Fukui-funksies funksioneer as basiese beskrywers van DFT-gebaseerde konseptuele digtheid funksionele teorie, wat wys hoe elektrone in molekules versprei. Die voorspellingsvermoë wat hierdie funksies gebruik, openbaar die elektronskenking of aanvaarding van die potensiaal van molekules by spesifieke atoomterreine om elektrofiele of nukleofiele eienskappe te bepaal.  Die dubbele beskrywer verbeter Fukui-funksie-analise deur die nukleofiele en elektrofiele eienskappe by molekulêre terreine te onderskei wat die akkuraatheid van chemiese reaktiwiteitbeoordelings verbeter. Ons het gevind dat die meeste navorsers uitdagings in die gesig staar in die berekening van hierdie belangrike beskrywers vir 'n gevorderde wetenskaplike analise. Hier het ons 'n eenvoudige Python-kode ontwerp om die berekening te vereenvoudig.  Die artikel verskaf gedetailleerde insigte in Fukui-funksies, tesame met hul teoretiese raamwerk, tesame met numeriese prosedures en Python-toepassing wat gebruik maak van natuurlike bevolkingsanalise (NPA)-resultate verkry vanaf Gaussiese sagteware.   📥Fukui-funksies en hul fisiese interpretasie  Die Fukui-funksie 𝑓(𝑟) meet die reaksie van elektrondigtheid ρ(r) wanneer die aantal elektrone in 'n stelsel effens verander.  Wiskundig word dit gedefinieer as:   Waar N die totale aantal elektrone is, en v(r) die eksterne potensiaal is. Hierdie funksie kan numeries benader word deur eindige verskille te gebruik:   Waar:  𝑞 𝑟 ( 𝑁 ) → die atoomlading van 'n spesifieke plek in 'n neutrale molekule.  𝑞 𝑟 ( 𝑁 + 1 ) → die lading nadat 'n elektron (anioon) bygevoeg is.  𝑞 𝑟 ( 𝑁 − 1 ) → die lading nadat 'n elektron (katioon) verwyder is.  Die twee funksies evalueer elektrondigtheidsensitiwiteit teenoor veranderende toestande om chemiese reaktiwiteitspatrone te help voorspel.  📥Dual Descriptor (Δ𝑓(𝑟)) en Chemiese Interpretasie  Die dubbele beskrywer Δ 𝑓 ( 𝑟 ) verfyn Fukui-funksie-analise deur te onderskei tussen elektrofiele en nukleofiele reaktiewe plekke:   📥Interpretasie van Δ𝑓( 𝑟):  Δ 𝑓 ( 𝑟 ) → Streek bevoordeel   . nukleofiele aanval  Δ 𝑓 ( 𝑟 ) < 0 → Streek bevoordeel   . elektrofiele aanval  Δ 𝑓 ( 𝑟 )=0 → Streek is   . chemies inert  Deur Δ 𝑓 ( 𝑟 ) te gebruik, kan navorsers reaktiewe molekulêre terreine presies bepaal en die weë van organiese reaksies voorspel.  📥Natuurlike bevolkingsanalise (NPA) in Gaussiaans  Rekenkundige chemie gebruik NPA omvattend om elektrondigtheid oor die molekule se atome te verdeel. Gaussiese sagteware genereer NPA-heffings deur die invoerlêer-sleutelwoord   . Die basis vir die uitvoering van Fukui-funksieberekeninge word deur hierdie heffings verskaf. Pop=NPA  Voorbeeld Gaussiese inset vir NVG-berekening:   %chk=mol.chk # B3LYP/6-31G(d,p) Pop=NPA Title: NPA Charge Calculation 0 1 C 0.000 0.000 0.000 H 0.000 0.000 1.090 H 1.026 0.000 -0.363 H -0.513 -0.889 -0.363 H -0.513 0.889 -0.363  Die uitsetafdeling van die Gaussiese berekening verskaf NVG-heffings onder die   -opskrif. Die onttrekde heffings word in 'n tabel geformateer:  "   " Natuurlike Bevolkingsanalise  Hierdie waardes word in die Python-skrip gebruik om Fukui-funksies en die dubbele beskrywer te bereken.   📥Python-kode vir Fukui-funksieberekening  Navorsers gebruik die berekende waardes om chemiese meganismes tydens reaksies te verstaan terwyl hulle molekules ontwikkel wat besondere funksionele eienskappe besit, insluitend katalisators en geneesmiddelkandidate.   👉Python Script:   import pandas as pd # Load the data from the Excel file in the same directory as the script file_path = 'FUKUI.xlsx' df = pd.read_excel(file_path) # Calculate Fukui Functions and Dual Descriptor with 5 decimal places df['fr+'] = (df['Anion(N+1)'] - df['Neutral(N)']).apply(lambda x: f"{x:.5f}") df['fr-'] = (df['Neutral(N)'] - df['Cation(N-1)']).apply(lambda x: f"{x:.5f}") df['fr0'] = ((df['Anion(N+1)'] - df['Cation(N-1)']) / 2).apply(lambda x: f"{x:.5f}") df['∆f'] = (df['fr+'].astype(float) - df['fr-'].astype(float)).apply(lambda x: f"{x:.5f}") # Save the calculated data to a new Excel file in the same directory output_file = 'fukui_functions_output.xlsx' df.to_excel(output_file, index=False) # Display the DataFrame (optional) print(df)  👉Kode Verduideliking:   Laai data:  Lees NVG-heffings vanaf 'n Excel-lêer (   ). FUKUI.xlsx  Voer net die bogenoemde Python-kode uit. Rangskik asseblief die heffings van NPA-analise in die invoerlêer, sê   , presies soos in Figuur 1 getoon. Maak ook seker dat die Python-skrip en jou invoerlêer in dieselfde gids bestaan. FUKUI.xlsx  👉Fukui-funksieberekening:  Die   indeks is afgelei van die verskil tussen anioniese en neutrale ladingwaardes. 𝑓+( 𝑟 )  Hierdie indeks   kom uit die aftrekking van die kationiese ladingwaarde van die neutrale ladingwaarde. 𝑓-( 𝑟 )  Die radikale Fukui-funksie verkry sy waarde deur 'n gemiddelde bewerking op   en   uit te voer. 𝑓+(𝑟) 𝑓-(𝑟)  'n Dubbele beskrywing kom na vore wanneer die berekening van     daarvan aftrek. 𝑓-( 𝑟 ) 𝑓+( 𝑟 )    Elke waarde word tot vyf desimale plekke afgerond vir akkuraatheid. Formatering:    Die resultate word gestoor as   vir verdere ontleding. Uitvoer: fukui_functions_output.xlsx  📥 Resultate en bespreking  Die berekende Fukui-funksies en dubbele beskrywers bied kritiese insigte in molekulêre reaktiwiteit:    waardes dui potensiële nukleofiele plekke aan. Hoë 𝑓+( 𝑟 )    waardes dui op elektrofiele reaktiwiteit. Hoë 𝑓−( 𝑟 )    waardes induseer die mees reaktiewe plekke. Δ 𝑓 ( 𝑟 )  Voorspellings van reaksiemeganismes gaan saam met die produksie van molekules met spesifieke gewenste eienskappe soos katalisators en geneesmiddelkandidate.  📥Gevolgtrekking  Die kombinasie van Fukui-funksies met dubbele beskrywers funksioneer as 'n sterk berekeningsbenadering om chemiese reaktiwiteit te ondersoek. Behoorlike berekening van ladingverdelings hang af van NVG-heffings wat deur Gaussiese berekeninge verkry word. Die Python-gebaseerde metodologie maak outomatisering moontlik wat dit moontlik maak vir doeltreffende evaluering van groot molekulêre datastelle.  Volgende studies behoort gekombineerde ontleding van Fukui-funksies te implementeer tesame met elektrostatiese potensiaalkartering wat molekulêre orbitaalanalise insluit om 'n behoorlike begrip van reaktiwiteitsgedrag te verkry.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Blockchain

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Blockchain

Developer, Tech Writer, and Quantum Physicist

Hierdie oudio word in die oorspronklike taal van die storie vervaardig!

Fukui-funksies en dubbele beskrywings verduidelik: 'n gevorderde wetenskaplike analise

About Author

KOMMENTAAR

HANG TAGS

HIERDIE ARTIKEL IS AANGEBIED IN

Related Stories

Top Actionable Tips to Grow a Community: More Tips to Monetize

"What If ... I didn't Do It?"

Uber Still Can't Turn a Profit

Thrilled to be Recognized as Startup of the Year in New York City

Top Actionable Tips to Grow a Community: More Tips to Monetize

"What If ... I didn't Do It?"

Uber Still Can't Turn a Profit

Thrilled to be Recognized as Startup of the Year in New York City

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps