|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Application of Neural Networks for Investigating Potential Energy Surfaces of Electronically Excited States and Internal Conversion Mechanisms of Organic Moleculesстатья
Информация о цитировании статьи получена из
Scopus
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 22 апреля 2026 г.
- Авторы: Chistikov D.N., Bochenkov V.E., Firsov D.A., Korolev V.V., Bochenkova A.V.
- Журнал: Moscow University Chemistry Bulletin
- Том: 81
- Номер: 1
- Год издания: 2026
- Издательство: Allerton Press Inc.
- Местоположение издательства: United States
- Первая страница: 37
- Последняя страница: 45
- DOI: 10.3103/S0027131425700488
- Аннотация: Based on non-empirical data obtained using a high-level multi-configurational quantum chemistry method, neural networks with the architectures of a multilayer perceptron and an E(3)-equivariant graphnetwork were constructed and trained to predict the energies of the ground and the first two electronically excited states of the methaniminium cation. It is shown that the E(3)-equivariant graph neural network architecture demonstrates higher accuracy. Using the trained network, a segment of the cation’s potential energy surfaces near the region of the conical intersection between the first excited and the ground states was investigated; this region plays an important role in the mechanism of internal conversion and photoisomerization reactions. It is demonstrated that the neural network accurately reproduces the topography of the potential energy surfaces of the two electronic states in the region of their conical intersection.
- Добавил в систему: Боченков Владимир Евгеньевич
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|