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adf:theoryofets-nocv

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adf:theoryofets-nocv [2021/09/27 14:38] – [NOCV方法] liu.junadf:theoryofets-nocv [2023/07/10 17:07] (当前版本) – [ETS-NOCV方法] liu.jun
行 14: 行 14:
 其中, 其中,
  
-  * ΔE<sub>dist</sub>:实际上也叫做“准备能”,也就是“片段”从它的自由状态(孤立存在的时候,能量最低点),能量升高,变形为在分子中的形状,这个过程中,所增加的能量,该项非负+  * ΔE<sub>dist</sub>:实际上也叫做“准备能”,也就是“片段”从它的自由状态(孤立存在的时候,能量最低点),能量升高,变形为在分子中的形状,这个过程中,所增加的能量,该项>0
   * ΔE<sub>elstat</sub>:在分子中,片段之间的经典的静电相互作用能   * ΔE<sub>elstat</sub>:在分子中,片段之间的经典的静电相互作用能
-  * ΔE<sub>Pauli</sub>:两个片段的占据轨道之间的排斥作用,该项非负 +  * ΔE<sub>Pauli</sub>:两个片段的占据轨道之间的排斥作用,该项>0 
-  * ΔE<sub>orb</sub>:包括两个部分:一个片段占据轨道与另一个占据轨道之间的相互作用,这种作用使得片段倾向于结合在一起;另一个部分是片段自己的占据轨道和自己的空轨道的相互作用,这种作用导致片段本身的进一步极化。该项一般为负(如果成键)+  * ΔE<sub>orb</sub>:包括两个部分:一个片段占据轨道与另一个占据轨道之间的相互作用,这种作用使得片段倾向于结合在一起;另一个部分是片段自己的占据轨道和自己的空轨道的相互作用,这种作用导致片段本身的进一步极化。该项一般<0
  
-片段发生相互作用(对应ΔE<sub>orb</sub>,结合在一起,电子密度发生变化,密度变化量可以表达为:+片段结合在一起,发生轨道相互作用(对应ΔE<sub>orb</sub>),电子密度发生变化,密度变化量可以表达为:
  
 {{:adf:etsnocvp02.png?200|}} {{:adf:etsnocvp02.png?200|}}
  
-其中1表示坐标,//μ//和//ν//分别表示所有片段的占据轨道和空轨道+其中1表示坐标,//μ//和//ν//分别表示所有片段的占据轨道和空轨道,即对电子密度的变化,或者说电子的转移,进行某种规则的拆分(后面我们可以看到,实际上这种拆分对应着成键相关的多组共价作用)
  
 如此,则有: 如此,则有:
行 29: 行 29:
 {{:adf:etsnocvp03.png?180|}} {{:adf:etsnocvp03.png?180|}}
  
-其中{{:adf:etsnocvp04.png?20|}}表示使用“过渡态”势定义的Khon-Sham的Fock矩阵元。+其中{{:adf:etsnocvp04.png?20|}}表示使用“过渡态”势定义的Kohn-Sham的Fock矩阵元。
 =====NOCV方法===== =====NOCV方法=====
  
行 46: 行 46:
 {{:adf:etsnocvp07.png?300|}} {{:adf:etsnocvp07.png?300|}}
  
-这个表达式对于NOCV来说,是最重要的。它定义了电荷的总的形变密度,分解到各个渠道(每对NOCV是一个“渠道”)。+这个表达式对于NOCV来说,是最重要的。它定义了电荷的总的形变密度,分解到各个渠道(每对NOCV是一个“渠道”,或者通俗的说,每组共价作用对应一个“渠道”)。
  
 从NOCV轨道的“SFO contribution”中则可以轻易看到受体轨道,也就是贡献值为正值(也就是得到电子的数目)的那些SFO,就是电子“受体”。 从NOCV轨道的“SFO contribution”中则可以轻易看到受体轨道,也就是贡献值为正值(也就是得到电子的数目)的那些SFO,就是电子“受体”。
行 67: 行 67:
 当然也有可能让片段都带电,也可能让片段处于中性。不同的划分方式,就会提供不同的“视角”。例如H-CN异构化为CN-H,其中H可能划分为中性,也可能划分为纯粹的质子,让CN带电。 当然也有可能让片段都带电,也可能让片段处于中性。不同的划分方式,就会提供不同的“视角”。例如H-CN异构化为CN-H,其中H可能划分为中性,也可能划分为纯粹的质子,让CN带电。
  
-+
  
-1)Δρ( r ) 表示总的形变密度; +  - Δρ( r ) 表示总的形变密度; 
- +  NOCV是SFO(片段的分子轨道)的线性组合; 
-2)NOCV是SFO(片段的轨道)的线性组合; +  这些NOCV是成对出现的,本征值(ν<sub>k</sub>)符号相反,例如ν<sub>k</sub>和-ν<sub>k</sub>两个本征值,分别对应两个NOCV ψ<sub>k</sub>( r )和ψ<sub>-k</sub>( r ),这二者一个是成键之后的样子(是占据电子的),一个是成键之前的样子(也是占据电子的),二者之差,就是对成键的形变密度的贡献:ν<sub>k</sub>[-ψ<sup>2</sup><sub>-k</sub>( r )+ψ<sup>2</sup><sub>k</sub>( r )];但是,成键之后的样子(正本征值NOCV)中必然包含了原碎片SFO中未占据电子的一些SFO。 
- +  NOCV也可以Lowdin基函数的线性组合,其中Lowdin基函数之间是互相正交归一化的,也是SFO的线性组合;直接的SFO基得到的NOCV本征值是一对对绝对值相等、符号相反的本征态,Lowdin基得到的,也是成对的,但本征值不相等。 
-3)这些NOCV是成对出现的,本征值(ν<sub>k</sub>)符号相反,例如ν<sub>k</sub>和-ν<sub>k</sub>两个本征值,分别对应两个NOCV ψ<sub>k</sub>( r )和ψ<sub>-k</sub>( r ),这二者一个是成键之后的样子(是占据电子的),一个是成键之前的样子(也是占据电子的),二者之差,就是对成键的形变密度的贡献:ν<sub>k</sub>[-ψ<sup>2</sup><sub>-k</sub>( r )+ψ<sup>2</sup><sub>k</sub>( r )];但是,成键之后的样子(正本征值NOCV)中必然包含了原碎片SFO中未占据电子的一些SFO。 +  ADF默认的片段分析(Bonding Energy Decomposition)中的Total Orbital Interactions也可以按NOCV来拆分:ΔE<sub>orb</sub> = ΣΔE<sub>k</sub><sup>orb</sup> = Σ ν<sub>k</sub>[-F<sup>TS</sup><sub>-k</sub>+F<sup>TS</sup><sub>k</sub>],在后面的out文件中,可以看到各个NOCV对ΔE<sub>orb</sub>的贡献。 
- +  ETS-NOCV分析是对EDA功能的很好补充。 
-4)NOCV也可以Lowdin基函数的线性组合,其中Lowdin基函数之间是互相正交归一化的,也是SFO的线性组合;直接的SFO基得到的NOCV本征值是一对对绝对值相等、符号相反的本征态,Lowdin基得到的,也是成对的,但本征值不相等。 +  一般而言,第1对NOCV(含alpha对和beta对),对电子形变密度贡献最大;有时候,第2个NOCV对(含alpha对和beta对)也有所贡献;更后面的,一般贡献就非常小了。 
- +  在ADF中,View窗口中contribution或者out文件里面叫做eigenvalue。一般而言(但不绝对),绝对值越大,贡献越大。但并不成比例。很多时候,能量稍微小一点,贡献小好几个数量级。具体参考下文。
-5)ADF默认的片段分析(Bonding Energy Decomposition)中的Total Orbital Interactions也可以按NOCV来拆分: +
- +
-ΔE<sub>orb</sub> = ΣΔE<sub>k</sub><sup>orb</sup> = Σ ν<sub>k</sub>[-F<sup>TS</sup><sub>-k</sub>+F<sup>TS</sup><sub>k</sub>],在后面的out文件中,可以看到各个NOCV对ΔE<sub>orb</sub>的贡献。 +
- +
-6)ETS-NOCV分析是对ADF默认的片段分析功能的很好补充。 +
- +
-7)一般而言,第1对NOCV(含alpha对和beta对),对电子形变密度贡献最大;有时候,第2个NOCV对(含alpha对和beta对)也有所贡献;更后面的,一般贡献就非常小了。 +
- +
-8)在ADF中,View窗口中contribution或者out文件里面叫做eigenvalue。一般而言(但不绝对),绝对值越大,贡献越大。但并不成比例。很多时候,能量稍微小一点,贡献小好几个数量级。具体参考下文。+
 =====直观案例===== =====直观案例=====
 参考:[[adf:nocv-disdinguishbonding2020]] 参考:[[adf:nocv-disdinguishbonding2020]]
adf/theoryofets-nocv.1632724713.txt.gz · 最后更改: 2021/09/27 14:38 由 liu.jun

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