройсс, Х. (1968). «Процесс SCF-MO-P (LCGO) и его варианты». Международный журнал квантовой химии . 2 (5): 651. Бибкод : 1968IJQC....2..651P . дои : 10.1002/qua.560020506 .
^ Бюнкер, Р.Дж.; Пейеримхофф, SD (1969). «Ab initio SCF расчеты для азулена и нафталина». Письма по химической физике . 3 (1): 37. Бибкод : 1969CPL.....3...37B . дои : 10.1016/0009-2614(69)80014-X .
^ Шефер, Генри Ф. III (1984). Квантовая химия . Оксфорд: Кларендон Пресс.
^ Стрейтвизер, А.; Брауман, Дж.И.; Коулсон, Калифорния (1965). Дополнительные таблицы молекулярно-орбитальных расчетов . Оксфорд: Пергамон Пресс.
^ Попл, Джон А .; Беверидж, Дэвид Л. (1970). Приближенная теория молекулярных орбиталей . Нью-Йорк: МакГроу Хилл.
^ Перейти обратно: ^а ^б Ма, Сяоюэ (01 декабря 2022 г.). «Развитие вычислительной химии и применение вычислительных методов» . Физический журнал: серия конференций . 2386 (1): 012005. Бибкод : 2022JPhCS2386a2005M . дои : 10.1088/1742-6596/2386/1/012005 . ISSN 1742-6588 .
^ Аллинджер, Норман (1977). «Конформационный анализ. 130. MM2. Силовое поле углеводородов с использованием крутильных членов V1 и V2». Журнал Американского химического общества . 99 (25): 8127–8134. дои : 10.1021/ja00467a001 .
^ Фернбах, Сидней; Тауб, Авраам Хаскелл (1970). Компьютеры и их роль в физических науках . Рутледж. ISBN 978-0-677-14030-8 .
^ Кенни Б. Липковиц; Дональд Б. Бойд, ред. (1990). «том 1, предисловие» . Обзоры по вычислительной химии . Том. 1. Уайли. дои : 10.1002/9780470125786 . ISBN 978-0-470-12578-6 .
^ «Нобелевская премия по химии 1998 года» .
^ «Нобелевская премия по химии 2013» (Пресс-релиз). Шведская королевская академия наук. 9 октября 2013 года . Проверено 9 октября 2013 г.
^ Музил, Феликс; Грисафи, Андреа; Барток, Альберт П.; Ортнер, Кристоф; Чаньи, Габор; Чериотти, Микеле (25 августа 2021 г.). «Структурные представления молекул и материалов, основанные на физике» . Химические обзоры . 121 (16): 9759–9815. arXiv : 2101.04673 . doi : 10.1021/acs.chemrev.1c00021 . ISSN 0009-2665 . ПМИД 34310133 .
^ Муресан, Сорель; Зитцманн, Маркус; Саутэн, Кристофер (2012), Ларсон, Ричард С. (редактор), «Сопоставление баз данных соединений и белковых мишеней» , Биоинформатика и открытие лекарств , Методы молекулярной биологии, том. 910, Тотова, Нью-Джерси: Humana Press, стр. 145–164, doi : 10.1007/978-1-61779-965-5_8 , ISBN. 978-1-61779-965-5 , PMC 7449375 , PMID 22821596 , получено 3 декабря 2023 г.
^ Рой, Кунал; Кар, Супратик; Дас, Рудра Нараян (2015). Понимание основ QSAR для применения в фармацевтических науках и оценке рисков . Амстердам Бостон: Elsevier/Academic Press. ISBN 978-0-12-801505-6 .
^ Фэн, Фань; Лай, Лухуа; Пей, Цзяньфэн (2018). «Вычислительный анализ химического синтеза и разработка путей» . Границы в химии . 6 : 199. дои : 10.3389/fchem.2018.00199 . ISSN 2296-2646 . ПМЦ 5994992 . ПМИД 29915783 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Цуй, Вики; Ортвайн, Дэниел Ф.; Блейни, Джеффри М. (01 марта 2017 г.). «Обеспечение принятия решений по проектам открытия лекарств с помощью интегрированной вычислительной химии и информатики» . Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 31 (3): 287–291. Бибкод : 2017JCAMD..31..287T . дои : 10.1007/s10822-016-9988-y . ISSN 1573-4951 . ПМИД 27796615 . S2CID 23373414 .
^ Эльнабави, Ахмед О.; Рангараджан, Шринивас; Маврикакис, Манос (1 августа 2015 г.). «Вычислительная химия для синтеза NH3, гидроочистки и снижения NOx: три темы, представляющие особый интерес для Хальдора Топсе» . Журнал катализа . Специальный выпуск: Влияние Хальдора Топсе на катализ. 328 : 26–35. дои : 10.1016/j.jcat.2014.12.018 . ISSN 0021-9517 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Патель, Праджай; Уилсон, Анджела К. (01 декабря 2020 г.). «Аспекты вычислительной химии в катализе: региоселективность и диссоциация металлов-лигандов» . Катализ сегодня . Материалы 3-й Международной конференции по катализу и химической технологии. 358 : 422–429. дои : 10.1016/j.cattod.2020.07.057 . ISSN 0920-5861 . S2CID 225472601 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ван Сантен, РА (6 мая 1996 г.). «Вычислительно-химические достижения в гетерогенном катализе» . Журнал молекулярного катализа A: Химический . Материалы 8-го Международного симпозиума по взаимосвязи гомогенного и гетерогенного катализа. 107 (1): 5–12. дои : 10.1016/1381-1169(95)00161-1 . ISSN 1381-1169 . S2CID 59580128 .
^ ван Влеймен, Герман; Дежарле, Рене Л.; Мирзадеган, Тара (март 2017 г.). «Вычислительная химия в Янссене» . Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 31 (3): 267–273. Бибкод : 2017JCAMD..31..267V . дои : 10.1007/s10822-016-9998-9 . ISSN 1573-4951 . ПМИД 27995515 . S2CID 207166545 .
^ Ахмад, Имад; Кузнецов Алексей Евгеньевич; Пирзада, Абдул Сабур; Альшариф, Халаф Ф.; Далья, Мария; Хан, Харун (2023). «Вычислительная фармакология и компьютерная химия 4-гидроксиизолейцина: физико-химические, фармакокинетические подходы и подходы, основанные на DFT» . Границы в химии . 11 . Бибкод : 2023FrCh...1145974A . дои : 10.3389/fchem.2023.1145974 . ISSN 2296-2646 . ПМЦ 10133580 . ПМИД 37123881 .
^ Эль-Магид, HR Абд; Мустафа, FM; Абдель-Латиф, Махмуд К. (2 января 2022 г.). «Нанокластеры, наночастицы и нанотрубки нитрида бора как носитель лекарственного средства для противотуберкулезного препарата изониазида, подходы компьютерной химии» . Журнал биомолекулярной структуры и динамики . 40 (1): 226–235. дои : 10.1080/07391102.2020.1814871 . ISSN 0739-1102 . ПМИД 32870128 . S2CID 221403943 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^Это Муресан, Сорель; Зитцманн, Маркус; Саутэн, Кристофер (2012), Ларсон, Ричард С. (редактор), «Сопоставление баз данных соединений и белковых мишеней», Биоинформатика и открытие лекарств , Методы молекулярной биологии, том. 910, Тотова, Нью-Джерси: Humana Press, стр. 145–164, doi : 10.1007/978-1-61779-965-5_8 , ISBN. 978-1-61779-964-8 , PMC 7449375 , PMID 22821596
^ Гилсон, Майкл К.; Лю, Тицин; Байталук, Майкл; Никола, Джордж; Хван, Линда; Чонг, Дженни (4 января 2016 г.). «BindingDB в 2015 году: общедоступная база данных по медицинской химии, вычислительной химии и системной фармакологии» . Исследования нуклеиновых кислот . 44 (Д1): Д1045–1053. дои : 10.1093/nar/gkv1072 . ISSN 1362-4962 . ПМЦ 4702793 . ПМИД 26481362 .
^ Зардецки, Кристина; Дутта, Шухисмита; Гудселл, Дэвид С.; Фойгт, Мария; Берли, Стивен К. (08 марта 2016 г.). «Банк данных белков RCSB: ресурс для химических, биохимических и структурных исследований больших и малых биомолекул» . Журнал химического образования . 93 (3): 569–575. Бибкод : 2016JChEd..93..569Z . doi : 10.1021/acs.jchemed.5b00404 . ISSN 0021-9584 .
^ «Вычислительная химия и молекулярное моделирование» . СпрингерЛинк . 2008. doi : 10.1007/978-3-540-77304-7 . ISBN 978-3-540-77302-3 . S2CID 102140015 .
^ Лич, Эндрю Р. (2009). Молекулярное моделирование: принципы и приложения (2-е изд., 12-е изд.). Харлоу: Пирсон/Прентис Холл. ISBN 978-0-582-38210-7 .
^ Сюй, Пэн; Вестхаймер, Брайс М.; Шлинсог, Меган; Саттасатучана, Тосапорн; Эллиотт, Джордж; Гордон, Марк С.; Гидес, Эмили (1 января 2024 г.). «Эффективный потенциал фрагмента: силовое поле ab initio» . Комплексная вычислительная химия : 153–161. дои : 10.1016/B978-0-12-821978-2.00141-0 . ISBN 978-0-12-823256-9 .
^ Фриснер, Ричард А. (10 мая 2005 г.). «Квантовая химия Ab initio: Методология и приложения» . Труды Национальной академии наук . 102 (19): 6648–6653. дои : 10.1073/pnas.0408036102 . ISSN 0027-8424 . ПМЦ 1100737 . ПМИД 15870212 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Хинчлифф, Алан (2001). Моделирование молекулярных структур . Серия Уайли по теоретической химии (2-е, переиздание). Чичестер: Уайли. ISBN 978-0-471-48993-1 .
^ С, доктор Хартри, Франция (1 января 1947 г.). «Расчет атомных структур» . Отчеты о прогрессе в физике . 11 (1): 113–143. Бибкод : 1947РПФ...11..113С . дои : 10.1088/0034-4885/11/1/305 . S2CID 250826906 .
^ Мёллер, Хр.; Плессе, MS (1 октября 1934 г.). «Заметка об аппроксимационном рассмотрении многоэлектронных систем» . Физический обзор . 46 (7): 618–622. Бибкод : 1934PhRv...46..618M . дои : 10.1103/PhysRev.46.618 . ISSN 0031-899X .
^ Перейти обратно: ^а ^б Матвеева, Регина; Фолкестад, Сарай Дери; Хойвик, Ида-Мари (9 февраля 2023 г.). «Теория Хартри – Фока для открытых молекулярных систем» . Журнал физической химии А. 127 (5). Американское химическое общество: 1329–1341. Бибкод : 2023JPCA..127.1329M . doi : 10.1021/acs.jpca.2c07686 . ISSN 1089-5639 . ПМЦ 9923758 . ПМИД 36720055 .
^ Маклахлан, AD; БОЛЛ, Массачусетс (1 июля 1964 г.). «Зависящая от времени теория Хартри--Фока для молекул» . Обзоры современной физики . 36 (3): 844–855. Бибкод : 1964РвМП...36..844М . дои : 10.1103/RevModPhys.36.844 .
^ Коэн, Морис; Келли, Пол С. (1 мая 1967 г.). «ВОЛНОВЫЕ ФУНКЦИИ ХАРТРИ–ФОКА ДЛЯ ВОЗБУЖДЕННЫХ СОСТОЯНИЙ: III. ДИПОЛЬНЫЕ ПЕРЕХОДЫ В ТРЕХЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМАХ» . Канадский физический журнал . 45 (5): 1661–1673. Бибкод : 1967CaJPh..45.1661C . дои : 10.1139/стр67-129 . ISSN 0008-4204 .
^ Баллард, Эндрю Дж.; Дас, Ританкар; Мартиниани, Стефано; Мехта, Дагаш; Сагун, Левент; Стивенсон, Джейкоб Д.; Уэльс, Дэвид Дж. (24 мая 2017 г.). «Энергетические ландшафты для машинного обучения» . Физическая химия Химическая физика . 19 (20): 12585–12603. arXiv : 1703.07915 . Бибкод : 2017PCCP...1912585B . дои : 10.1039/C7CP01108C . ISSN 1463-9084 . ПМИД 28367548 .
^ Олингер, WS; Клунцингер, ЧП; Деппмайер, Би Джей; Хере, WJ (12 марта 2009 г.). «Эффективный расчет теплот образования» . Журнал физической химии А. 113 (10): 2165–2175. дои : 10.1021/jp810144q . ISSN 1089-5639 . ПМИД 19222177 .
^ Батлер, Лори Дж. (октябрь 1998 г.). «Динамика химических реакций за пределами приближения Борна-Оппенгеймера» . Ежегодный обзор физической химии . 49 (1): 125–171. Бибкод : 1998ARPC...49..125B . doi : 10.1146/annurev.physchem.49.1.125 . ISSN 0066-426X . ПМИД 15012427 .
^ Ито, Кеничи; Накамура, Шу (июнь 2010 г.). «Нестационарная теория рассеяния для операторов Шрёдингера на многообразиях рассеяния» . Журнал Лондонского математического общества . 81 (3): 774–792. arXiv : 0810.1575 . doi : 10.1112/jlms/jdq018 . S2CID 8115409 .
^ Амвросий, Д; Советник, Дж. Ф.; Давенпорт, Эй Джей (1 марта 1970 г.). «Использование полиномов Чебышева для представления давления пара между тройной точкой и критической точкой» . Журнал химической термодинамики . 2 (2): 283–294. дои : 10.1016/0021-9614(70)90093-5 . ISSN 0021-9614 .
^ Манте, У.; Мейер, Х.-Д.; Седербаум, Л.С. (1 сентября 1992 г.). «Динамика волновых пакетов в рамках мультиконфигурационной структуры Хартри: общие аспекты и применение к NOCl» . Журнал химической физики . 97 (5): 3199–3213. Бибкод : 1992ЖЧФ..97.3199М . дои : 10.1063/1.463007 . ISSN 0021-9606 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^Это ^ж ^г Лукассен, Аксель Ариан; Киль, Мартин (15 декабря 2018 г.). «Операторное расщепление для систем химических реакций с быстрой химией» . Журнал вычислительной и прикладной математики . 344 : 495–511. дои : 10.1016/j.cam.2018.06.001 . ISSN 0377-0427 . S2CID 49612142 .
^ Де Профт, Фрэнк; Герлингс, Пол; Гейдар-Заде, Фарназ; Айерс, Пол В. (1 января 2024 г.). «Концептуальная теория функционала плотности» . Комплексная вычислительная химия : 306–321. дои : 10.1016/B978-0-12-821978-2.00025-8 . ISBN 978-0-12-823256-9 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Рамачандран, К.И.; Дипа, Г.; Намбури, К. (2008). Вычислительная химия и молекулярное моделирование: принципы и приложения . Берлин: Шпрингер. ISBN 978-3-540-77304-7 .
^ Графс, Ричард В. (1 июля 1987 г.). «Стратегии Я». Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 1 (2): 177–178. Бибкод : 1987JCAMD...1..177C . дои : 10.1007/bf01676961 . ISSN 0920-654X . ПМИД 3504968 . S2CID 40429116 .
^ Динур, Ури; Хаглер, Арнольд Т. (1991). Липковиц, Кенни Б.; Бойд, Дональд Б. (ред.). Обзоры по вычислительной химии . Джон Уайли и сыновья, Inc. стр. 100-1 99–164. дои : 10.1002/9780470125793.ch4 . ISBN 978-0-470-12579-3 .
^ Рубинштейн, Лестер А.; Заухар, Рэнди Дж.; Ланзара, Ричард Г. (2006). «Молекулярная динамика биофизической модели активации β2-адренергических рецепторов и рецепторов, связанных с G-белком» (PDF) . Журнал молекулярной графики и моделирования . 25 (4): 396–409. дои : 10.1016/j.jmgm.2006.02.008 . ПМИД 16574446 . Архивировано (PDF) из оригинала 27 февраля 2008 г.
^ Рубинштейн, Лестер А.; Ланзара, Ричард Г. (1998). «Активация рецепторов, связанных с G-белком, влечет за собой модуляцию цистеином связывания агониста» (PDF) . Журнал молекулярной структуры: THEOCHEM . 430 : 57–71. дои : 10.1016/S0166-1280(98)90217-2 . Архивировано (PDF) из оригинала 30 мая 2004 г.
^ Хуттер, Юрг; Яннуцци, Марселла; Кюне, Томас Д. (1 января 2024 г.). «Молекулярная динамика Ab Initio: Руководство по приложениям» . Комплексная вычислительная химия : 493–517. дои : 10.1016/B978-0-12-821978-2.00096-9 . ISBN 978-0-12-823256-9 .
^ Сато, А. (01.01.2003), Сато, А. (редактор), «Глава 3 - Методы Монте-Карло» , Исследования в области науки о интерфейсах , Введение в молекулярное микромоделирование коллоидных дисперсий, том. 17, Elsevier, стр. 19–63, номер документа : 10.1016/S1383-7303(03)80031-5 , ISBN. 978-0-444-51424-0 , получено 3 декабря 2023 г.
^ Аллен, член парламента (1987). Компьютерное моделирование жидкостей . Диджей Тилдесли. Оксфорд [Англия]: Clarendon Press. ISBN 0-19-855375-7 . ОСЛК 15132676 .
^ Макардл, Сэм; Эндо, Сугуру; Аспуру-Гузик, Алан; Бенджамин, Саймон С.; Юань, Сяо (30 марта 2020 г.). «Квантовая вычислительная химия» . Обзоры современной физики . 92 (1): 015003. arXiv : 1808.10402 . Бибкод : 2020РвМП...92а5003М . дои : 10.1103/RevModPhys.92.015003 . ISSN 0034-6861 .
^ Биньон, Эммануэль; Монари, Антонио (1 января 2024 г.). «Молекулярная динамика и QM/MM для понимания организации и воспроизводства генома в новых РНК-вирусах» . Комплексная вычислительная химия : 895–909. дои : 10.1016/B978-0-12-821978-2.00101-X . ISBN 978-0-12-823256-9 . S2CID 258397837 .
^ Абрамс, Дэниел С.; Ллойд, Сет (13 декабря 1999 г.). «Квантовый алгоритм, обеспечивающий экспоненциальное увеличение скорости поиска собственных значений и собственных векторов» . Письма о физических отзывах . 83 (24): 5162–5165. arXiv : Quant-ph/9807070 . Бибкод : 1999PhRvL..83.5162A . doi : 10.1103/PhysRevLett.83.5162 . S2CID 118937256 .
^ Фейнман, Ричард П. (17 июня 2019 г.). Привет, Тони; Аллен, Робин В. (ред.). Фейнмановские лекции по вычислительной технике . Бока-Ратон: CRC Press. дои : 10.1201/9780429500442 . ISBN 978-0-429-50044-2 . S2CID 53898623 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Нильсен, Майкл А.; Чуанг, Исаак Л. (2010). Квантовые вычисления и квантовая информация (изд. к 10-летию). Кембридж: Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-1-107-00217-3 .
^ Макардл, Сэм; Эндо, Сугуру; Аспуру-Гузик, Алан; Бенджамин, Саймон С.; Юань, Сяо (30 марта 2020 г.). «Квантовая вычислительная химия» . Обзоры современной физики . 92 (1): 015003. arXiv : 1808.10402 . Бибкод : 2020РвМП...92а5003М . дои : 10.1103/RevModPhys.92.015003 .
^ Ягер, Йонас; Кремс, Роман В. (2 февраля 2023 г.). «Универсальная выразительность вариационных квантовых классификаторов и квантовых ядер для машин опорных векторов» . Природные коммуникации . 14 (1). Природа: 576. arXiv : 2207.05865 . Бибкод : 2023NatCo..14..576J . дои : 10.1038/s41467-023-36144-5 . ISSN 2041-1723 . ПМЦ 9895068 . ПМИД 36732519 .
^ Современная теория электронного строения. 1 . Расширенная серия по физической химии. Сингапур: World Scientific. 1995. ISBN 978-981-02-2987-0 .
^ Адкок, Стюарт А.; Маккаммон, Дж. Эндрю (1 мая 2006 г.). «Молекулярная динамика: обзор методов моделирования активности белков» . Химические обзоры . 106 (5): 1589–1615. дои : 10.1021/cr040426m . ISSN 0009-2665 . ПМК 2547409 . ПМИД 16683746 .
^ Даррант, Джейкоб Д.; Маккаммон, Дж. Эндрю (28 октября 2011 г.). «Молекулярно-динамическое моделирование и открытие лекарств» . БМК Биология . 9 (1): 71. дои : 10.1186/1741-7007-9-71 . ISSN 1741-7007 . ПМК 3203851 . ПМИД 22035460 .
^ Стефан, Саймон; Хорш, Мартин Т.; Врабец, Ядран; Хассе, Ганс (3 июля 2019 г.). «MolMod – база данных силовых полей с открытым доступом для молекулярного моделирования жидкостей» . Молекулярное моделирование . 45 (10): 806–814. arXiv : 1904.05206 . дои : 10.1080/08927022.2019.1601191 . ISSN 0892-7022 . S2CID 119199372 .
^ Курзак, Дж.; Петтитт, Б.М. (сентябрь 2006 г.). «Быстрые мультипольные методы динамики частиц» . Молекулярное моделирование . 32 (10–11): 775–790. дои : 10.1080/08927020600991161 . ISSN 0892-7022 . ПМЦ 2634295 . ПМИД 19194526 .
^ Гизе, Тимоти Дж.; Пантева, Мария Т.; Чен, Хаоюань; Йорк, Дэррин М. (10 февраля 2015 г.). «Многополярные методы Эвальда, 1: теория, точность и производительность» . Журнал химической теории и вычислений . 11 (2): 436–450. дои : 10.1021/ct5007983 . ISSN 1549-9618 . ПМЦ 4325605 . ПМИД 25691829 .
^ Гроенхоф, Геррит (2013), Монтичелли, Лука; Салонен, Эмппу (ред.), «Введение в моделирование QM/MM», Биомолекулярное моделирование: методы и протоколы , Методы молекулярной биологии, том. 924, Тотова, Нью-Джерси: Humana Press, стр. 43–66, doi : 10.1007/978-1-62703-017-5_3 , hdl : 11858/00-001M-0000-0010-15DF-C , ISBN 978-1-62703-017-5 , PMID 23034745
^ Целиу, Кристина Элефтерия; Мермигки, Маркелла Алики; Цели, Деметра (январь 2022 г.). «Обзор методологий QM/MM и их применения к металлопротеинам» . Молекулы . 27 (9): 2660. doi : 10,3390/molecules27092660 . ISSN 1420-3049 . ПМЦ 9105939 . ПМИД 35566011 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Лукас, Эндрю (2014). «Формулировки Изинга многих задач NP» . Границы в физике . 2 : 5. arXiv : 1302.5843 . Бибкод : 2014FrP.....2....5L . дои : 10.3389/fphy.2014.00005 . ISSN 2296-424X .
^ Растегар, Сомайе Ф.; Хадипур, Насер Л.; Табар, Мохаммад Бигдели; Сулейманабади, Хамед (1 сентября 2013 г.). «Исследование методом DFT адсорбции молекул акролеина на нетронутых и легированных Al графенах» . Журнал молекулярного моделирования . 19 (9): 3733–3740. дои : 10.1007/s00894-013-1898-5 . ISSN 1610-2940 . ПМИД 23793719 . S2CID 41375235 .
^ Кон, В.; Шам, ЖЖ (15 ноября 1965 г.). «Самосогласованные уравнения, включая эффекты обмена и корреляции» . Физический обзор . 140 (4А): А1133–А1138. Бибкод : 1965PhRv..140.1133K . дои : 10.1103/PhysRev.140.A1133 .
^ Мишо-Риу, Винсент; Чжан, Лей; Го, Хун (15 февраля 2016 г.). «RESCU: Реальный метод космической электронной структуры» . Журнал вычислительной физики . 307 : 593–613. arXiv : 1509.05746 . Бибкод : 2016JCoPh.307..593M . дои : 10.1016/j.jcp.2015.12.014 . ISSN 0021-9991 . S2CID 28836129 .
^ Мотамарри, Фани; Дас, Самбит; Рудраджу, Шива; Гош, Кришнанду; Давыдов, Денис; Гавини, Викрам (01 января 2020 г.). «DFT-FE - массово-параллельный адаптивный код конечных элементов для крупномасштабных расчетов по теории функционала плотности» . Компьютерная физика. Коммуникации . 246 : 106853. arXiv : 1903.10959 . Бибкод : 2020CoPhC.24606853M . дои : 10.1016/j.cpc.2019.07.016 . ISSN 0010-4655 . S2CID 85517990 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^Это ^ж Сенгупта, Аркаджьоти; Рамабхадран, Рагунатх О.; Рагхавачари, Кришнан (15 января 2016 г.). «Устранение узкого места: точная экстраполяция к энергии CCSD (T) «золотого стандарта» для больших органических радикалов с открытой оболочкой при меньших вычислительных затратах» . Журнал вычислительной химии . 37 (2): 286–295. дои : 10.1002/jcc.24050 . ISSN 0192-8651 . ПМИД 26280676 . S2CID 23011794 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Уитфилд, Джеймс Дэниел; С любовью, Питер Джон; Аспуру-Гузик, Алан (2013). «Вычислительная сложность в электронных структурах» . Физ. хим. хим. Физ . 15 (2): 397–411. arXiv : 1208.3334 . Бибкод : 2013PCCP...15..397W . дои : 10.1039/C2CP42695A . ISSN 1463-9076 . ПМИД 23172634 . S2CID 12351374 .
^ Математические задачи теоретической/вычислительной химии . Вашингтон, округ Колумбия: Издательство национальных академий. 29 марта 1995 г. дои : 10.17226/4886 . ISBN 978-0-309-05097-5 .
^ Вишер, Лукас (июнь 2002 г.). «Уравнение Дирака в квантовой химии: стратегии преодоления текущих вычислительных проблем» . Журнал вычислительной химии . 23 (8): 759–766. дои : 10.1002/jcc.10036 . ISSN 0192-8651 . ПМИД 12012352 . S2CID 19427995 .
^ Сакс, Александр Ф. (1 апреля 2008 г.). «Методы вычислительной химии: охват порядков величины в пространстве, времени и точности» . Monatshefte für Chemie - Ежемесячный химический журнал . 139 (4): 299–308. дои : 10.1007/s00706-007-0827-7 . ISSN 1434-4475 . S2CID 85451980 .
^ Фриснер, Р. (1 марта 2003 г.). «Как железосодержащие белки контролируют химию дикислорода: подробное описание на атомном уровне с помощью точных квантово-химических и смешанных квантово-механических/молекулярно-механических расчетов» . Обзоры координационной химии . 238–239: 267–290. дои : 10.1016/S0010-8545(02)00284-9 . ISSN 0010-8545 .

[1] Паррилл, Эбби Л.; Липковиц, Кенни Б., ред. (19 октября 2018 г.). Обзоры по вычислительной химии, том 31 . Том. 4 (1-е изд.). Уайли. дои : 10.1002/series6143 . ISBN 978-1-119-51802-0 .

[2] Комитет Национального исследовательского совета (США) по проблемам химических наук в 21 веке (2003 г.), «Химическая теория и компьютерное моделирование: от вычислительной химии к разработке технологических систем» , За пределами молекулярной границы: проблемы химии и химической инженерии , Национальный исследовательский совет (США). Academies Press (США) , получено 5 декабря 2023 г.

[3] Коробов Владимир И.; Карр, Дж.-Ф. (07.09.2021). «Ровибрационные усредненные по спину переходы в молекулярных ионах водорода» . Физический обзор А. 104 (3): 032806. arXiv : 2107.14497 . Бибкод : 2021PhRvA.104c2806K . дои : 10.1103/PhysRevA.104.032806 . S2CID 236635049 .

[4] Нозьер, Филипп (1997). Теория взаимодействующих ферми-систем . Продвинутая книжная классика. Кембридж, Массачусетс: Издательство Персей. ISBN 978-0-201-32824-0 .

[5] Виллемс, Генриетта; Де Сеско, Стефан; Свенссон, Фредрик (24 сентября 2020 г.). «Вычислительная химия с ограниченным бюджетом: поддержка открытия лекарств с ограниченными ресурсами: миниперспектива» . Журнал медицинской химии . 63 (18): 10158–10169. doi : 10.1021/acs.jmedchem.9b02126 . ISSN 0022-2623 . ПМИД 32298123 . S2CID 215802432 .

[6] «ВебМО» . www.webmo.net . Проверено 5 декабря 2023 г.

[7] Крамер, Кристофер Дж. (2014). Основы вычислительной химии: теории и модели . Чичестер: Уайли. ISBN 978-0-470-09182-1 .

[Patel-2021-8] Перейти обратно: ^а ^б Патель, Праджай; Мелин, Тимоте Р.Л.; Норт, Саша С.; Уилсон, Анджела К. (01.01.2021), Диксон, Дэвид А. (редактор), «Глава четвертая - Композитные методологии Ab initio: их значение для химического сообщества» , Annual Reports in Computational Chemistry , vol. 17, Elsevier, стр. 113–161, doi : 10.1016/bs.arcc.2021.09.002 , S2CID 244017999 , получено 3 декабря 2023 г.

[9] Хайтлер, В.; Лондон, Ф. (1 июня 1927 г.). «Взаимодействие нейтральных атомов и гомеополярная связь согласно квантовой механике» . Журнал физики (на немецком языке). 44 (6): 455–472. Бибкод : 1927ZPhy...44..455H . дои : 10.1007/BF01397394 . ISSN 0044-3328 . S2CID 119739102 .

[10] Полинг, Лайнус ; Уилсон, Эдгар Брайт (1985). Введение в квантовую механику: с приложениями к химии . Нью-Йорк: Дуврские публикации. ISBN 978-0-486-64871-2 .

[11] Айринг, Генри ; Уолтер, Джон; Кимбалл, Джордж Э. (1967). Квантовая химия (14-е печатное изд.). Нью-Йорк: Уайли. ISBN 978-0-471-24981-8 .

[12] Хайтлер, В. (1 января 1956 г.). Элементарная волновая механика с приложениями к квантовой химии (2-е изд.). Издательство Оксфордского университета. ISBN 978-0-19-851103-8 .

[13] Коулсон, Чарльз Альфред ; МакВини, Рой (1991). Валентность Коулсона . Оксфордские научные публикации (3-е изд.). Оксфорд, Нью-Йорк, Торонто [и т. д.]: Издательство Оксфордского университета. ISBN 978-0-19-855145-4 .

[Roothaan-1951-14] Перейти обратно: ^а ^б Рутан, CCJ (1 апреля 1951 г.). «Новые разработки в теории молекулярных орбиталей» . Обзоры современной физики . 23 (2): 69–89. Бибкод : 1951РвМП...23...69Р . дои : 10.1103/RevModPhys.23.69 .

[Ruedenberg-1954-15] Перейти обратно: ^а ^б Рюденберг, Клаус (1 ноября 1954 г.). «Модель сети свободных электронов для сопряженных систем. V. Энергии и распределения электронов в модели FE MO и в модели LCAO MO» . Журнал химической физики . 22 (11): 1878–1894. Бибкод : 1954ЖЧФ..22.1878Р . дои : 10.1063/1.1739935 . ISSN 0021-9606 .

[16] Смит, С.Дж.; Сатклифф, BT (1997). «Развитие вычислительной химии в Соединенном Королевстве». Обзоры по вычислительной химии . 10 : 271–316.

[17] Мальчики, Сан-Франциско; Кук, Великобритания; Ривз, CM; Шавитт, И. (1 декабря 1956 г.) [1 декабря 1956 г.]. «Автоматические фундаментальные расчеты молекулярной структуры» . Природа . 178 (4544): 1207–1209. Бибкод : 1956Natur.178.1207B . дои : 10.1038/1781207a0 . ISSN 1476-4687 . S2CID 4218995 .

[18] Шефер, Генри Ф. III (1972). Электронное строение атомов и молекул . Ридинг, Массачусетс: Addison-Wesley Publishing Co., с. 146 .

[19] Бойс, Сан-Франциско ; Кук, Великобритания; Ривз, CM; Шавитт, И. (1956). «Автоматические фундаментальные расчеты молекулярной структуры». Природа . 178 (2): 1207. Бибкод : 1956Natur.178.1207B . дои : 10.1038/1781207a0 . S2CID 4218995 .

[20] Ричардс, В.Г.; Уокер, TEH; Хинкли Р.К. (1971). Библиография ab initio молекулярных волновых функций . Оксфорд: Кларендон Пресс.

[21] Пройсс, Х. (1968). «Процесс SCF-MO-P (LCGO) и его варианты». Международный журнал квантовой химии . 2 (5): 651. Бибкод : 1968IJQC....2..651P . дои : 10.1002/qua.560020506 .

[22] Бюнкер, Р.Дж.; Пейеримхофф, SD (1969). «Ab initio SCF расчеты для азулена и нафталина». Письма по химической физике . 3 (1): 37. Бибкод : 1969CPL.....3...37B . дои : 10.1016/0009-2614(69)80014-X .

[23] Шефер, Генри Ф. III (1984). Квантовая химия . Оксфорд: Кларендон Пресс.

[24] Стрейтвизер, А.; Брауман, Дж.И.; Коулсон, Калифорния (1965). Дополнительные таблицы молекулярно-орбитальных расчетов . Оксфорд: Пергамон Пресс.

[25] Попл, Джон А .; Беверидж, Дэвид Л. (1970). Приближенная теория молекулярных орбиталей . Нью-Йорк: МакГроу Хилл.

[Ma-2022-26] Перейти обратно: ^а ^б Ма, Сяоюэ (01 декабря 2022 г.). «Развитие вычислительной химии и применение вычислительных методов» . Физический журнал: серия конференций . 2386 (1): 012005. Бибкод : 2022JPhCS2386a2005M . дои : 10.1088/1742-6596/2386/1/012005 . ISSN 1742-6588 .

[27] Аллинджер, Норман (1977). «Конформационный анализ. 130. MM2. Силовое поле углеводородов с использованием крутильных членов V1 и V2». Журнал Американского химического общества . 99 (25): 8127–8134. дои : 10.1021/ja00467a001 .

[28] Фернбах, Сидней; Тауб, Авраам Хаскелл (1970). Компьютеры и их роль в физических науках . Рутледж. ISBN 978-0-677-14030-8 .

[29] Кенни Б. Липковиц; Дональд Б. Бойд, ред. (1990). «том 1, предисловие» . Обзоры по вычислительной химии . Том. 1. Уайли. дои : 10.1002/9780470125786 . ISBN 978-0-470-12578-6 .

[30] «Нобелевская премия по химии 1998 года» .

[bio-31] «Нобелевская премия по химии 2013» (Пресс-релиз). Шведская королевская академия наук. 9 октября 2013 года . Проверено 9 октября 2013 г.

[32] Музил, Феликс; Грисафи, Андреа; Барток, Альберт П.; Ортнер, Кристоф; Чаньи, Габор; Чериотти, Микеле (25 августа 2021 г.). «Структурные представления молекул и материалов, основанные на физике» . Химические обзоры . 121 (16): 9759–9815. arXiv : 2101.04673 . doi : 10.1021/acs.chemrev.1c00021 . ISSN 0009-2665 . ПМИД 34310133 .

[33] Муресан, Сорель; Зитцманн, Маркус; Саутэн, Кристофер (2012), Ларсон, Ричард С. (редактор), «Сопоставление баз данных соединений и белковых мишеней» , Биоинформатика и открытие лекарств , Методы молекулярной биологии, том. 910, Тотова, Нью-Джерси: Humana Press, стр. 145–164, doi : 10.1007/978-1-61779-965-5_8 , ISBN. 978-1-61779-965-5 , PMC 7449375 , PMID 22821596 , получено 3 декабря 2023 г.

[34] Рой, Кунал; Кар, Супратик; Дас, Рудра Нараян (2015). Понимание основ QSAR для применения в фармацевтических науках и оценке рисков . Амстердам Бостон: Elsevier/Academic Press. ISBN 978-0-12-801505-6 .

[35] Фэн, Фань; Лай, Лухуа; Пей, Цзяньфэн (2018). «Вычислительный анализ химического синтеза и разработка путей» . Границы в химии . 6 : 199. дои : 10.3389/fchem.2018.00199 . ISSN 2296-2646 . ПМЦ 5994992 . ПМИД 29915783 .

[doi.org-36] Перейти обратно: ^а ^б Цуй, Вики; Ортвайн, Дэниел Ф.; Блейни, Джеффри М. (01 марта 2017 г.). «Обеспечение принятия решений по проектам открытия лекарств с помощью интегрированной вычислительной химии и информатики» . Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 31 (3): 287–291. Бибкод : 2017JCAMD..31..287T . дои : 10.1007/s10822-016-9988-y . ISSN 1573-4951 . ПМИД 27796615 . S2CID 23373414 .

[37] Эльнабави, Ахмед О.; Рангараджан, Шринивас; Маврикакис, Манос (1 августа 2015 г.). «Вычислительная химия для синтеза NH3, гидроочистки и снижения NOx: три темы, представляющие особый интерес для Хальдора Топсе» . Журнал катализа . Специальный выпуск: Влияние Хальдора Топсе на катализ. 328 : 26–35. дои : 10.1016/j.jcat.2014.12.018 . ISSN 0021-9517 .

[Patel-2020-38] Перейти обратно: ^а ^б ^с Патель, Праджай; Уилсон, Анджела К. (01 декабря 2020 г.). «Аспекты вычислительной химии в катализе: региоселективность и диссоциация металлов-лигандов» . Катализ сегодня . Материалы 3-й Международной конференции по катализу и химической технологии. 358 : 422–429. дои : 10.1016/j.cattod.2020.07.057 . ISSN 0920-5861 . S2CID 225472601 .

[van_Santen-1996-39] Перейти обратно: ^а ^б ван Сантен, РА (6 мая 1996 г.). «Вычислительно-химические достижения в гетерогенном катализе» . Журнал молекулярного катализа A: Химический . Материалы 8-го Международного симпозиума по взаимосвязи гомогенного и гетерогенного катализа. 107 (1): 5–12. дои : 10.1016/1381-1169(95)00161-1 . ISSN 1381-1169 . S2CID 59580128 .

[40] ван Влеймен, Герман; Дежарле, Рене Л.; Мирзадеган, Тара (март 2017 г.). «Вычислительная химия в Янссене» . Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 31 (3): 267–273. Бибкод : 2017JCAMD..31..267V . дои : 10.1007/s10822-016-9998-9 . ISSN 1573-4951 . ПМИД 27995515 . S2CID 207166545 .

[41] Ахмад, Имад; Кузнецов Алексей Евгеньевич; Пирзада, Абдул Сабур; Альшариф, Халаф Ф.; Далья, Мария; Хан, Харун (2023). «Вычислительная фармакология и компьютерная химия 4-гидроксиизолейцина: физико-химические, фармакокинетические подходы и подходы, основанные на DFT» . Границы в химии . 11 . Бибкод : 2023FrCh...1145974A . дои : 10.3389/fchem.2023.1145974 . ISSN 2296-2646 . ПМЦ 10133580 . ПМИД 37123881 .

[42] Эль-Магид, HR Абд; Мустафа, FM; Абдель-Латиф, Махмуд К. (2 января 2022 г.). «Нанокластеры, наночастицы и нанотрубки нитрида бора как носитель лекарственного средства для противотуберкулезного препарата изониазида, подходы компьютерной химии» . Журнал биомолекулярной структуры и динамики . 40 (1): 226–235. дои : 10.1080/07391102.2020.1814871 . ISSN 0739-1102 . ПМИД 32870128 . S2CID 221403943 .

[Muresan-2012-43] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^Это Муресан, Сорель; Зитцманн, Маркус; Саутэн, Кристофер (2012), Ларсон, Ричард С. (редактор), «Сопоставление баз данных соединений и белковых мишеней», Биоинформатика и открытие лекарств , Методы молекулярной биологии, том. 910, Тотова, Нью-Джерси: Humana Press, стр. 145–164, doi : 10.1007/978-1-61779-965-5_8 , ISBN. 978-1-61779-964-8 , PMC 7449375 , PMID 22821596

[44] Гилсон, Майкл К.; Лю, Тицин; Байталук, Майкл; Никола, Джордж; Хван, Линда; Чонг, Дженни (4 января 2016 г.). «BindingDB в 2015 году: общедоступная база данных по медицинской химии, вычислительной химии и системной фармакологии» . Исследования нуклеиновых кислот . 44 (Д1): Д1045–1053. дои : 10.1093/nar/gkv1072 . ISSN 1362-4962 . ПМЦ 4702793 . ПМИД 26481362 .

[45] Зардецки, Кристина; Дутта, Шухисмита; Гудселл, Дэвид С.; Фойгт, Мария; Берли, Стивен К. (08 марта 2016 г.). «Банк данных белков RCSB: ресурс для химических, биохимических и структурных исследований больших и малых биомолекул» . Журнал химического образования . 93 (3): 569–575. Бибкод : 2016JChEd..93..569Z . doi : 10.1021/acs.jchemed.5b00404 . ISSN 0021-9584 .

[46] «Вычислительная химия и молекулярное моделирование» . СпрингерЛинк . 2008. doi : 10.1007/978-3-540-77304-7 . ISBN 978-3-540-77302-3 . S2CID 102140015 .

[47] Лич, Эндрю Р. (2009). Молекулярное моделирование: принципы и приложения (2-е изд., 12-е изд.). Харлоу: Пирсон/Прентис Холл. ISBN 978-0-582-38210-7 .

[48] Сюй, Пэн; Вестхаймер, Брайс М.; Шлинсог, Меган; Саттасатучана, Тосапорн; Эллиотт, Джордж; Гордон, Марк С.; Гидес, Эмили (1 января 2024 г.). «Эффективный потенциал фрагмента: силовое поле ab initio» . Комплексная вычислительная химия : 153–161. дои : 10.1016/B978-0-12-821978-2.00141-0 . ISBN 978-0-12-823256-9 .

[49] Фриснер, Ричард А. (10 мая 2005 г.). «Квантовая химия Ab initio: Методология и приложения» . Труды Национальной академии наук . 102 (19): 6648–6653. дои : 10.1073/pnas.0408036102 . ISSN 0027-8424 . ПМЦ 1100737 . ПМИД 15870212 .

[Hinchliffe-2001-50] Перейти обратно: ^а ^б Хинчлифф, Алан (2001). Моделирование молекулярных структур . Серия Уайли по теоретической химии (2-е, переиздание). Чичестер: Уайли. ISBN 978-0-471-48993-1 .

[51] С, доктор Хартри, Франция (1 января 1947 г.). «Расчет атомных структур» . Отчеты о прогрессе в физике . 11 (1): 113–143. Бибкод : 1947РПФ...11..113С . дои : 10.1088/0034-4885/11/1/305 . S2CID 250826906 .

[52] Мёллер, Хр.; Плессе, MS (1 октября 1934 г.). «Заметка об аппроксимационном рассмотрении многоэлектронных систем» . Физический обзор . 46 (7): 618–622. Бибкод : 1934PhRv...46..618M . дои : 10.1103/PhysRev.46.618 . ISSN 0031-899X .

[Matveeva-2023-53] Перейти обратно: ^а ^б Матвеева, Регина; Фолкестад, Сарай Дери; Хойвик, Ида-Мари (9 февраля 2023 г.). «Теория Хартри – Фока для открытых молекулярных систем» . Журнал физической химии А. 127 (5). Американское химическое общество: 1329–1341. Бибкод : 2023JPCA..127.1329M . doi : 10.1021/acs.jpca.2c07686 . ISSN 1089-5639 . ПМЦ 9923758 . ПМИД 36720055 .

[54] Маклахлан, AD; БОЛЛ, Массачусетс (1 июля 1964 г.). «Зависящая от времени теория Хартри--Фока для молекул» . Обзоры современной физики . 36 (3): 844–855. Бибкод : 1964РвМП...36..844М . дои : 10.1103/RevModPhys.36.844 .

[55] Коэн, Морис; Келли, Пол С. (1 мая 1967 г.). «ВОЛНОВЫЕ ФУНКЦИИ ХАРТРИ–ФОКА ДЛЯ ВОЗБУЖДЕННЫХ СОСТОЯНИЙ: III. ДИПОЛЬНЫЕ ПЕРЕХОДЫ В ТРЕХЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМАХ» . Канадский физический журнал . 45 (5): 1661–1673. Бибкод : 1967CaJPh..45.1661C . дои : 10.1139/стр67-129 . ISSN 0008-4204 .

[56] Баллард, Эндрю Дж.; Дас, Ританкар; Мартиниани, Стефано; Мехта, Дагаш; Сагун, Левент; Стивенсон, Джейкоб Д.; Уэльс, Дэвид Дж. (24 мая 2017 г.). «Энергетические ландшафты для машинного обучения» . Физическая химия Химическая физика . 19 (20): 12585–12603. arXiv : 1703.07915 . Бибкод : 2017PCCP...1912585B . дои : 10.1039/C7CP01108C . ISSN 1463-9084 . ПМИД 28367548 .

[57] Олингер, WS; Клунцингер, ЧП; Деппмайер, Би Джей; Хере, WJ (12 марта 2009 г.). «Эффективный расчет теплот образования» . Журнал физической химии А. 113 (10): 2165–2175. дои : 10.1021/jp810144q . ISSN 1089-5639 . ПМИД 19222177 .

[58] Батлер, Лори Дж. (октябрь 1998 г.). «Динамика химических реакций за пределами приближения Борна-Оппенгеймера» . Ежегодный обзор физической химии . 49 (1): 125–171. Бибкод : 1998ARPC...49..125B . doi : 10.1146/annurev.physchem.49.1.125 . ISSN 0066-426X . ПМИД 15012427 .

[59] Ито, Кеничи; Накамура, Шу (июнь 2010 г.). «Нестационарная теория рассеяния для операторов Шрёдингера на многообразиях рассеяния» . Журнал Лондонского математического общества . 81 (3): 774–792. arXiv : 0810.1575 . doi : 10.1112/jlms/jdq018 . S2CID 8115409 .

[60] Амвросий, Д; Советник, Дж. Ф.; Давенпорт, Эй Джей (1 марта 1970 г.). «Использование полиномов Чебышева для представления давления пара между тройной точкой и критической точкой» . Журнал химической термодинамики . 2 (2): 283–294. дои : 10.1016/0021-9614(70)90093-5 . ISSN 0021-9614 .

[61] Манте, У.; Мейер, Х.-Д.; Седербаум, Л.С. (1 сентября 1992 г.). «Динамика волновых пакетов в рамках мультиконфигурационной структуры Хартри: общие аспекты и применение к NOCl» . Журнал химической физики . 97 (5): 3199–3213. Бибкод : 1992ЖЧФ..97.3199М . дои : 10.1063/1.463007 . ISSN 0021-9606 .

[Lukassen-2018-62] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^Это ^ж ^г Лукассен, Аксель Ариан; Киль, Мартин (15 декабря 2018 г.). «Операторное расщепление для систем химических реакций с быстрой химией» . Журнал вычислительной и прикладной математики . 344 : 495–511. дои : 10.1016/j.cam.2018.06.001 . ISSN 0377-0427 . S2CID 49612142 .

[63] Де Профт, Фрэнк; Герлингс, Пол; Гейдар-Заде, Фарназ; Айерс, Пол В. (1 января 2024 г.). «Концептуальная теория функционала плотности» . Комплексная вычислительная химия : 306–321. дои : 10.1016/B978-0-12-821978-2.00025-8 . ISBN 978-0-12-823256-9 .

[Ramachandran-2008-64] Перейти обратно: ^а ^б ^с Рамачандран, К.И.; Дипа, Г.; Намбури, К. (2008). Вычислительная химия и молекулярное моделирование: принципы и приложения . Берлин: Шпрингер. ISBN 978-3-540-77304-7 .

[65] Графс, Ричард В. (1 июля 1987 г.). «Стратегии Я». Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 1 (2): 177–178. Бибкод : 1987JCAMD...1..177C . дои : 10.1007/bf01676961 . ISSN 0920-654X . ПМИД 3504968 . S2CID 40429116 .

[66] Динур, Ури; Хаглер, Арнольд Т. (1991). Липковиц, Кенни Б.; Бойд, Дональд Б. (ред.). Обзоры по вычислительной химии . Джон Уайли и сыновья, Inc. стр. 100-1 99–164. дои : 10.1002/9780470125793.ch4 . ISBN 978-0-470-12579-3 .

[67] Рубинштейн, Лестер А.; Заухар, Рэнди Дж.; Ланзара, Ричард Г. (2006). «Молекулярная динамика биофизической модели активации β2-адренергических рецепторов и рецепторов, связанных с G-белком» (PDF) . Журнал молекулярной графики и моделирования . 25 (4): 396–409. дои : 10.1016/j.jmgm.2006.02.008 . ПМИД 16574446 . Архивировано (PDF) из оригинала 27 февраля 2008 г.

[68] Рубинштейн, Лестер А.; Ланзара, Ричард Г. (1998). «Активация рецепторов, связанных с G-белком, влечет за собой модуляцию цистеином связывания агониста» (PDF) . Журнал молекулярной структуры: THEOCHEM . 430 : 57–71. дои : 10.1016/S0166-1280(98)90217-2 . Архивировано (PDF) из оригинала 30 мая 2004 г.

[69] Хуттер, Юрг; Яннуцци, Марселла; Кюне, Томас Д. (1 января 2024 г.). «Молекулярная динамика Ab Initio: Руководство по приложениям» . Комплексная вычислительная химия : 493–517. дои : 10.1016/B978-0-12-821978-2.00096-9 . ISBN 978-0-12-823256-9 .

[70] Сато, А. (01.01.2003), Сато, А. (редактор), «Глава 3 - Методы Монте-Карло» , Исследования в области науки о интерфейсах , Введение в молекулярное микромоделирование коллоидных дисперсий, том. 17, Elsevier, стр. 19–63, номер документа : 10.1016/S1383-7303(03)80031-5 , ISBN. 978-0-444-51424-0 , получено 3 декабря 2023 г.

[71] Аллен, член парламента (1987). Компьютерное моделирование жидкостей . Диджей Тилдесли. Оксфорд [Англия]: Clarendon Press. ISBN 0-19-855375-7 . ОСЛК 15132676 .

[72] Макардл, Сэм; Эндо, Сугуру; Аспуру-Гузик, Алан; Бенджамин, Саймон С.; Юань, Сяо (30 марта 2020 г.). «Квантовая вычислительная химия» . Обзоры современной физики . 92 (1): 015003. arXiv : 1808.10402 . Бибкод : 2020РвМП...92а5003М . дои : 10.1103/RevModPhys.92.015003 . ISSN 0034-6861 .

[73] Биньон, Эммануэль; Монари, Антонио (1 января 2024 г.). «Молекулярная динамика и QM/MM для понимания организации и воспроизводства генома в новых РНК-вирусах» . Комплексная вычислительная химия : 895–909. дои : 10.1016/B978-0-12-821978-2.00101-X . ISBN 978-0-12-823256-9 . S2CID 258397837 .

[74] Абрамс, Дэниел С.; Ллойд, Сет (13 декабря 1999 г.). «Квантовый алгоритм, обеспечивающий экспоненциальное увеличение скорости поиска собственных значений и собственных векторов» . Письма о физических отзывах . 83 (24): 5162–5165. arXiv : Quant-ph/9807070 . Бибкод : 1999PhRvL..83.5162A . doi : 10.1103/PhysRevLett.83.5162 . S2CID 118937256 .

[75] Фейнман, Ричард П. (17 июня 2019 г.). Привет, Тони; Аллен, Робин В. (ред.). Фейнмановские лекции по вычислительной технике . Бока-Ратон: CRC Press. дои : 10.1201/9780429500442 . ISBN 978-0-429-50044-2 . S2CID 53898623 .

[Nielsen-2010-76] Перейти обратно: ^а ^б Нильсен, Майкл А.; Чуанг, Исаак Л. (2010). Квантовые вычисления и квантовая информация (изд. к 10-летию). Кембридж: Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-1-107-00217-3 .

[77] Макардл, Сэм; Эндо, Сугуру; Аспуру-Гузик, Алан; Бенджамин, Саймон С.; Юань, Сяо (30 марта 2020 г.). «Квантовая вычислительная химия» . Обзоры современной физики . 92 (1): 015003. arXiv : 1808.10402 . Бибкод : 2020РвМП...92а5003М . дои : 10.1103/RevModPhys.92.015003 .

[78] Ягер, Йонас; Кремс, Роман В. (2 февраля 2023 г.). «Универсальная выразительность вариационных квантовых классификаторов и квантовых ядер для машин опорных векторов» . Природные коммуникации . 14 (1). Природа: 576. arXiv : 2207.05865 . Бибкод : 2023NatCo..14..576J . дои : 10.1038/s41467-023-36144-5 . ISSN 2041-1723 . ПМЦ 9895068 . ПМИД 36732519 .

[79] Современная теория электронного строения. 1 . Расширенная серия по физической химии. Сингапур: World Scientific. 1995. ISBN 978-981-02-2987-0 .

[80] Адкок, Стюарт А.; Маккаммон, Дж. Эндрю (1 мая 2006 г.). «Молекулярная динамика: обзор методов моделирования активности белков» . Химические обзоры . 106 (5): 1589–1615. дои : 10.1021/cr040426m . ISSN 0009-2665 . ПМК 2547409 . ПМИД 16683746 .

[81] Даррант, Джейкоб Д.; Маккаммон, Дж. Эндрю (28 октября 2011 г.). «Молекулярно-динамическое моделирование и открытие лекарств» . БМК Биология . 9 (1): 71. дои : 10.1186/1741-7007-9-71 . ISSN 1741-7007 . ПМК 3203851 . ПМИД 22035460 .

[82] Стефан, Саймон; Хорш, Мартин Т.; Врабец, Ядран; Хассе, Ганс (3 июля 2019 г.). «MolMod – база данных силовых полей с открытым доступом для молекулярного моделирования жидкостей» . Молекулярное моделирование . 45 (10): 806–814. arXiv : 1904.05206 . дои : 10.1080/08927022.2019.1601191 . ISSN 0892-7022 . S2CID 119199372 .

[83] Курзак, Дж.; Петтитт, Б.М. (сентябрь 2006 г.). «Быстрые мультипольные методы динамики частиц» . Молекулярное моделирование . 32 (10–11): 775–790. дои : 10.1080/08927020600991161 . ISSN 0892-7022 . ПМЦ 2634295 . ПМИД 19194526 .

[84] Гизе, Тимоти Дж.; Пантева, Мария Т.; Чен, Хаоюань; Йорк, Дэррин М. (10 февраля 2015 г.). «Многополярные методы Эвальда, 1: теория, точность и производительность» . Журнал химической теории и вычислений . 11 (2): 436–450. дои : 10.1021/ct5007983 . ISSN 1549-9618 . ПМЦ 4325605 . ПМИД 25691829 .

[85] Гроенхоф, Геррит (2013), Монтичелли, Лука; Салонен, Эмппу (ред.), «Введение в моделирование QM/MM», Биомолекулярное моделирование: методы и протоколы , Методы молекулярной биологии, том. 924, Тотова, Нью-Джерси: Humana Press, стр. 43–66, doi : 10.1007/978-1-62703-017-5_3 , hdl : 11858/00-001M-0000-0010-15DF-C , ISBN 978-1-62703-017-5 , PMID 23034745

[86] Целиу, Кристина Элефтерия; Мермигки, Маркелла Алики; Цели, Деметра (январь 2022 г.). «Обзор методологий QM/MM и их применения к металлопротеинам» . Молекулы . 27 (9): 2660. doi : 10,3390/molecules27092660 . ISSN 1420-3049 . ПМЦ 9105939 . ПМИД 35566011 .

[Lucas-2014-87] Перейти обратно: ^а ^б Лукас, Эндрю (2014). «Формулировки Изинга многих задач NP» . Границы в физике . 2 : 5. arXiv : 1302.5843 . Бибкод : 2014FrP.....2....5L . дои : 10.3389/fphy.2014.00005 . ISSN 2296-424X .

[88] Растегар, Сомайе Ф.; Хадипур, Насер Л.; Табар, Мохаммад Бигдели; Сулейманабади, Хамед (1 сентября 2013 г.). «Исследование методом DFT адсорбции молекул акролеина на нетронутых и легированных Al графенах» . Журнал молекулярного моделирования . 19 (9): 3733–3740. дои : 10.1007/s00894-013-1898-5 . ISSN 1610-2940 . ПМИД 23793719 . S2CID 41375235 .

[89] Кон, В.; Шам, ЖЖ (15 ноября 1965 г.). «Самосогласованные уравнения, включая эффекты обмена и корреляции» . Физический обзор . 140 (4А): А1133–А1138. Бибкод : 1965PhRv..140.1133K . дои : 10.1103/PhysRev.140.A1133 .

[90] Мишо-Риу, Винсент; Чжан, Лей; Го, Хун (15 февраля 2016 г.). «RESCU: Реальный метод космической электронной структуры» . Журнал вычислительной физики . 307 : 593–613. arXiv : 1509.05746 . Бибкод : 2016JCoPh.307..593M . дои : 10.1016/j.jcp.2015.12.014 . ISSN 0021-9991 . S2CID 28836129 .

[91] Мотамарри, Фани; Дас, Самбит; Рудраджу, Шива; Гош, Кришнанду; Давыдов, Денис; Гавини, Викрам (01 января 2020 г.). «DFT-FE - массово-параллельный адаптивный код конечных элементов для крупномасштабных расчетов по теории функционала плотности» . Компьютерная физика. Коммуникации . 246 : 106853. arXiv : 1903.10959 . Бибкод : 2020CoPhC.24606853M . дои : 10.1016/j.cpc.2019.07.016 . ISSN 0010-4655 . S2CID 85517990 .

[Sengupta-2016-92] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^Это ^ж Сенгупта, Аркаджьоти; Рамабхадран, Рагунатх О.; Рагхавачари, Кришнан (15 января 2016 г.). «Устранение узкого места: точная экстраполяция к энергии CCSD (T) «золотого стандарта» для больших органических радикалов с открытой оболочкой при меньших вычислительных затратах» . Журнал вычислительной химии . 37 (2): 286–295. дои : 10.1002/jcc.24050 . ISSN 0192-8651 . ПМИД 26280676 . S2CID 23011794 .

[xlink.rsc.org-93] Перейти обратно: ^а ^б Уитфилд, Джеймс Дэниел; С любовью, Питер Джон; Аспуру-Гузик, Алан (2013). «Вычислительная сложность в электронных структурах» . Физ. хим. хим. Физ . 15 (2): 397–411. arXiv : 1208.3334 . Бибкод : 2013PCCP...15..397W . дои : 10.1039/C2CP42695A . ISSN 1463-9076 . ПМИД 23172634 . S2CID 12351374 .

[94] Математические задачи теоретической/вычислительной химии . Вашингтон, округ Колумбия: Издательство национальных академий. 29 марта 1995 г. дои : 10.17226/4886 . ISBN 978-0-309-05097-5 .

[95] Вишер, Лукас (июнь 2002 г.). «Уравнение Дирака в квантовой химии: стратегии преодоления текущих вычислительных проблем» . Журнал вычислительной химии . 23 (8): 759–766. дои : 10.1002/jcc.10036 . ISSN 0192-8651 . ПМИД 12012352 . S2CID 19427995 .

[96] Сакс, Александр Ф. (1 апреля 2008 г.). «Методы вычислительной химии: охват порядков величины в пространстве, времени и точности» . Monatshefte für Chemie - Ежемесячный химический журнал . 139 (4): 299–308. дои : 10.1007/s00706-007-0827-7 . ISSN 1434-4475 . S2CID 85451980 .

[97] Фриснер, Р. (1 марта 2003 г.). «Как железосодержащие белки контролируют химию дикислорода: подробное описание на атомном уровне с помощью точных квантово-химических и смешанных квантово-механических/молекулярно-механических расчетов» . Обзоры координационной химии . 238–239: 267–290. дои : 10.1016/S0010-8545(02)00284-9 . ISSN 0010-8545 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]

[24]

[25]

[26]

[27]

[28]

[29]

[30]

[31]

[32]

[33]

[34]

[35]

[36]

[37]

[38]

[39]

[40]

[41]

[42]

[43]

[44]

[45]

[46]

[47]

[48]

[49]

[50]

[51]

[52]

[53]

[54]

[55]

[56]

[57]

[58]

[59]

[60]

[61]

[62]

[63]

[64]

[65]

[66]

[67]

[68]

[69]

[70]

[71]

[72]

[73]

[74]

[75]

[76]

[77]

[78]

[79]

[80]

[81]

[82]

[83]

[84]

[85]

[86]

[87]

[88]

[89]

[90]

[91]

[92]

[93]

[94]

[95]

[96]

[97]

v т Это Отрасли химии
Glossary of chemical formulae List of biomolecules List of inorganic compounds Periodic table
Analytical	Instrumental chemistry Electroanalytical methods Spectroscopy IR Raman UV-Vis NMR Mass spectrometry EI ICP MALDI Separation process Chromatography GC HPLC Crystallography Characterization Titration Wet chemistry Calorimetry Elemental analysis
Theoretical	Quantum chemistry Computational chemistry Mathematical chemistry Molecular modelling Molecular mechanics Molecular dynamics Molecular geometry VSEPR theory
Physical	Electrochemistry Spectroelectrochemistry Photoelectrochemistry Thermochemistry Chemical thermodynamics Surface science Interface and colloid science Micromeritics Cryochemistry Sonochemistry Structural chemistry Chemical physics Molecular physics Femtochemistry Chemical kinetics Spectroscopy Photochemistry Spin chemistry Microwave chemistry Equilibrium chemistry Mechanochemistry
Inorganic	Coordination chemistry Magnetochemistry Organometallic chemistry Organolanthanide chemistry Cluster chemistry Solid-state chemistry Ceramic chemistry
Organic	Stereochemistry Alkane stereochemistry Physical organic chemistry Organic reactions Organic synthesis Retrosynthetic analysis Enantioselective synthesis Total synthesis / Semisynthesis Fullerene chemistry Polymer chemistry Petrochemistry Dynamic covalent chemistry
Biological	Biochemistry Molecular biology Cell biology Chemical biology Bioorthogonal chemistry Medicinal chemistry Pharmacology Clinical chemistry Neurochemistry Bioorganic chemistry Bioorganometallic chemistry Bioinorganic chemistry Biophysical chemistry
Interdisciplinarity	Nuclear chemistry Radiochemistry Radiation chemistry Actinide chemistry Cosmochemistry / Astrochemistry / Stellar chemistry Geochemistry Biogeochemistry Photogeochemistry Environmental chemistry Atmospheric chemistry Ocean chemistry Clay chemistry Carbochemistry Food chemistry Carbohydrate chemistry Food physical chemistry Agricultural chemistry Soil chemistry Chemistry education Amateur chemistry General chemistry Clandestine chemistry Forensic chemistry Forensic toxicology Post-mortem chemistry Nanochemistry Supramolecular chemistry Chemical synthesis Green chemistry Click chemistry Combinatorial chemistry Biosynthesis Chemical engineering Stoichiometry Materials science Metallurgy Ceramic engineering Polymer science
See also	History of chemistry Nobel Prize in Chemistry Timeline of chemistry of element discoveries "The central science" Chemical reaction Catalysis Chemical element Chemical compound Atom Molecule Ion Chemical substance Chemical bond Alchemy Quantum mechanics
Category Commons Portal WikiProject

v т Это Вычислительная наука
Biology	Anatomy Biological systems Cognition Genomics Neuroscience Phylogenetics
Chemistry	Electronic structure Molecular mechanics Quantum mechanics
Physics	Astrophysics Electromagnetics Fluid dynamics Geophysics Mechanics Particle physics Thermodynamics
Linguistics	Semantics Lexicology
Social science	Politics Sociology Economics
Other	Finance Materials science Mathematics Statistics Engineering Semiotics Transportation science

v т Это Информатика
Note: This template roughly follows the 2012 ACM Computing Classification System.
Hardware	Printed circuit board Peripheral Integrated circuit Very Large Scale Integration Systems on Chip (SoCs) Energy consumption (Green computing) Electronic design automation Hardware acceleration
Computer systems organization	Computer architecture Computational complexity Dependability Embedded system Real-time computing
Networks	Network architecture Network protocol Network components Network scheduler Network performance evaluation Network service
Software organization	Interpreter Middleware Virtual machine Operating system Software quality
Software notations and tools	Programming paradigm Programming language Compiler Domain-specific language Modeling language Software framework Integrated development environment Software configuration management Software library Software repository
Software development	Control variable Software development process Requirements analysis Software design Software construction Software deployment Software engineering Software maintenance Programming team Open-source model
Theory of computation	Model of computation Formal language Automata theory Computability theory Computational complexity theory Logic Semantics
Algorithms	Algorithm design Analysis of algorithms Algorithmic efficiency Randomized algorithm Computational geometry
Mathematics of computing	Discrete mathematics Probability Statistics Mathematical software Information theory Mathematical analysis Numerical analysis Theoretical computer science
Information systems	Database management system Information storage systems Enterprise information system Social information systems Geographic information system Decision support system Process control system Multimedia information system Data mining Digital library Computing platform Digital marketing World Wide Web Information retrieval
Security	Cryptography Formal methods Security hacker Security services Intrusion detection system Hardware security Network security Information security Application security
Human–computer interaction	Interaction design Social computing Ubiquitous computing Visualization Accessibility
Concurrency	Concurrent computing Parallel computing Distributed computing Multithreading Multiprocessing
Artificial intelligence	Natural language processing Knowledge representation and reasoning Computer vision Automated planning and scheduling Search methodology Control method Philosophy of artificial intelligence Distributed artificial intelligence
Machine learning	Supervised learning Unsupervised learning Reinforcement learning Multi-task learning Cross-validation
Graphics	Animation Rendering Photograph manipulation Graphics processing unit Mixed reality Virtual reality Image compression Solid modeling
Applied computing	Quantum Computing E-commerce Enterprise software Computational mathematics Computational physics Computational chemistry Computational biology Computational social science Computational engineering Differentiable computing Computational healthcare Digital art Electronic publishing Cyberwarfare Electronic voting Video games Word processing Operations research Educational technology Document management
Category Outline WikiProject Commons

Обзор [ править ]

История [ править ]

Приложения [ править ]

Катализ [ править ]

лекарств Разработка ​ ​

вычислительной химии Базы данных

Методы [ править ]

с самого начала Метод [ править ]

Вычислительная термохимия [ править ]

Химическая динамика [ править ]

Техника оператора разделения [ править ]

функционала плотности Методы ​

Полуэмпирические методы [ править ]

Молекулярная механика [ править ]

Молекулярная динамика [ править ]

Монте-Карло [ править ]

Квантовая механика/молекулярная механика (КМ/ММ) [ править ]

вычислительная химия Квантовая ​

химических алгоритмах в Вычислительные затраты

сложности Примеры алгоритмической ​

Молекулярная динамика [ править ]

Алгоритм [ править ]

Сложность [ править ]

Квантовая механика/молекулярная механика (КМ/ММ) [ править ]

Алгоритм [ править ]

Сложность [ править ]

Метод Хартри-Фока [ править ]

Алгоритм [ править ]

Сложность [ править ]

функционала плотности Теория ​

Алгоритм [ править ]

Сложность [ править ]

CCSD(T ) Стандартный метод CCSD и

Алгоритм [ править ]

Сложность [ править ]

CCSD [ править ]

CCSD(T) [ править ]

масштабированием CCSD(T) с линейным Метод

Алгоритм [ править ]

Сложность [ править ]

Точность [ править ]

Пакеты программного обеспечения [ править ]

Специализированные журналы по вычислительной химии [ править ]

Внешние ссылки [ править ]

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

лекарств Разработка

функционала плотности Методы

вычислительная химия Квантовая

сложности Примеры алгоритмической

функционала плотности Теория