- 主题:计算化学得奖了
他不是应该退休了么？
【 在 Woodchuckle (木耳|学问深时意气平) 的大作中提到: 】
: 哪里, 对计算化学一窍不通, 就是Scheraga这个名字看起来还挺眼熟.
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FROM 211.99.222.*
有吧，可以predict很多酶的活性位点，药物设计
@woodchunkle
【 在 maplesnow (大C猴) 的大作中提到: 】
: 很好奇，这个化学奖的工作对biology和biochemistry有实际影响么？
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FROM 211.99.222.*
激发态构型优化有啥好办法？
【 在 maplesnow (大C猴) 的大作中提到: 】
: 2009年开始的Revival of pair natural orbital有潜力能够把DFT逐出200个原子以下的应用。PNO-CCSD(T)的计算量在200个原子以下（很好的基组）可以低于HF。最大的计算已经到3000个原子了，单机和小规模并行化。Orca和turbomole是主力，最近连Molpro都已经完全转向PNO了。
: 前提是能够搞定这方面的性质计算，这个理论上没有障碍，但工作量非常大。而PNO的主力Frank Neese。。。似乎太忙了。。。
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FROM 211.99.222.*
好像EOM-CC高斯只能算能量，连数值梯度都没有
http://www.gaussian.com/g_tech/g_ur/k_eom.htm
【 在 maplesnow (大C猴) 的大作中提到: 】
: Equation of motion coupled cluster (EOMCC)或者CC linear response。Gaussian和Molpro里有，但只能用数值梯度。掌握了EOMCC解析梯度的是CFOUR程序，但CFOUR没有像Gaussian和Molpro开发的那么完善。
: CC有一个问题是复杂度高，像Gaussian从来没有掌握CC的解析梯度（哪怕是基态的），所以Gaussian的构型优化通常只能用DFT, MP2这些。用数值梯度的话，对大体系来说计算量太大了。Molpro经过无厘头的漫长时间之后，一个月前Werner宣称搞定了CCSD的梯度，估计为了CCSD(T)还
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FROM 211.99.222.*