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Optimizing Extended Tight-Binding Methods for Metal-Surface Interactions
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DOI：10.1002/cphc.202500463.png)
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摘要
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准确描述金属-水界面对于理解异相催化、电化学和表面科学中的过程至关重要。捕获这些体系中静电和电荷转移相互作用的精妙平衡，同时高效采样构型以定位极小值或近似热力学系综，需要既准确又计算高效的方法。密度泛函紧束缚方法具有达成这种平衡的潜力，本文展示了如何在GFN1-xTB框架内通过系统参数优化改进水-金属相互作用描述。使用先前发表的五种金属（Cu、Ag、Au、Pd、Pt）及其（100）和（111）晶面的参考数据，我们探究了各种吸附位、取向和距离。Sobol敏感性分析识别了各系统中最具影响力的参数，随后通过优化这些参数以最小化吸附能误差。这种靶向优化带来了显著的精度提升，使均方根误差降低了约20%-60%。改进后的方法可为催化研究提供可靠预测，而默认参数化可能在此类研究中出现定性失效。然而，这种改进以牺牲跨系统和跨性质的转移性为代价，强调参数优化必须针对具体化学背景审慎定制。
Keyword:
computational catalysis
parameter optimization
semiempirical methods
AI总结
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