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Quantum chemistry calculation and machine learning prediction ofelectric dipole in complex system

机译:复合系统中电偶极子量子化学计算与机器学习预测

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摘要

Based on density functional theory calculations,we proposed that electric dipole,aparameter deduced from the distribution of ground or excited electronic states,is a usefuldescriptor to describe and evaluate the structure-property relationship of complex systems.An efficient algorithm was developed to simulate the photo-response of bio-complexes withtheir electric dipoles extracted from combined quantum mechanics and molecularmechanics (QM/MM) calculations.
机译:基于密度泛函理论计算,我们提出了从地面或激发电子国家分布推导的电动偶极子,是一种有用的证明者,用于描述和评估复杂系统的结构性质关系。开发了高效的算法来模拟照片来模拟照片 - 从组合量子力学和分子机械(QM / mm)计算中提取的电偶极子的生物复合物响应。

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