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.
