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使用PyVibMS可视化分子和固体中的振动模式

在日常的计算化学研究中,我们经常需要将计算得到的分子或者固体/晶体体系简谐振动通过动画的方式直观地呈现在屏幕上,从而可以清楚地知道在某个特定的振动模式下是哪些原子在运动。一方面,这种振动的可视化可以在实验测量得到了振动光谱(红外、拉曼)的情况下帮助我们借助理论计算对振动谱图进行指认;另一方面,在反应机理研究的过渡态计算中,通过对虚频振动的观察,我们可以很快知道计算得到的过渡态结构是否能把反应物、产物的结构串起来。 以最常用的量化计算程序高斯为例,与之配套使用的GaussView软件可以很轻松地对振动分析 (freq) 计算结果进行可视化。类似地,Q-Chem也有一个配套的IQmol程序(免费、开源)可以呈现Q-Chem的振动分析结果。此外,一些第三方的程序如Avogadro、MOLDEN等也可以对高斯程序的振动分析结果进行可视化。计算化学公社的社长sob老师曾经写过一个可以将ORCA的振动分析结果转换为高斯输出格式的工具(http://sobereva.com/498)以及一个可以在VMD程序中显示振动模式静态矢量的工具(http://sobereva.com/567)。

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Nat. Comput. Sci. | 通过图神经网络快速评估有机分子在金属上的吸附能量

今天为大家介绍的是一篇使用图神经网路快速评估有机分子在金属上的吸附能量的论文。在异质催化中进行建模需要对吸附在表面上的分子的能量进行广泛评估。这通常通过密度泛函理论来实现,但对于大型有机分子来说,这需要巨大的计算时间,从而损害了该方法的可行性。在这里,作者设计了GAME-Net,一种用于快速评估吸附能的图神经网络。GAME-Net在一个平衡的化学多样性数据集上进行训练,其中包含了具有不同官能团的C分子,包括N、O、S和C芳香环。该模型在测试集上的平均绝对误差为0.18电子伏,并且比密度泛函理论快了6个数量级。应用于生物质和塑料中,预测的吸附能误差为0.016电子伏每个原子。该框架为催化材料的快速筛选提供了可用工具,特别适用于传统方法无法模拟的系统。

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使用Setup Factory安装包制作工具制作安装包

在我们开发完软件后,除了极个别案例我们把整个目录复制给客户用外,我们一般都需要做成安装包,方便整个软件的部署操作,以安装包的部署操作可能简单的是复制文件,也可能包括一些注册表、数据库等额外的操作,不过安装包部署肯定是能够给客户提供专业、统一的软件安装体验,同时封装了很多细节方面的处理。在我们日常的基于.NET的开发中,VS2010之前我们还可以使用内置的安装包制作工具,自从VS2012、VS2013以后,微软把这个去掉,集成使用了InstallShield进行安装包的制作了,我自己在这方面也写了两篇随笔《基于DevExpress的Winform程序安装包的制作》、《基于InstallShield2013LimitedEdition的安装包制作》,不过基于InstallShield的制作虽然可以完成安装包的打包操作,不过也不见得是比较方便的打包工具,本篇介绍的Setup Factory是一个非常高效,功能强大的安装包制作工具,在独立于VS之外,我们可以用它作为我们常规.NET开发的安装包制作,简单易用。

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