Automated Reaction(자동화된 반응)란 무엇입니까?
Automated Reaction 자동화된 반응 - Due to the modularity, the presented reactor proves to be a versatile instrument for semi-automated reactions and parameter screening, being compatible with biological systems. [1] We identify as a crucial aspect the shift between quick and automated reactions, and the resort to mentalizing, costly social processes, sometimes necessary to predict intentions of other road users. [2] Our work attempt to progress in this direction, by designing a system for assessing when and why subjects resort to costly social processes, rather than using quick and automated reactions. [3]모듈식으로 인해 제시된 반응기는 생물학적 시스템과 호환되는 반자동 반응 및 매개변수 스크리닝을 위한 다목적 도구임이 입증되었습니다. [1] 우리는 빠르고 자동화된 반응 사이의 전환과 다른 도로 사용자의 의도를 예측하는 데 필요한 정신화하고 비용이 많이 드는 사회적 프로세스에 대한 의지를 중요한 측면으로 식별합니다. [2] 우리의 작업은 피험자가 빠르고 자동화된 반응을 사용하기보다 비용이 많이 드는 사회적 절차에 의존하는 시기와 이유를 평가하는 시스템을 설계하여 이러한 방향으로 진행하려고 시도합니다. [3]
path search method 경로 검색 방법
The ADDF method is utilized as an automated reaction path search method, which can explore transition state geometries on a potential energy surface from a potential minimum. [1] Automated reaction path search methods enable us to construct a global reaction route map containing multiple reaction paths corresponding to a series of elementary reaction processes. [2] This article provides an overview on an automated reaction path search method called artificial force induced reaction (AFIR). [3]ADDF 방법은 잠재적인 최소값에서 위치 에너지 표면의 전이 상태 기하학을 탐색할 수 있는 자동화된 반응 경로 탐색 방법으로 활용됩니다. [1] 자동화된 반응 경로 검색 방법을 사용하면 일련의 기본 반응 프로세스에 해당하는 여러 반응 경로를 포함하는 전체 반응 경로 맵을 구성할 수 있습니다. [2] nan [3]
artificial force induced 인위적인 힘 유도
We have theoretically discovered potential carboxylation pathways using the artificial force induced reaction (AFIR) method, a density-functional-theory (DFT)-based automated reaction path search method. [1]우리는 밀도 기능 이론(DFT) 기반 자동 반응 경로 검색 방법인 AFIR(인공력 유도 반응) 방법을 사용하여 잠재적인 카르복실화 경로를 이론적으로 발견했습니다. [1]
global reaction route 글로벌 반응 경로
In this study, the reactive orbital energy method is applied to the intrinsic reaction coordinates of the global reaction route map generated by an automated reaction path search method. [1]본 연구에서는 자동 반응 경로 탐색 방법에 의해 생성된 전체 반응 경로 맵의 고유 반응 좌표에 반응 궤도 에너지 방법을 적용하였다. [1]
An Automated Reaction 자동화된 반응
An automated reaction‐path algorithm aimed to determine the most favorable relative orientations when the two molecules approach each other is also outlined. [1] An automated reaction analysis platform was developed that simultaneously produces kinetic data and several representative data streams of operando spectroscopy. [2]두 분자가 서로 접근할 때 가장 유리한 상대 방향을 결정하기 위한 자동화된 반응 경로 알고리즘도 설명되어 있습니다. [1] 동역학 데이터와 연산 분광법의 여러 대표적인 데이터 스트림을 동시에 생성하는 자동화된 반응 분석 플랫폼이 개발되었습니다. [2]
automated reaction path 자동화된 반응 경로
We have theoretically discovered potential carboxylation pathways using the artificial force induced reaction (AFIR) method, a density-functional-theory (DFT)-based automated reaction path search method. [1] The ADDF method is utilized as an automated reaction path search method, which can explore transition state geometries on a potential energy surface from a potential minimum. [2] Automated reaction path search methods enable us to construct a global reaction route map containing multiple reaction paths corresponding to a series of elementary reaction processes. [3] In this study, the reactive orbital energy method is applied to the intrinsic reaction coordinates of the global reaction route map generated by an automated reaction path search method. [4] This article provides an overview on an automated reaction path search method called artificial force induced reaction (AFIR). [5] Automated reaction path search is one of the promising techniques which would allow exploration of unknown chemistry using computers. [6] In this study, the automated reaction path search method combined with the mixed-spin effective Hamiltonian approach has been applied to understand the detailed reaction mechanisms including the characterization of the spin-inversion points between the high-spin and low-spin potential energy surfaces for the Fe(II)–C2H5 and Co(II)–C2H5 complexes supported by a β-diketiminate ligand. [7] Such automated reaction path search methods are also described in this chapter. [8] To understand the mechanism, we investigated the reaction energy profile using the density functional theory combined with the automated reaction path search method. [9] The mechanisms of C H bond activation in C2H4 by 6,4,2Nb metal atom have been systematically investigated using the automated reaction path search calculation with the mixed-spin Hamiltonian model. [10]우리는 밀도 기능 이론(DFT) 기반 자동 반응 경로 검색 방법인 AFIR(인공력 유도 반응) 방법을 사용하여 잠재적인 카르복실화 경로를 이론적으로 발견했습니다. [1] ADDF 방법은 잠재적인 최소값에서 위치 에너지 표면의 전이 상태 기하학을 탐색할 수 있는 자동화된 반응 경로 탐색 방법으로 활용됩니다. [2] 자동화된 반응 경로 검색 방법을 사용하면 일련의 기본 반응 프로세스에 해당하는 여러 반응 경로를 포함하는 전체 반응 경로 맵을 구성할 수 있습니다. [3] 본 연구에서는 자동 반응 경로 탐색 방법에 의해 생성된 전체 반응 경로 맵의 고유 반응 좌표에 반응 궤도 에너지 방법을 적용하였다. [4] nan [5] 자동화된 반응 경로 검색은 컴퓨터를 사용하여 미지의 화학 물질을 탐색할 수 있는 유망한 기술 중 하나입니다. [6] 이 연구에서는 높은 스핀과 낮은 스핀 위치 에너지 표면 사이의 스핀 반전 지점의 특성화를 포함한 상세한 반응 메커니즘을 이해하기 위해 혼합 스핀 효과적인 Hamiltonian 접근법과 결합된 자동 반응 경로 탐색 방법을 적용했습니다. β-디케티미네이트 리간드에 의해 지지되는 Fe(II)-C2H5 및 Co(II)-C2H5 복합체. [7] 이러한 자동 반응 경로 검색 방법도 이 장에서 설명합니다. [8] 메커니즘을 이해하기 위해 자동 반응 경로 탐색 방법과 결합된 밀도 함수 이론을 사용하여 반응 에너지 프로파일을 조사했습니다. [9] 6,4,2Nb 금속 원자에 의한 C2H4의 CH 결합 활성화 메커니즘은 혼합 스핀 Hamiltonian 모델을 사용한 자동 반응 경로 탐색 계산을 사용하여 체계적으로 조사되었습니다. [10]
automated reaction mechanism 자동화된 반응 메커니즘
The automated reaction mechanisms and kinetics (AutoMeKin) program evolved from a transition state search using chemical dynamics simulations (TSSCDS). [1] The model is able to predict the induction period of ethanol accurately by employing an automated reaction mechanism generator. [2] We show how fast semiempirical QM methods can be used to significantly decrease the CPU requirements for automated reaction mechanism discovery, using two different method for generating reaction products: graph-based systematic enumeration of all possible products and the meta-dynamics approach by Grimme (J. [3] Background & Summary Rapid advancements in computational methods for chemical synthesis planning and automated reaction mechanism generation, especially in the area of machine learning, are causing a significant shift in how such problems are tackled. [4] Machine learning provides promising new methods for accurate yet rapid prediction of molecular properties, including thermochemistry, which is an integral component of many computer simulations, particularly automated reaction mechanism generation. [5] The systematic error of the resulting RC-TST rates is smaller than 50% in comparison with explicit rate calculations, which facilitates application of the proposed methodology to the automated reaction mechanism generators (ARMGs) schemes. [6]자동화된 반응 메커니즘 및 동역학(AutoMeKin) 프로그램은 화학 역학 시뮬레이션(TSSCDS)을 사용한 전이 상태 검색에서 발전했습니다. [1] 이 모델은 자동화된 반응 메커니즘 생성기를 사용하여 에탄올의 유도 기간을 정확하게 예측할 수 있습니다. [2] 반경험적 QM 방법을 사용하여 자동화된 반응 메커니즘 발견을 위한 CPU 요구 사항을 크게 줄이는 데 사용할 수 있는 두 가지 다른 방법을 사용하여 보여줍니다. 반응 생성물: 가능한 모든 생성물의 그래프 기반 체계적인 열거 및 Grimme(J. [3] 배경 및 요약 특히 기계 학습 분야에서 화학 합성 계획 및 자동화된 반응 메커니즘 생성을 위한 계산 방법의 급속한 발전은 이러한 문제를 해결하는 방법에 상당한 변화를 일으키고 있습니다. [4] 기계 학습은 많은 컴퓨터 시뮬레이션, 특히 자동화된 반응 메커니즘 생성의 필수 구성 요소인 열화학을 포함하여 분자 특성의 정확하면서도 신속한 예측을 위한 유망한 새로운 방법을 제공합니다. [5] 결과 RC-TST 비율의 계통 오차는 명시적 비율 계산과 비교하여 50% 미만으로 제안된 방법론을 자동 반응 메커니즘 생성기(ARMG) 방식에 쉽게 적용할 수 있습니다. [6]