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Energy refinement and analysis of structures in the QM9 database via a highly accurate quantum chemical method

机译：通过高精度量子化学方法对QM9数据库中的结构进行能量优化和分析

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摘要

A wide variety of data-driven approaches have been introduced in the field of quantum chemistry. To extend the applicable range and improve the prediction power of those approaches, highly accurate quantum chemical benchmarks that cover extremely large chemical spaces are required. Here, we report ~134 k quantum chemical calculations performed with G4MP2, the fourth generation of the G-n series in which second-order perturbation theory is employed. A single composite method calculation executes several low-level calculations to reproduce the results of high-level ab initio calculations with the aim of saving computational costs. Therefore, our database reports the results of the various methods (e.g., density functional theory, Hartree-Fock, Møller–Plesset perturbation theory, and coupled-cluster theory). Additionally, we examined the structure information of both the QM9 and the revised databases via chemical graph analysis. Our database can be applied to refine and improve the quality of data-driven quantum chemical prediction. Furthermore, we reported the raw outputs of all calculations performed in this work for other potential applications.
机译：在量子化学领域中已经引入了多种数据驱动的方法。为了扩展这些方法的适用范围并提高其预测能力，需要涵盖非常大的化学空间的高精度量子化学基准。在这里，我们报告了使用G4MP2进行的〜134 k量子化学计算，G4MP2是采用第二阶扰动理论的G-n系列的第四代。单个复合方法计算将执行几个低级计算，以重现高级从头计算的结果，以节省计算成本。因此，我们的数据库报告了各种方法的结果（例如，密度泛函理论，Hartree-Fock，Møller-Plesset扰动理论和耦合集群理论）。此外，我们通过化学图分析检查了QM9和修订后的数据库的结构信息。我们的数据库可用于改善和提高数据驱动的量子化学预测的质量。此外，我们报告了这项工作中针对其他潜在应用程序执行的所有计算的原始输出。

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