半經驗分子軌道法英文解釋翻譯、半經驗分子軌道法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 semiempirical molecular orbital method

分詞翻譯：

半的英語翻譯：

half; in the middle; semi-
【計】 semi
【醫】 demi-; hemi-; semi-; semis; ss
【經】 quasi

經驗的英語翻譯：

experience; suffer; undergo
【計】 exhausting
【經】 experience

分子軌道法的英語翻譯：

【化】 molecular orbital method

專業解析

半經驗分子軌道法（Semiempirical Molecular Orbital Methods）是一種介于完全從頭計算法（ab initio）和純經驗方法之間的量子化學計算方法。它通過引入實驗數據或簡化複雜的量子力學積分來顯著減少計算量，從而能夠在可接受的時間内處理較大的分子體系。

核心概念解釋（漢英對照）

半經驗 (Semiempirical)：
指該方法并非完全基于量子力學第一性原理（無任何經驗參數），而是部分依賴經驗參數（Partially reliant on empirical parameters）。這些參數通常通過拟合小分子體系的實驗數據（如電離能、電子親和能、幾何結構、光譜數據）或高精度量子化學計算結果獲得。

分子軌道法 (Molecular Orbital Method - MO Method)：
指該方法基于分子軌道理論（Molecular Orbital Theory）。該理論認為分子中的電子在整個分子範圍内運動，其狀态由分子軌道（Molecular Orbitals）描述，分子軌道由原子軌道線性組合（LCAO-MO）而成。核心任務是求解薛定谔方程的近似解，得到分子軌道的能量（能級）和形狀（波函數）。

核心原理與特點

簡化積分計算：這是半經驗方法的核心特征。它通過忽略或近似處理量子力學方程（如Roothaan方程）中某些非常耗時、對結果影響相對較小的積分項來大幅提升計算速度。常見的簡化包括：
- 忽略或近似處理多中心積分（尤其是雙電子排斥積分）。
- 采用零微分重疊（Zero Differential Overlap, ZDO）近似或其變體（如CNDO, INDO, NDDO），即假設不同原子軌道之間的重疊微分在某些情況下為零。
- 使用最小基組（如STO-3G）或稍大的價基組。
引入經驗參數：為了補償簡化帶來的誤差，方法中引入了大量經驗參數。這些參數通常針對特定元素和原子類型進行優化，用于替代被忽略的積分項或修正計算結果。參數的質量（拟合的數據源和範圍）直接影響方法的準确性和普適性。
計算效率高：相較于ab initio方法，半經驗方法計算速度極快，使得處理包含數百甚至上千原子的生物大分子、材料體系成為可能。
適用範圍與精度：精度通常低于中等或高精度的ab initio或密度泛函理論（DFT）方法，但遠高于純經驗力場方法。其精度高度依賴于參數化過程和目标體系。在參數化所針對的體系類型（如有機分子、特定金屬配合物）内，對于幾何結構、反應能量趨勢、光譜性質（如紫外可見光譜）等可能給出合理結果。但對于弱相互作用、電子激發态精度要求高的情況等可能表現不佳。

常見半經驗方法舉例

早期方法： CNDO (Complete Neglect of Differential Overlap), INDO (Intermediate Neglect of Differential Overlap), MINDO (Modified INDO)。
廣泛應用的方法：
- MNDO (Modified Neglect of Diatomic Overlap): 由Michael Dewar及其同事發展。
- AM1 (Austin Model 1): Dewar對MNDO的改進版本，修正了氫鍵等問題。
- PM3 (Parametric Method 3): James Stewart對MNDO的重新參數化版本，在某些方面優于AM1。
- PM6, PM7: Stewart發展的後續版本，改進了參數化和方法本身（如加入色散校正）。
- RM1 (Recife Model 1): 對PM3的重新參數化。
- OMx (Orthogonalization Models): 如OM1, OM2, OM3，通過引入正交化校正來改進性能，尤其對激發态。

主要應用領域

大分子（蛋白質、核酸、聚合物）的幾何優化和構象搜索。
化學反應路徑的初步探索（反應熱、活化能）。
生物體系（酶、藥物-受體相互作用）的模拟。
材料科學（有機半導體、團簇）的初步研究。
紫外可見光譜（UV-Vis）的快速計算。

權威參考文獻來源

經典教科書與綜述：
- Leach, A. R. Molecular Modelling: Principles and Applications. (詳細講解各類計算方法，包括半經驗方法章節)
- Cramer, C. J. Essentials of Computational Chemistry: Theories and Models. (有專門章節介紹半經驗方法原理和應用)
- Jensen, F. Introduction to Computational Chemistry. (清晰闡述各類量子化學方法)
- Reviews in Computational Chemistry series (如卷1, 卷6等包含半經驗方法的重要綜述)。
關鍵原始文獻 (方法發展)：
- Dewar, M. J. S.; Thiel, W. Ground States of Molecules. 38. The MNDO Method. Approximations and Parameters. J. Am. Chem. Soc.1977, 99 (15), 4899–4907. (MNDO的開創性論文)
- Dewar, M. J. S.; Zoebisch, E. G.; Healy, E. F.; Stewart, J. J. P. AM1: A New General Purpose Quantum Mechanical Molecular Model. J. Am. Chem. Soc.1985, 107 (13), 3902–3909. (AM1的開創性論文)
- Stewart, J. J. P. Optimization of Parameters for Semiempirical Methods I. Method. J. Comput. Chem.1989, 10 (2), 209–220. (PM3的開創性論文)
- Stewart, J. J. P. Optimization of Parameters for Semiempirical Methods VI: More Modifications to the NDDO Approximations and Re-optimization of Parameters. J. Mol. Model.2013, 19 (1), 1–32. (PM6的描述)
軟件實現與文檔：
- MOPAC: 由James Stewart開發，是執行半經驗計算（尤其是MNDO, AM1, PM3, PM6, PM7）最著名的程式之一。其官方網站和手冊是重要資源。
- Gaussian, GAMESS(US), ORCA, NWChem: 這些主流量子化學軟件包也集成了多種半經驗方法（如AM1, PM3, PM6, PM7, OMx等），其用戶手冊和理論手冊提供了詳細說明和應用指南。

網絡擴展解釋

半經驗分子軌道法是量子化學中的一種重要計算方法，結合了理論計算和經驗參數，在計算效率和準确性之間取得平衡。以下是其核心要點：

1.定義與理論基礎

基本概念：該方法以自洽場分子軌道理論為基礎，通過經驗選取參數并簡化複雜積分計算，實現高效量子化學分析。它介于純經驗方法和從頭計算法（ab initio）之間。
核心思路：通過忽略或近似處理某些微分重疊積分（如雙原子微分重疊），顯著減少計算量，同時保留量子力學的核心框架。

2.主要特點

計算效率高：相比從頭計算法，計算量大幅減少，適用于較大分子體系。
參數化處理：引入實驗數據或高精度計算結果作為參數，彌補理論模型的不足。
適用範圍：可計算分子能量、電荷分布、偶極矩等性質，尤其在有機化合物和生物分子研究中應用廣泛。

3.常見方法分類

經典方法：
- CNDO（全略微分重疊法）：完全忽略雙原子微分重疊積分。
- INDO（間略微分重疊法）：部分保留單中心積分，適用于過渡金屬化合物。
- MNDO/AM1：改進的參數化方法，提高熱力學性質預測精度。

4.應用與局限性

優勢：在藥物設計、材料科學中用于快速篩選分子性質，例如锂鍵與氫鍵的靜電相互作用分析。
局限性：依賴參數可能導緻特定體系誤差較大，且對強相關體系（如自由基）處理能力有限。

5.曆史發展

起源：由美國化學家斯萊特（J.C. Slater）等人于20世紀中期發展，後經改進形成多種分支方法。

如需進一步了解具體方法參數或應用案例，可參考量子化學教材或專業計算軟件（如Gaussian、MOPAC）手冊。