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(서울대학교 A+ 일반화학실험 2 보고서)계산화학실습2_결과보고서

"(서울대학교 A+ 일반화학실험 2 보고서)계산화학실습2_결과보고서"에 대한 내용입니다.
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한컴오피스
최초등록일 2025.04.13 최종저작일 2023.09
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(서울대학교 A+ 일반화학실험 2 보고서)계산화학실습2_결과보고서
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    • 🔬 계산화학 실험의 상세한 방법론과 결과 제공
    • 📊 Hartree-Fock method를 활용한 분자 최적화 과정 분석
    • 🧪 실제 데이터와 이론적 결과의 비교 및 오차 분석
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    목차

    I. Abstract

    II. Data & Results

    III. Discussion
    1. 오차 분석
    2. 과제

    본문내용

    I. Abstract
    본 실험에서는 Hartree-Fock method를 이용하여 rmCH _{4}, rmNH _{3}, rmH _{2} O 분자에 대한 최적화를 진행하였고, 그 결과를 실제 데이터와 비교하였다. 그 결과, 실제 측정치와 최적화 결과 사이에는 일부 차이가 존재하였고, 그 원인으로서 basis set truncation error와 전자 사이의 퍼텐셜 에너지를 한 전자에 대한 나머지 전자의 퍼텐셜 에너지의 평균으로 간주하는 근사 과정을 지적하였다. 뿐만 아니라, rmCH _{4}, rmNF _{3}, rmOF _{2}에 대해서도 최적화 과정을 진행하여 예상되는 기하학적 구조와 일치한다는 사실을 확인하였으며, rmCH _{4}, rmNH _{3}, rmH _{2} O 분자와 결합 길이 및 결합 각도 측면에서 차이를 보이는 이유를 정성적으로 분석하였다.

    II. Data & Results
    EDISON에서 최적화를 진행한 결과, rmCH _{4}, rmNH _{3}, rmH _{2} O에 대해 각각 최적화를 진행한 결과 아래의 [Figure 1]~[Figure 3]과 같다.

    이때 각각에 대해서 최적화 결과, 결합 각도와 각 결합의 결합 에너지를 구할 수 있었다. 그 결과를 앞서 예비 보고서에서 조사한 이론적 결합 각도와 결합 에너지[1]와 비교하였고, 아래의 표에서 오차율과 함께 나타내었다. 이 과정에서 편의를 위해 각각의 분자에서 수소에 대하여 번호를 붙였다.

    참고자료

    · David W. Oxtoby, Principles of Modern Chemistry 7th ed, Cengage, 2012
    · Donald A. McQuarrie, Quantum Chemistry, 2nd ed, University Science Books, 2007, 612
    · Donald A. McQuarrie, Quantum Chemistry, 2nd ed, University Science Books, 2007, 617
    · Donald A. McQuarrie, Quantum Chemistry, 2nd ed, University Science Books, 2007, 647
    · Donald A. McQuarrie, Quantum Chemistry, 2nd ed, University Science Books, 2007, 648-650
    · Donald A. McQuarrie, Quantum Chemistry, 2nd ed, University Science Books, 2007, 650-652
    · Donald A. McQuarrie, Quantum Chemistry, 2nd ed, University Science Books, 2007, 652-656
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. Hartree-Fock Method
      The Hartree-Fock method is a fundamental computational chemistry technique that provides a practical approach to solving the electronic structure problem for many-electron systems. It represents each electron as experiencing an average field created by all other electrons, rather than treating explicit electron-electron interactions. While this mean-field approximation neglects electron correlation effects, making it less accurate for systems where correlation is significant, it remains valuable for its computational efficiency and reasonable accuracy for many applications. The method serves as an excellent starting point for more sophisticated approaches like post-Hartree-Fock methods and density functional theory. Its widespread use in quantum chemistry software demonstrates its practical importance despite its theoretical limitations.
    • 2. 분자 구조 최적화
      분자 구조 최적화는 계산화학에서 가장 중요한 작업 중 하나로, 주어진 분자의 가장 안정적인 기하학적 배치를 찾는 과정입니다. 이 과정은 에너지 표면의 최솟값을 탐색하여 분자의 평형 구조를 결정합니다. 효율적인 최적화 알고리즘(예: BFGS, conjugate gradient)의 개발로 대규모 분자 시스템도 합리적인 시간 내에 최적화가 가능해졌습니다. 정확한 구조 최적화는 분자의 화학적 성질, 반응성, 분광학적 특성 예측의 기초가 되므로 신뢰할 수 있는 결과 도출에 필수적입니다.
    • 3. Basis Set Truncation Error
      Basis set truncation error represents a fundamental limitation in computational quantum chemistry where the infinite basis set required for exact solutions is approximated by a finite set of basis functions. This error decreases as the basis set size increases, but computational cost rises significantly. The choice of basis set involves a trade-off between accuracy and computational feasibility. Different basis sets (minimal, double-zeta, triple-zeta, etc.) offer varying levels of accuracy for different properties and molecular systems. Understanding and quantifying this error is crucial for assessing the reliability of computational results and determining whether a chosen basis set is adequate for the intended application.
    • 4. 분자 기하학적 특성 비교
      분자 기하학적 특성 비교는 서로 다른 분자들의 구조적 차이를 체계적으로 분석하는 중요한 방법입니다. 결합 길이, 결합각, 이면각 등의 기하학적 매개변수를 비교함으로써 분자의 구조적 특징과 화학적 성질 간의 관계를 파악할 수 있습니다. 이러한 비교는 동족체 시리즈, 이성질체, 또는 다양한 화학 환경의 분자들 사이의 구조적 차이를 이해하는 데 도움이 됩니다. 계산 결과와 실험 데이터의 기하학적 특성을 비교하면 계산 방법의 정확성을 검증할 수 있으며, 분자 설계 및 반응성 예측에 유용한 정보를 제공합니다.
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      이 문서는 Hartree-Fock 방법을 이용한 분자 최적화 과정과 결과를 상세히 보여주고 있으며, 실험 데이터와의 비교 및 분석을 통해 의미 있는 통찰을 제공하고 있습니다.
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