配对与否？水中 NaCl 的机器学习显式关联电子结构
化学物理
2024-04-11 v2
摘要
溶液中离子配对的程度是解释电解质输运与热力学性质的重要现象。这种配对的基本度量是溶剂化离子间的平均力势(PMF)。PMF 中配对态与溶剂共享态的相对稳定性以及它们之间的势垒对底层势能面高度敏感。然而，由于需要长时间模拟，直接应用精确电子结构方法具有挑战性。我们针对水中的 Na 和 Cl 离子的原型体系，开发了基于波函数的随机相近似(RPA)和二阶 Moller-Plesset (MP2) 微扰理论机器学习势。我们显示两种方法一致，预测配对态与溶剂共享态具有相似能量（在 0.2 kcal/mol 以内）。我们还提供了不同 DFT 泛函的相同基准，并基于对该体系相互作用的简单分析给出了关于 PMF 的见解。
引用
@article{arxiv.2311.01527,
title = {To Pair or not to Pair? Machine-Learned Explicitly-Correlated Electronic Structure for NaCl in Water},
author = {Niamh O'Neill and Benjamin X. Shi and Kara Fong and Angelos Michaelides and Christoph Schran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.01527},
year = {2024}
}