Расчёт термодинамических функций молекул

[Гесс]

Очень многослойный вопрос

Я хочу сделать в Chemcraft-е конформационный поиск, как в ChemAxon Marvin, VeraChem Vconf, TINKER scan.

Задача состоит из 2 частей: "генератор конформеров" (некий алгоритм) и "считалка энергии". Вцелом считалка заменяема. По умолчанию большинство генераторов работает с форсфилдами, хотя да, на место форсфилда обычно можно прикрутить и полуэмпирки (классическую или тайтбайндинговую) и даже ДФТ (полноценное или упрощенное). На мой взгляд не имеет смысла запихивать в свой пакет КХ-считалку, эту задачу можно сбросить на внешний пакет. Как показывает статья которую я выше цитировал https://chemistry-europe.onlinelibrary. ... .201801063 форсфилды вполне неплохо работают для органики, практически на уровне лучшей полуэмпирики. Там где форсфилды неприменимы или плохо применимы (соединения с нестандартной валентностью/координацией, а это в первую очередь металлорганика) - полуэмпирика тоже похожа на игру в русскую рулетку https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.jctc.8b00018

Вопрос - какие всё-таки нормальные полуэмпирические методы есть в Gaussian, Orca?

"Из коробки" я бы сказал - полуэмпирических никаких.
В гауссиане есть AM1, PM3, PM6, PM7 https://gaussian.com/semiempirical/ но даже PM7 это все еще плоховато.
В орке есть -3c методы либо можно взять PBE/def2-SVP с RI, это тоже где то по скорости сравнимо. Разумеется намного дороже чем полуэмпирика но и цифры точнее. Вообщем где находится баланс цены и качества надо решать в каждом отдельном случае.
Ну и к орке прикручивается (а можно и не прикручивать) xtb

Я убедился что GFN-xTB намного лучше AM1. Но Amge пишет что он использовал RM1 или PM6, а вы относите эти методы к классической полуэмпирике.

.
Ну я сослался туда скорее для общего вхождения в тему и демонстрации что Amge действительно в теме. Да, оно было написано когда Тайтбайндингом еще не пахло. Amge является одним из авторов цитированной выше статьи, так что я думаю он разделяет утверждения из нее про сравнительное качество методов.

И вы упомянули что к хорошим полуэмпирическим методам относится DFTB, а этот метод есть в Гауссиане или Орке?

Нет

Ещё вопрос - насколько сложно людям на Западе скачать Природу? Может мне с ней лучше интегрироваться?

Скачать - столь же сложно как и людям в РФ - найти куда написать и попросить. Проблема скорее в том что она на Западе практически не известна ибо сайта нет, форума нет, мануала нет, населена роботами, поддержка по личной переписке с автором. Да, она быстрее чем что либо еще, но до этого места люди не доходят. Ей бы поддержку и промоушн на уровне кемкрафта - был бы все еще топ (она была абсолютный топ раньше, сейчас по мере роста параллелизации за пределы 64 ядер на мой взгляд меньше топ но все еще очень гут для персоналок).

[Гесс]

Другой пример задачи, для которой может требоваться эта генерация файлов, с чем я столкнулся в научной работе: можно сгенерировать двадцать файлов с обсчитываемой молекулой, окружённой эксплицитными молекулами воды в разных конформациях (или они называются не конформациями а локальными минимумами или геометрическими конфигурациями или как-то ещё). Нужно из этих двадцати конформаций взять одну с наименьшей энергией. Полагаю, это будет относительно добротный метод учёта растворителя.

Это опять к Лайкову. Я очень уверен что я видел его статью(?) или чтото похожее про алгоритм обкладывания молекулы растворенного вещества молекулами растворителя. Не уверен что я смогу это найти. Попробуйте ему написать. И по QM и по сольватации. Еще в тему обкладывания сольватной оболочкой работал Миненков. https://pubs.rsc.org/en/content/article ... d1cp01454d
Имхо эта задача
1) намного сложнее конформеров
2) требует намного большей точности
3) поиск глобального минимума представляется мне относительно бесполезной задачей ибо в разной (сравнимой) степени будут заселены тысячи минимумов и пытаться описать ансамбль единственной геометрией - это обманывать самого себя.
Даже для случая конформеров возможны варианты. Молекула при ненулевой температуре подвижна, и если 90% времени она проводит вблизи одного минимума (более низкого) а 5% в районе другого (более высокого) но именно в нем она демонстриует некое ярконаблюдаемое свойство - то толку нам в глобальном минимуме?

Алогритмов поиска конформеров достаточно много, скажем в МОЕ есть выбор между "низко-модовым MD", "стохастическим" и "систематическим" поиском. Думаю если бы какой то алгоритм не был бы предпочтительным в какой то ситуации - его бы не имплементили. В описании Amge можно найти что алгоритмы реализованные в том или ином софте не умеют например работать с циклическими соединениями, или другие нюансы.

[amge]

Я хочу сделать в Chemcraft-е конформационный поиск

О! Это супер-задача. А какая будет концепция (для каких целей конформационный поиск)?

Ну вот вы пользуетесь Крестом, а мне надо сделать то же самое, только лучше

Однако, это не концепция. Поясню. Например, для интерпретации спектров ЯМР нужно найти самые стабильные конформации, для чего, как правило, требуется исчерпывающий поиск и более-менее точная энергия. Это одна область применения. Для целей докинга на энергии пофиг, там нужно быстро, немного конформеров, но чтоб были все разные. Это другая область. Третья - как, например, в MarvinSketch, для нарисованного вручную соединения дать дать приемлемую, не самую плохую пространственную структуру. Четвертая - для биомолекул. Совместить все в одной программе вряд ли получится, поскольку в каждом случае подходы и алгоритмы разные. Нужно нацеливаться на что-то конкретное. Вопрос был об этом.

Кстати, я пользуюсь не только crest'ом. А говорю именно о нем, поскольку с ним крайне легко начать работать. Сравните, например, с Tinker scan'ом.

[Гесс]

вцелом перебить Crest кажется мне очень амбициозной задачей https://crest-lab.github.io/crest-docs/ ... flows.html

вон еще AutoSolvate не вспоминали https://chemrxiv.org/engage/api-gateway ... ecules.pdf

[amge]

вцелом перебить Crest кажется мне очень амбициозной задачей https://crest-lab.github.io/crest-docs/ ... flows.html

вон еще AutoSolvate не вспоминали https://chemrxiv.org/engage/api-gateway ... ecules.pdf

Добавлю еще Docking Submodule в xtb. В отличие от Quantum Cluster Growth (QCG) из первой ссылки, он работает только с двумя "молекулами", но зато выдает различные варианты их взаимного расположения. Если нужно несколько молекул растворителя, то это элементарно скриптуется: просто поместить на место субстрата кластер из предыдущей итерации.

[Vit Nhoc]

Задача состоит из 2 частей: "генератор конформеров" (некий алгоритм) и "считалка энергии". Вцелом считалка заменяема. По умолчанию большинство генераторов работает с форсфилдами, хотя да, на место форсфилда обычно можно прикрутить и полуэмпирки (классическую или тайтбайндинговую) и даже ДФТ (полноценное или упрощенное). На мой взгляд не имеет смысла запихивать в свой пакет КХ-считалку, эту задачу можно сбросить на внешний пакет. Как показывает статья которую я выше цитировал https://chemistry-europe.onlinelibrary. ... .201801063 форсфилды вполне неплохо работают для органики, практически на уровне лучшей полуэмпирики. Там где форсфилды неприменимы или плохо применимы (соединения с нестандартной валентностью/координацией, а это в первую очередь металлорганика) - полуэмпирика тоже похожа на игру в русскую рулетку

Форсфилды это молекулярная механика? Дайте краткий ликбез, какие там основные методы, в чём их суть, какими параметрами описывается силовое поле.
Вот мой профанский взгляд, как можно реализовать ММ. В молекуле есть набор связей, для каждой считаем потенциальную энергию потенциалом вроде Леннарда-Джонса, или я путаю но в общем некая функция энергии от расстояния с минимумом. Плюс к этой потенциальной энергии добавляем энергию отталкивания между ядрами, которая тоже описывается какими-то похожими функционалами. Ну и минимизируем эту энергию. Как называется то что я изложил?

[kika]

Вы их получили. Они ни о чем не говорят. Дальше что?

Эти числа несут информацию для меня! Кроме того, эти числа сподвигли движение мысли уважаемых форумчан к совершенствованию существующего.
А дальше - эксперимент. И если никакие другие способы синтеза не помогут, кроме как через ацетат, то первая Вам спасибо скажу.

[kika]

kika, я думаю вам правильно написали, что считать надо ацетат. Мне подсказали статью по этой теме:
Huang, Q.-A., Haruta, A., Kumamoto, Y., Murayama, H., Yamamoto, E., Honma, T., … Tokunaga, M. (2021). Pt/CeO2 with residual chloride as reusable soft Lewis acid catalysts: Application to highly efficient isomerization of allylic esters. Applied Catalysis B: Environmental, 296, 120333. doi:10.1016/j.apcatb.2021.120333
Эта статья демонстрирует превращение крайне близкое к тому что вам надо. "Изомеризация" происходит исключительно за счет того что там не гидроксилы а сложные эфиры.

Спасибо большое, Vit Nhoc!
Давайте разберемся! Кому "надо"?
Вы можете представить и такую ситуацию, что условия через ацетат, например, не будут акцептовательны по каким-то причинам? Так зачем мне будут числа для процесса через ацетат? Не будут нужны! Если это Вам конкретно поможет для улучшения программы, то пожалуйста, можете считать и через ацетат. Может, кому-то другому новые числа помогут развивать дальше исследования. Но это не мой путь.
В любом случае огромное Вам спасибо и за помощь, и за внимание!

[madschumacher]

Значит принцип в том, как я понимаю, что рамановские спектры позволяют определить поляризуемость, а она связана с размером молекулы и для линейной молекулы не такая как для скрученной?

Не совсем. Правила отбора в Рамановских спектрах -- это изменение поляризуемости вдоль колебательных мод. И связана возможность идентификации не с размером молекулы, а с формой нормальных колебаний, от чего меняются силовые постоянные и приведённые массы колебаний, отчего пики ездят туды-сюды.

Откуда информация что газовая электронография это может? Я вообще сам в прошлом занимался ГЭ. По-моему кроме длин связей (средних) она ничего толком не даёт.

Из опыта и литературы.

[Vit Nhoc]

Т.е. поправка D3 очень важна для учёта стекинга или Пи сопряжения, которое, как я уже сказал, возникает между противоположными концами молекулы.

Классический пример влияния D3 - нормальные насыщенные углеводороды, у которых после, кажется, С12 линейная конформация становится менее стабильна, чем П-образная.

Хочется порассуждать о теории, что такое D3 (или D4). Правильно ли я понимаю, что дисперсия это какие-то сложные взаимодействия между Пи-системами? Например стекинг двух бензольных колец. Насколько дисперсия зависит от взаимной ориентации этих Пи-систем?
Почему обычный DFT плохо воспроизводит дисперсионное взаимодействие, и насколько это типично? Предполагаю что D3 поправка это совсем чёрный ящик и "совсем эмпирика", и часто при его добавлении в DFT дисперсия будет учитываться дважды?

[madschumacher]

Хочется порассуждать о теории, что такое D3 (или D4).

D3 и D4 это две последовательные модели учёта дисперсионных взаимодействий. D4 -- это прям свежачок.

Правильно ли я понимаю, что дисперсия это какие-то сложные взаимодействия между Пи-системами?

Нет, дисперсия -- это микроскопический аналог эффекта Казимира. В минимальной форме, это обмен двумя виртуальными фотонами, в результате чего две независимые молекулярные системы виртуально поляризуются, в результате чего возникает притяжение.

Например стекинг двух бензольных колец. Насколько дисперсия зависит от взаимной ориентации этих Пи-систем?

Да, дисперсия важна в стекинге, но не только. Например, в газе стабильнее будет Т-образный димер бензола, и несмотря на отсутствие стекинга, это тоже определяется дисперсионными взаимодействиями. От взаимной ориентации она само-собой зависит.

Почему обычный DFT плохо воспроизводит дисперсионное взаимодействие, и насколько это типично?

Очень типично. Сразу на всякий пожарный оговоримся, что дисперсионное взаимодействие Хартри-Фок вообще воспроизводит, тупо потому что там виртуально нужны возбуждённые детерминанты Слейтера (т.е. минимально, оно возникает в пост-ХФ методах). В DFT же проблема в другом. Дисперсия -- это нелокальный эффект, действующий на больших расстояниях. А все первые три ступени лестницы Якова DFT-функционалов -- это локальные функционалы (LDA, GGA, mGGA). Т.е. они тупо по построению имеют этот дефект. Потом на четвёртой ступени (гибриды) мы добавляем нелокальную добавку, но поскольку она взята из ХФ, то дисперсии она не даёт. Поэтому единственное чистое возникновение дисперсии в чистых DFT мы получем в двойных гибридах, RPA и range-separated функционалах.

Предполагаю что D3 поправка это совсем чёрный ящик и "совсем эмпирика", и часто при его добавлении в DFT дисперсия будет учитываться дважды?

Да, почти эмпирика, но не совсем. По-сути, мы знаем, что ведущий член в дисперсии масштабируется как r^-6 от расстояния (в Леннарде-Джонсе это не случайная штука). Поэтому там используется эта атом-атомная параметризация, зависящая от плотностей на этих атомах. И параметризация D3/D4 зависит от функционала, поэтому таким образом там не должно быть двойного учёта: что функционал должен сам, по идее должно оставаться, а поправка только лишь восстанавливает остатки.

[Vit Nhoc]

Нет, дисперсия -- это микроскопический аналог эффекта Казимира. В минимальной форме, это обмен двумя виртуальными фотонами, в результате чего две независимые молекулярные системы виртуально поляризуются, в результате чего возникает притяжение.

Здорово! А мне очень интересен эффект Казимира с философской точки зрения. Для его описания используется сумма Рамануджана:

1+2+3+4+5...=-1/12

Вы тут можете рассказать что-нибудь про это? Думаю создать тему в Антихимии или Курилке.

Очень типично. Сразу на всякий пожарный оговоримся, что дисперсионное взаимодействие Хартри-Фок вообще воспроизводит, тупо потому что там виртуально нужны возбуждённые детерминанты Слейтера (т.е. минимально, оно возникает в пост-ХФ методах). В DFT же проблема в другом. Дисперсия -- это нелокальный эффект, действующий на больших расстояниях. А все первые три ступени лестницы Якова DFT-функционалов -- это локальные функционалы (LDA, GGA, mGGA). Т.е. они тупо по построению имеют этот дефект. Потом на четвёртой ступени (гибриды) мы добавляем нелокальную добавку, но поскольку она взята из ХФ, то дисперсии она не даёт. Поэтому единственное чистое возникновение дисперсии в чистых DFT мы получем в двойных гибридах, RPA и range-separated функционалах.

Поясните, какой смысл вы вкладываете здесь в слово "нелокальный"? Тут речь не о нелокальности квантовой механики (квантовая запутанность как "кошмарное взаимодействие", вызывающее такой страх у Эйнштейна)?

"Хартри-Фок вообще воспроизводит" может вы опечатались и хотели сказать "не воспроизводит"?

Практический вопрос: если есть основания считать, что в исследуемой молекуле высокие эффекты дисперсии - стоит повторить расчёт в MP2 например? И что тогда лучше - этот MP2 или двойные гибриды?

а, почти эмпирика, но не совсем. По-сути, мы знаем, что ведущий член в дисперсии масштабируется как r-6 от расстояния (в Леннарде-Джонсе это не случайная штука). Поэтому там используется эта атом-атомная параметризация, зависящая от плотностей на этих атомах. И параметризация D3/D4 зависит от функционала, поэтому таким образом там не должно быть двойного учёта: что функционал должен сам, по идее должно оставаться, а поправка только лишь восстанавливает остатки.

Правильно ли я понимаю, что ограничение такого подхода заключается в том, что вопрос, что считать атомами в молекуле, довольно философский?

[Гесс]

Практический вопрос: если есть основания считать, что в исследуемой молекуле высокие эффекты дисперсии - стоит повторить расчёт в MP2 например? И что тогда лучше - этот MP2 или двойные гибриды?

Оба хуже(с)

У нас есть тема на 20 страниц начатая 8 лет назад на тему конкретно поправки гримме. К консенсусу там не пришли хотя копий там было сломано немало. viewtopic.php?f=71&t=112356

Системы где дисперсия является единственным существенным параметром уже не раз рыты. Это димеры закрытооболочечных молекул, в первую очередь без водородных связей и сильного дипольного момента (дабы не поляризировать): димеры благородных газов, димер метана, бензола, фуллерена. MP2 неприемлимо переоценивает дисперсию, причем минимум на ППЭ димера получается не только значительно глубже чем надо но и на заметно более коротком расстоянии. Скажем для димера фуллерена я получал цифру за 20 ккал/моль при правильной около 8 ккал/моль. https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.jctc.6b00869 Разумеется для более слабых взаимодействий абсолютная погрешность не столь ужасна, но относительная остается очень болезненной.
MP2 можно подкрутить (на этом моменту пуристы взвыли, ab-initio метод испоганили эмпирическими коэффициентами, но я не пурист, я от сохи...). Вообщем можно покрутить спиновые компоненты в MP2 (SCS-MP2) а то и нахрен отчекрыжить spin-same компоненту (SOS-MP2), положительных результатов 2: переоценка дисперсии уменьшается, и технически можно заимплементить со скейлингом N^4, а не с классическим скейлингом N^5 (помоему сделали в турбомоле, точно не сделали в орке, всмысле там можно считать SOS-MP2, но цена на него остается такой же как в чистом MP2, по всей видимости компоненты считаются хоть и не используются, ну каждый сам кузнец своего софта).

Дальше эволюцонно выступают двойные гибриды. Подход логичный особенно в плане дисперсии - ДФТ ее не учитывает, MP2 ее переучитывает, смешаем и будет нам счастье. Насколько счастье не наступило можно увидеть по эволюции даблгибридов:
B2PLYP - смешали ДФТ и MP2
DSD-BLYP - смешали ДФТ и спин-подкрученное SCS-MP2 https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jp1070852 (и это вам не черт лысый, это Гершом Мартин и Кожух)
DSD-BLYP-D3 - а все равно все испорчено, тащите сюда и поправку Гримме (и куча других "максимально точных" на сегодняшний день даблгибридов авторства и Гримме и не только Гримме https://pubs.rsc.org/en/content/article ... c0cp02984j куда суют дисперсионную коррекцию либо Гриммовскую либо Выдров-Ванхуриса).

Ну всмысле даблгибриы это наверное все же точнее чем MP2, но тут уже мое чувство прекрасного начинает возмущаться и говорить что если подкрученное MP2 смешанное с ДФТ все равно требует для работы поправку уровня ленард-джонса - то как то это трындец.

[Гесс]

Форсфилды это молекулярная механика? Дайте краткий ликбез, какие там основные методы, в чём их суть, какими параметрами описывается силовое поле.
Вот мой профанский взгляд, как можно реализовать ММ. В молекуле есть набор связей, для каждой считаем потенциальную энергию потенциалом вроде Леннарда-Джонса, или я путаю но в общем некая функция энергии от расстояния с минимумом. Плюс к этой потенциальной энергии добавляем энергию отталкивания между ядрами, которая тоже описывается какими-то похожими функционалами. Ну и минимизируем эту энергию. Как называется то что я изложил?

Да, форсфилды (силовые поля) это молмех. И впринципе то что вы изложили ему неплохо соответствует.
Это "шарики на пружинках". Я не эксперт молмеха, если напишу некорректно - прошу меня поправить.
Перво-наперво - связи не образуются и не рвутся (да, есть ReaxFF, но это такое ведро с гайками что о нем надо писать отдельную простынь и это буду не я).
В отличие от квантовых методов которые понятия не имеют о химической связи и для которых любой атом элемента описывается (изначально) одинаково, тут в инпут надо перечислить кто с кем связан и типы атомов. То есть алкильный sp3 углерод, олефиновый sp2 углерод, ароматический sp2 углерод, ацетиленовый sp углерод - это уже как минимум 4 разных углерода. И азотов будет тоже минимум 3 разных. обычно проги справляются сами с идентификацией кто есть кто, но кто прогам доверяет тот время тратит зря...
Дальше мы опознаем каждую связь, каждый угол и каждый диэдральник и даем каждому из них по 2 основных параметра: оптимальную величину и силовую константу, в лучших традициях модуля юнга и гармонического приближения штраф за отклонение от оптимального параметра равен константе помноженной на квадрат отклонения. собственно для длины связи и угла это все. Для диэдральника нам придется осознать что для диэдральника С(sp3)-C(sp3)-C(sp3)-C(sp3) есть аж 3 одинаковых минимума - на 60, 180 и 300 градусах (ну или минус 60, если вам нравится эта нотация), соответственно максимальный штраф придется на 120 градусов и дальше расти не будет. Вообщем если мы ограничимся этими тремя параметрами (они необходимы хоть и не достаточны) то для выбранной геометрии мы можем посчитать суммарное энергетическое отклонение от идеальных параметров (общий штраф) и попробовать оптимизировать геометрию чтобы штраф стал минимальным. Дальше идут более сложные навороты типа нековалентного взаимодействия - чтобы атомы друг на друга не налазили. Дальше обратная поправка - дисперсия, да, форсфилды отлично используют ленарда нашего джонса, поэтому для систем с доминирующим вандерваальсом молмех даст геометрии лучше чем полуэмпирика или некорректированное дфт.
Какие есть форсфилды? В гауссиане есть абсолютно ублюдочный UFF, (U = universal, единственный плюс которого - он универсальный по всему) и чуть менее ублюдочный Драйдинг. Форсфилды под неорганику есть, я их видел, используются в материал-сайенсе скажем для исследования крек-пропаргейшн, но вряд ли вы здесь найдете по ним экспертов. Можете поискать в мануале LAMMPS https://www.lammps.org/#gsc.tab=0
Для органики я могу перечислить чуть больше (большой список смотреть в https://en.wikipedia.org/wiki/Force_field_(chemistry)). Скажем Chem3D из пакета ChemOffice (это который Перкинс) легко улучшит вашу геометрию с помощью MM2. Любимый многими стандарт - MMFF (это впринципе семейство но обычно дальше первого члена MMFF94 (опубликовали в 1996) народ не идет). MOE (еще одна прога-комбайн, все на свете и топор, включая генератор конформеров) поддерживает минимум 6 разных силовых полей включая CHARMM и OPLS-A. Я когда то параметризовал несколько параметров для кремния в GAFF (амберовское поле под органику) и написал об этом гримуар, если надо - обращайтесь найду.
Кроме того есть еще несколько десятков других силовых полей. Отдельно стоит вопрос от биомоделистов "как моделировать воду" (ибо в их мембранах-белках и пр) десятки тысяч молекул воды и как обычно стоит вопрос "хочется поточнее и подешевле", подешевле - это поменьше параметров. на мой взгляд (но я повторюсь не эксперт и последние лет 10 в компьютерную биологию и биомолдинамику не лазил) неплохо прижились TIP3P и TIP4P. Но тут опять же википедия лучше чем я. https://en.wikipedia.org/wiki/Water_model

[Гесс]

Хочется порассуждать о теории, что такое D3 (или D4).

D3 и D4 это две последовательные модели учёта дисперсионных взаимодействий. D4 -- это прям свежачок.

А D2 это нестареющая класссика которая имплементируется на порядок проще ибо не требует никакой херни про координационные числа а цифры дает почти как D3.

Нет, дисперсия -- это микроскопический аналог эффекта Казимира. В минимальной форме, это обмен двумя виртуальными фотонами, в результате чего две независимые молекулярные системы виртуально поляризуются, в результате чего возникает притяжение.

Это как минимум трактовка XDM подхода. Можно попробовать перефразировать в моментальные диполи. Вообщем считать это честно нет ну прям никакой возможности.

Почему обычный DFT плохо воспроизводит дисперсионное взаимодействие, и насколько это типично?

Очень типично. Сразу на всякий пожарный оговоримся, что дисперсионное взаимодействие Хартри-Фок вообще воспроизводит, тупо потому что там виртуально нужны возбуждённые детерминанты Слейтера (т.е. минимально, оно возникает в пост-ХФ методах). В DFT же проблема в другом. Дисперсия -- это нелокальный эффект, действующий на больших расстояниях. А все первые три ступени лестницы Якова DFT-функционалов -- это локальные функционалы (LDA, GGA, mGGA). Т.е. они тупо по построению имеют этот дефект. Потом на четвёртой ступени (гибриды) мы добавляем нелокальную добавку, но поскольку она взята из ХФ, то дисперсии она не даёт. Поэтому единственное чистое возникновение дисперсии в чистых DFT мы получем в двойных гибридах, RPA и range-separated функционалах.

Да, там "не воспроизводит", при этом ситуация сохраняется точно такой же и в мультиреф-случае: CASSCF дисперсию не чует, CASPT2 дисперсию переоценивает ровно как MP2.
Касательно ДФТ - есть у нас в рукавах один козырь, когда "и дисперсия как то учлась и внешних поправок не всунули" - это напараметризовать функционал так (на обучающих выборках) что дисперсия в неявном виде запрятана в полусотне параметров. Это подход Миннесоты (Трулара). Трулара за "избыточно-параметризованные" функционалы не отх...сил только ленивый, но у него всегда есть контраргумент что "зато работает лучше чем у вас". С этим правда есть другой нюанс: без дополнительных коррекций "скрытого учета дисперсии" все таки не хватает, а скрещивание минесотовских функционалов с поправками гримме по неясным мне причинам идет очень через пень колоду. Турбомоль несколько релизов подряд вообще отказывался, Орка сейчас (5.0.4) позволяет скрестить M06 или M06-2X с D3ZERO но не с В3BJ. все вопросы к Низе. Главное что после навешивания поправки оно начинает переоценивать. Это перекликается со следующим вопросом.

Предполагаю что D3 поправка это совсем чёрный ящик и "совсем эмпирика", и часто при его добавлении в DFT дисперсия будет учитываться дважды?

Да, почти эмпирика, но не совсем. По-сути, мы знаем, что ведущий член в дисперсии масштабируется как r^-6 от расстояния (в Леннарде-Джонсе это не случайная штука). Поэтому там используется эта атом-атомная параметризация, зависящая от плотностей на этих атомах. И параметризация D3/D4 зависит от функционала, поэтому таким образом там не должно быть двойного учёта: что функционал должен сам, по идее должно оставаться, а поправка только лишь восстанавливает остатки.

О, это то о чем шли бои. Да, первый, аттрактивный член с минус 6 степенью там физически обоснованный, а вот второй репульсивный с минус 12ой - насколько я понимаю нет. Так что опять получилось "красиво и работает, но пуристы негодуют" (надо намалевать картину Трулар и Гримме обнявшись плачут пока их закидывают помидорами).
Да, гриммовские коррекции зависят от функционала, но при том что в "честных-чистых" функционалах вандерваальс учтен на ноль целых хрен десятых, то "остатки" это практически "весь вандерваальс".

Ну и напоследок (это не madschumacher, а скорее Vit Nhoc-у и будущим читателям), не надо ставить знак равенства между "дисперсионная коррекция" и "коррекция Гримме" (хотя многие именно так и делают). Поправка Гримме самая популярная потому как очень дешевая, легко имплементируется и дает очень ок результат, ну и с некоторой претензией на физику, (то есть там не полноэмпирический зуб дракона). Но кроме нее зафигачено еще дофига других дисперсионных поправок, https://www.vasp.at/wiki/index.php/IVDW, и если Ткаченко-Шефлер концептуально похож на Гримме, то скажем Many-Body все того же Ткаченко это убердорого (но вроде как обещает уберточно) (добро пожаловать в наш традиционный баланс дорого-точно).
Отдельной группой стоят "nonlocal dispersion correction". Первый член у них выдров-ванхурис и его заимплементили в орку под именем NL (всмысле NonLocal), хотя кернел там VV10. Дальнейшие члены "нелокальной дисперсии" в орку да и в прочий молекулярно-орбитальный софт (кроме QChem) не заимплементили и они остались только для плосковолновиков. Так что если ваш код поддерживает библиотеку libxc, и вы думаете что можете использовать вписанный в нее BEEF - не думайте, BEEF запараметризован вместе с vdW коррекцией (людям которые общий концепт и частную реализацию называют одинаково - я посылаю отдельные коричневые лучи добра, см выше про DFTB, MNDO и NL), вообщем юзая libxc BEEF но не имея vdW-nonlocal коррекции (а как я написал выше ее не заимплементили) вы будете получать х... рандомные результаты. Ну либо отнесите денег в QChem.
Примечание: есть библиотека https://libvdwxc.org но вот как у наших кодов с ее поддержкой это большой вопрос. Зато там (в разделе бэкграунда) можно почитать теорию про нонлокал-vdW

[Vit Nhoc]

В отличие от квантовых методов которые понятия не имеют о химической связи и для которых любой атом элемента описывается (изначально) одинаково, тут в инпут надо перечислить кто с кем связан и типы атомов. То есть алкильный sp3 углерод, олефиновый sp2 углерод, ароматический sp2 углерод, ацетиленовый sp углерод - это уже как минимум 4 разных углерода. И азотов будет тоже минимум 3 разных. обычно проги справляются сами с идентификацией кто есть кто, но кто прогам доверяет тот время тратит зря...
Дальше мы опознаем каждую связь, каждый угол и каждый диэдральник и даем каждому из них по 2 основных параметра: оптимальную величину и силовую константу, в лучших традициях модуля юнга и гармонического приближения штраф за отклонение от оптимального параметра равен константе помноженной на квадрат отклонения. собственно для длины связи и угла это все. Для диэдральника нам придется осознать что для диэдральника С(sp3)-C(sp3)-C(sp3)-C(sp3) есть аж 3 одинаковых минимума - на 60, 180 и 300 градусах (ну или минус 60, если вам нравится эта нотация), соответственно максимальный штраф придется на 120 градусов и дальше расти не будет. Вообщем если мы ограничимся этими тремя параметрами (они необходимы хоть и не достаточны) то для выбранной геометрии мы можем посчитать суммарное энергетическое отклонение от идеальных параметров (общий штраф) и попробовать оптимизировать геометрию чтобы штраф стал минимальным. Дальше идут более сложные навороты типа нековалентного взаимодействия - чтобы атомы друг на друга не налазили. Дальше обратная поправка - дисперсия, да, форсфилды отлично используют ленарда нашего джонса, поэтому для систем с доминирующим вандерваальсом молмех даст геометрии лучше чем полуэмпирика или некорректированное дфт.

Я это не понимаю. Разве нужно вводить функционал для углов? Их же много, взаимно зависимых.
Мне казалось, что достаточно ввести функционал для отталкивания между атомами. Например в молекуле этана мы вводим функционал по 7 длинам связей, и плюс к этому отталкивание между всеми парами несвязанных атомов – в результате атомы водорода отталкиваются друг от друга и выстраиваются в (шахматную? В общем D3d) конформацию, в котором двугранный угол H-C-C-H равен 60 градусам. Этого не достаточно?

[amge]

А возьмите пропан, и по своей схеме получите структуру с углом С-С-С 180 гр., т.к. именно в ней атомы будут дальше всего друг от друга

[Vit Nhoc]

amge
Почему собственно? Тут важнее отталкивание соседних несвязанных атомов. В метане водороды образуют тетраэдр за счёт отталкивания друг от друга, аналогично во всех насыщенных углеводородах отталкивание между каждыми четырьмя атомами, связанным с каждым углеродом, приводит к приблизительно тетраэдрической конфигурации этих атомов.

[amge]

"соседних несвязанных" - это как? Между которыми 2 связи? Или три?

[Гесс]

Я это не понимаю. Разве нужно вводить функционал для углов? Их же много, взаимно зависимых.
Мне казалось, что достаточно ввести функционал для отталкивания между атомами. Например в молекуле этана мы вводим функционал по 7 длинам связей, и плюс к этому отталкивание между всеми парами несвязанных атомов – в результате атомы водорода отталкиваются друг от друга и выстраиваются в (шахматную? В общем D3d) конформацию, в котором двугранный угол H-C-C-H равен 60 градусам. Этого не достаточно?

Теоретически да, но практически я думаю вы задолбетесь подгонять параметры уже для этана, вам ведь нужно получить не только правильную геометрию но и "квантово-похожий" профиль при малых искажениях. Скажем когда угол C-С-Н отойдет от оптимального. И чем сложнее будет молекула тем ужаснее все будет. Для этилена придется вводить очень большие константы отталкивания, иначе он будет вылетать из плоскости крайне легко.