基于降维方法的多通道反应NH~++H_2准经典动力学轨线分析

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准经典轨线(Quasi-Classical Trajectory,QCT)方法作为分子动力学研究的重要手段,由于其计算成本低、提供的动力学信息精确,已经被广泛应用于离子-分子反应动力学的理论研究。为减小统计误差,准经典轨线研究中通常计算得到大量的轨线。然而,对于海量的轨线缺乏高效合理的分析方法。近年来,机器学习(Machine Learning,ML)已经被应用于医学、图像识别或自动驾驶等许多领域的研究。化学相关的研究领域中,ML在量子化学计算、势能面拟合、以及新材料设计等方面也都取得快速的发展。本
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烯烃的羰基化反应是通过过渡金属来催化烯烃、CO和亲核试剂(例如水,醇,胺等)进行的氢羰基化来合成羧酸及其衍生物。该过程因其起始底物简单,原子经济性以及综合利用价值高,已经为化工生产和科学研究提供简便经济的合成途径。目前,烯烃的羰基化反应中氢酯化和氢羧酸化已经取得了突破性的进展,其中有效的非甾体抗炎剂,包括布洛芬、萘普生和洛索洛芬等医药已经被有效合成,伴随着手性配体的开发和利用,具有光学活性的羧酸及
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