高斯优化过渡态的经典总结.docx

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1、高斯优化过渡态的经典总结一般地，优化所得驻点的性质（极小点还是过渡态）要靠频率来确定；而对过渡态，要确定反应路径（即到底是哪个反应的过渡态）必需要做IRC了，不然靠不住的（往往用QST找到的过渡态并不一定就是连接输入反应物和产物的过渡态）。在我们用QST2或QST3来优化过渡态时，需输入反应物和产物，实际上反应物和产物的输入顺序是没有关系的。就是说，先输反应物后输产物和先输产物后输反应物得到的是同样的过渡态。这也好理解，QST2里对过渡态的初始猜测实际上是程序自动将输入的反应物和产物的各变量取个平均，所以输入顺

2、序是没有关系的。对QST3和TS，需人为指定过渡态的初始猜测。上面说的反应物和产物的输入顺序没有关系，有个前提条件，就是反应物和产物的自旋多重度一致。对QST3，因为是人为指定过渡态的初始猜测，所以没有影响；而对QST2，过渡态的自旋多重度默认和后面输入的一致。如果反应物和产物的自旋多重度一致，那随便先输哪个都没关系；而如果反应物和产物的自旋多重度不一致，这时该怎么办？？？    当反应物基态多重度为1，产物基态多重度为3时，到底将过渡态的多重度定为1还是3？还是两个都试，哪个能量低取哪个？假如取1，在下来做I

3、RC验证时，Reverse还好办，Forward却是按多重度为1做的，这样怎么能和多重度为3的产物连接起来？    要将其关联起来，需有一个为激发态，这样才能在自旋多重度上保持一致。可这种处理对吗？还有更好的思想吗？另外，我觉得IRC难用得很，很难控制，也不知自己钻进了哪条死胡同！！一直对此很迷茫，希望各位大侠援助啊！对于这点确实很迷茫，我觉得好像得用cas解决，有看过类似的文献，上面有用cas得出过反应物基态经激发态再回到基态得出产物的反映路径。我没有试过，对于cas我很是头疼，理论和实践都一无所知。作 IR

4、C 能说明哪些问题？irc做完，就说明我们完成了这个反应路径地计算，在SUMMARY OF REACTION PATH FOLLOWING:，我们可以看到分子过渡态的键长键角与能量随着反应坐标的变化而变化，如果你将反应坐标与能量作图，就可以得到一条过渡态曲线，由于irc计算是结构沿着反应路径的方向，在每个点进行优化的，所以如果你找的过渡态是正确且优化是成功的话，TS确实是连接两个minimum的。一般IRC的两个终点并不恰好就是反应物和生成物，除非不断加大Maxpoints。然而此时IRC又往往会出错，或者并不

5、能达到指定的Maxpoints，例如，我想正反两个方向各算20各点，IRC计算正常完成，但结果中并没有41个构型。如果这时作能量-反应坐标曲线，如何确定反应物和生成物的反应坐标？如果你的过渡态确实做得漂亮，那么就一定可以成功地由过渡态找到与之对应的反应物、生成物。可这只是理论上的东东，现实中，由于反应的势能面实在太复杂，你千辛万苦所得到的过渡态是很难天衣无缝地连接反应物、生成物的。不断加大Maxpoints 简直是Kill time。一般地，我们可以将IRC最后得到的两个结构的所有数据分别与你做QST时所用的两

6、个结构进行对比，只要结构数据的差别、能量差别比较小，就可以基本认定（因为反应的势能面太复杂）你IRC是成功的了。说得好！取点越多越好，但我发现往往作不到这一点，所以我也是将IRC最后得到的两个结构的数据分别生产物态和产物态的两个结构进行对比。而且我发现，作IRC时频率计算给出的讯息很重要，呵呵！过渡态寻找小结刚刚做了一段时间的过渡态，期间碰到了许多的困难。寻找过渡态不是一件容易的事（对于我和大多数刚涉及量化的人来说），因此我希望通过写这个经验小结能对大家有些帮助。  1.首先遇到的问题是，用哪种方法来寻找过渡态

7、？  GAUSSIAN提供的方法是QSTN和TSN方法。两种方法各有优点和缺点。QSTN方法特别QST3方法要求输入反应物，过渡态的猜测结构，产物这三者的结构。特别麻烦。但很管用，一般不会出现不收敛的情况。对于TSN（对应关键词为OPT=TS）方法，只要求输入过渡态的初始结构，但这个初始结构非常的关键，如果结构不好，则很容易出现不收敛的情况。所以我建议，如果是刚开始做过度态的话，用QSTN方法是好的选择，等有了“感觉”之后，再用TSN方法。   2. 怎么解决经常出现的错误？  在找过度态的时候，经常碰到的一些

8、问题就是不收敛（1）.，有一个错误的本征值（错误信息为：there is a wrong sign eigenvalue in hessian matrix.....)（2），和LINK9999错误导致退出。（3）   对于不收敛的情况，可以分为两类，比如提示信息里的CONVERGENCE FAILER 提醒收敛到了10（-5），而此时你设定的SCF循环次数也仅仅是64步，那么完全有希