已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Comparison of DFT Methods for Molecular Orbital Eigenvalue Calculations

轨道能级差 密度泛函理论 混合功能 特征向量 物理 电离能 计算化学 分子 量子力学 电离 化学 离子
作者
Gang Zhang,Charles B. Musgrave
出处
期刊:Journal of Physical Chemistry A [American Chemical Society]
卷期号:111 (8): 1554-1561 被引量:783
标识
DOI:10.1021/jp061633o
摘要

We report how closely the Kohn-Sham highest occupied molecular orbital (HOMO) and lowest unoccupied molecular orbital (LUMO) eigenvalues of 11 density functional theory (DFT) functionals, respectively, correspond to the negative ionization potentials (-IPs) and electron affinities (EAs) of a test set of molecules. We also report how accurately the HOMO-LUMO gaps of these methods predict the lowest excitation energies using both time-independent and time-dependent DFT (TD-DFT). The 11 DFT functionals include the local spin density approximation (LSDA), five generalized gradient approximation (GGA) functionals, three hybrid GGA functionals, one hybrid functional, and one hybrid meta GGA functional. We find that the HOMO eigenvalues predicted by KMLYP, BH&HLYP, B3LYP, PW91, PBE, and BLYP predict the -IPs with average absolute errors of 0.73, 1.48, 3.10, 4.27, 4.33, and 4.41 eV, respectively. The LUMOs of all functionals fail to accurately predict the EAs. Although the GGA functionals inaccurately predict both the HOMO and LUMO eigenvalues, they predict the HOMO-LUMO gap relatively accurately (approximately 0.73 eV). On the other hand, the LUMO eigenvalues of the hybrid functionals fail to predict the EA to the extent that they include HF exchange, although increasing HF exchange improves the correspondence between the HOMO eigenvalue and -IP so that the HOMO-LUMO gaps are inaccurately predicted by hybrid DFT functionals. We find that TD-DFT with all functionals accurately predicts the HOMO-LUMO gaps. A linear correlation between the calculated HOMO eigenvalue and the experimental -IP and calculated HOMO-LUMO gap and experimental lowest excitation energy enables us to derive a simple correction formula.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
沈家兴完成签到 ,获得积分10
刚刚
FashionBoy应助云胧月采纳,获得10
1秒前
慕青应助混子king采纳,获得10
3秒前
adkdad完成签到,获得积分10
3秒前
凡华完成签到 ,获得积分10
4秒前
James发布了新的文献求助10
8秒前
11秒前
2024发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
周明明发布了新的文献求助10
17秒前
凌凝丝发布了新的文献求助10
19秒前
Ammr完成签到 ,获得积分10
20秒前
20秒前
爆米花应助酷雅的小跟班采纳,获得10
23秒前
turquoise完成签到,获得积分10
25秒前
搜集达人应助优秀的乐荷采纳,获得10
25秒前
vividtry发布了新的文献求助10
26秒前
孟严青完成签到,获得积分10
27秒前
小刘有个大梦想完成签到 ,获得积分10
28秒前
江水边完成签到 ,获得积分10
28秒前
七七发布了新的文献求助10
29秒前
共享精神应助jianke采纳,获得10
30秒前
勿忘来时路完成签到,获得积分10
30秒前
32秒前
羊羊羊发布了新的文献求助10
33秒前
润泉应助vividtry采纳,获得10
35秒前
赴简发布了新的文献求助10
36秒前
38秒前
浮游应助吃猫的鱼采纳,获得10
39秒前
39秒前
传奇3应助科研通管家采纳,获得30
40秒前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
40秒前
42秒前
高挑的荆完成签到,获得积分10
42秒前
43秒前
44秒前
Alex发布了新的文献求助10
44秒前
46秒前
46秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Beauty and Innovation in La Machine Chinoise: Falla, Debussy, Ravel, Roussel 1000
Rapid Review of Electrodiagnostic and Neuromuscular Medicine: A Must-Have Reference for Neurologists and Physiatrists 1000
An overview of orchard cover crop management 800
基于3um sOl硅光平台的集成发射芯片关键器件研究 500
Educational Research: Planning, Conducting, and Evaluating Quantitative and Qualitative Research 460
National standards & grade-level outcomes for K-12 physical education 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4805130
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4121253
关于积分的说明 12751345
捐赠科研通 3854664
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2122701
邀请新用户注册赠送积分活动 1144903
关于科研通互助平台的介绍 1036172