Geri Dön

Bağlanmış küme yöntemleri için yerelleştirilmiş doğal orbitaller

Localized pair natural orbitals for coupled-cluster methods

  1. Tez No: 798787
  2. Yazar: ALİ KAAN UYAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR BOZKAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Kimya, Chemistry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Kimyasal sistemlerin moleküler özelliklerinin hesaplanmasında kullanılan pertürbatif üçlü uyarılmalar içeren tekli ve ikili uyarılmış bağlanmış küme yönteminin [Coupled-Cluster Singles and Doubles with Perturbative Triples, CCSD(T)] oldukça doğru sonuçlar sağladığı bilinmektedir. Lokalize yaklaşımlardan olan yerel dolu orbitaller için doğal boş orbitaller (Localized Pair Natural Orbitals, LPNO) yaklaşımı ile CCSD(T) yöntemindeki maliyet ve hesaplama süresi azaltılabilir. Bu yaklaşım kullanılarak yapılan çalışmalar literatürde mevcuttur. Makromoleküler düzeye çıkmak için LPNO yaklaşımı, moleküler parçalama (Molecular Fragmentation, MF) yaklaşımları ile birleştirilebilir. Bu çalışmada LPNO-CCSD ve LPNO-CCSD(T) yöntemleri ile moleküler fragmantasyon yaklaşımı birlikte kullanılarak büyük moleküler sistemlerin özelliklerinin yüksek doğruluk ve verimlilikte hesaplanması amaçlanmaktadır.

Özet (Çeviri)

It is known that Coupled-Cluster Singles and Doubles with Perturbative Triples, [CCSD(T)], which is used to calculate the molecular properties of chemical systems, provide very accurate results. The computational cost and time of the CCSD(T) method can be reduced with the Localized Pair Natural Orbitals (LPNO) approach. Previous studies that using this approach are available in the literature. To reach the macromolecular level, the LPNO approach can be combined with molecular fragmentation (MF) approaches. This study is aimed to calculate the properties of large molecular systems with high accuracy and efficiency by using LPNO-CCSD and LPNO-CCSD(T) methods and molecular fragmentation approach together.

Benzer Tezler

  1. Elektron korelasyon yöntemleri için molekül içi küme yaklaşımı

    Cluster-in-molecule approach for electron correlation methods

    YAVUZ ALAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    KimyaHacettepe Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR BOZKAYA

  2. Etkin bağlanmış küme yöntemlerinin programlanması ve kimyasal uygulamaları

    Implementation of efficient coupled-cluster methods and their chemical applications

    ASLI ÜNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    KimyaHacettepe Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR BOZKAYA

  3. Esnek hesaplama yöntemlerinin jeodezide uygulamaları

    Applications of soft computing methods in geodesy

    ORHAN AKYILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. TEVFİK AYAN

  4. A Collective Intelligence model for assessing collaborative innovation power including risks

    Risk içeren işbirliği yenileşim gücünün değerlendirmesi için bir ortak zeka modeli

    AYÇA ALTAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU

  5. Çok düzeyli statik bellek gözesi ve kohonen türü yapay sinir ağına uygulanması

    Multiple valued static storage cell and its application to kohonen type neural network

    NURETTİN YAMAN ÖZELÇİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. UĞUR ÇİLİNGİROĞLU