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Basics of Computa.onal Chemistry Quimioinformà.ca

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Page 1: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Basics  of  Computa.onal  Chemistry  

Quimioinformà.ca  

Page 2: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Theory, Computation and Modeling

Theory  

Computa.on  

Modeling  

Rules  postulated  to  govern  the  behavoir  of  physical  systems.  

HΨ=EΨ E=mc2  

Can  be  experimentally  tested  to  valide  the  range  of  applicability.  Not  universally  aplicable  does  not  mean  we  should  dispose  the  theory.  

The  deliberate  introduc.on  of  approxima.ons  into  a  more  general  theory.  OFen  incorporates  constants  from  experimental  data.  

Essen.als  of  Computa.onal  Chemistry,  Chris  Cramer  ,  2004  (Wiley)  

Use  of  digital  technologies  to  solve  the  mathema.cal  equa.ons  behind    a  theory  or  a  model.  

Page 3: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Theory or Computation?

Abhik  Ghosh,  2003  (hSp://www.chem.uit.no/KJEMI/0)  

Page 4: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

What can be computed?

Structure  

In  principle  if  mesurable,  predictable.  

The  rela.ve  posi.on  of  the  atoms  that  form  the  molecule.  The  minimal  energy  structure  (which  preserves  connec.vity)  is  our  target.  In  computa.on  oFen  we  compute  a  molecule  isolated  from  its  medium.  

Essen.als  of  Computa.onal  Chemistry,  Chris  Cramer  ,  2004  (Wiley)  

Page 5: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

What can be computed?

Poten.al  Energy  Surface  

In  principle  if  mesurable,  predictable.  

All  possible  arrangements  of  a  set  of  atoms  against  its  poten.al  energy.  

Essen.als  of  Computa.onal  Chemistry,  Chris  Cramer  ,  2004  (Wiley)  

(We  assume  Born-­‐Oppenheimer  approxima.on)  

Page 6: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

What can be computed?

Poten.al  Energy  Surface  

In  principle  if  mesurable,  predictable.  

All  possible  arrangements  of  a  set  of  atoms  against  its  poten.al  energy.  

Essen.als  of  Computa.onal  Chemistry,  Chris  Cramer  ,  2004  (Wiley)  

(We  assume  Born-­‐Oppenheimer  approxima.on)  

Page 7: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Heat  of  forma.on  and  combus.on.  Complexa.on  energies  Hydrogen  bond  strength  

What can be computed?

Chemical  Proper.es  

Essen.als  of  Computa.onal  Chemistry,  Chris  Cramer  ,  2004  (Wiley)  

-­‐   Single-­‐molecule  proper.es:    

•   Spectra  (IR,  NMR,  EPR,  UV,  microwave,  etc.)  •   Ioniza.on  poten.al  (IP)  and  Electron  Affini.es  (EA)  •   Total  energies  (useless)  •   Thermodynamic  data  (H,  G).  

-­‐     Composed  proper.es:    

•   Thermodynamic  data  (ΔH,  ΔG)  -­‐>  reac.vity.  •   Equilibrium  constants  (from  !)  and  rate  constants.  

Kine.c  Isotop  Effect  pKa  values  -­‐     Non-­‐observable  proper.es:    

•   Aroma.city  or  bond  orders.  

Page 8: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Cost and Efficiency

The  value  of  Computa.onal  Chemistry  

Essen.als  of  Computa.onal  Chemistry,  Chris  Cramer  ,  2004  (Wiley)  

-­‐   Green  chemistry.  

-­‐   Cost  of  reagents  vs.  cost  of  technology.  

-­‐   It  will  never  replace  experiment.  

-­‐   It  can  provide  informa.on  not  available  experimentally,  e.g.,  mechanis.cs.  

-­‐   Computa.on  with  respect  to  experiment  can  be:    

1.  Post  facto:  Decides  over  an  experimental  ambiguity.  2.  A  priori:  Guides  the  experiment.  3.  Avoid  Experiment:  Goes  where  experiment  cannot  go    (e.g.  Dangerous  experiment  or  dangerous  chemistry)  

Page 9: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Cost and Efficiency

The  cost  of  Computa.onal  Chemistry  

Essen.als  of  Computa.onal  Chemistry,  Chris  Cramer  ,  2004  (Wiley)  

-­‐   Computa.onal  chemistry  can  be  expensive  (.me  and  money-­‐wise).  

-­‐   Some  calcula.ons  request  CPU  effort,  other  big  amounts  of  MEMORY.  Some  also  require  LARGE  DISK  storage.  

-­‐   The  job  of  the  computa.onal  chemist  is  knowing  what  CAN  be  calculated  and  HOW  it  can  calculated,  pugng  emphasis  on  REDUCING  the  cost.  

-­‐   Nowadays  it  is  not  only  maSer  of  choosing  the  right  method  but  also  the  right  soFware.  Many  choices  available:  

-­‐   Bo=omline:  Computa.onal  chemist  should  know:  the  theory  (predicted  cost),  the  methods  (to  choose  the  op.mal)  and  the  soFware  (the  best  implementa.on).    

hSp://en.wikipedia.org/wiki/Category:Computa.onal_chemistry_soFware  

Page 10: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

First calculations

Input:  Minimal  components  

There  are  five  minimal  components  of  an  input:  

-­‐   The  method:  So  far  we  will  restrict  to  B3LYP.  

-­‐   The  basis  set:  Together  with  the  basis  it  determines  the  accuracy  of  our  calcula.on.  

-­‐   The  structure:  The  ini.al  structure  that  we  must  calculate  

-­‐   The  charge:  The  total  charge  of  our  molecule  

-­‐   The  mul.plicity:  2S+1,  being  S  the  number  of  unpaired  electrons.  

Input:  Op.onal  components  

By  default  the  program  perform  a  single-­‐point  calcula.on  of  the  energy.  We  may  also  request  op.miza.on,  loca.on  of  TS,  calcula.on  of  proper.es,  spectra,  etc.  

Page 11: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

La gran mayoria de los cálculos de estructura electronica se basan en la aproximacion orbital y en la expresion de los orbitales moleculares como combinacion lineal de orbitales atomicos OM-CLOA.

Uno de los factores que mas influye en la calidad de los resultados de un calculo es el conjunto de orbitales atomicos que se introduzca.

Conjuntos de Base

El conjunto de base o Basis set  es el conjunto de funciones monoelectrónicas en las que se expanden los orbitales moleculares. Como generalmente son funciones centradas en los núcleos, podemos entenderlas como los orbitales atómicos de los átomos que componen la molécula. Éstos orbitales atómicos son los que se combinaran para formar los orbitales moleculares.

Hay dos tipos principales:

Slater-type orbital:(STO):

Gaussian-type orbital:(GTO):

Page 12: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Si m+n+l = 0 la función es de tipo S Si m+n+l = 1, la función es P Si m+n+l = 2 , la función es D , etc De esta manera surgen 6 funciones D, 10 funciones F, etc. Podremos controlar que Gaussian use funciones d y f puras o cartesianas escribiendo 5d 7f o 6d 10f, respectivamente

Conjuntos de Base

Las funciones tipo STO describen mejor la densidad electrónica cerca de los núcleos, pero son computacionalmente ineficientes. Los GTO son computacionalmente mas manejables pero es necesario introducir combinaciones lineales de ellas (primitivas) para describir los electrones internos (core).

El  programa  Gaussian  puede  usar  únicamente  funciones  GTO.  

GTO (verde) vs STO (rojo)

Page 13: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Base Mínima: STO-3G Incluye una función GTO (formada a partir de tres primitivas) para cada capa. Atomos: H-Xe

H C S Fe 1s 1s 2s2p 1s 2s2p 3s3p 1s 2s2p 3s3p 3d 4s4p

Split-valence Incluye dos (doble-zeta), tres (triple-zeta) o más funciones de base para describir los orbitales de valencia

Doble zeta: 6-31G. Atomos: H-Kr H C S Fe

1s 2s 1s 2s2p 3s3p 1s 2s2p 3s3p 4s4p 1s 2s2p 3s3p 3d 4s4p 4d 5s5p

Triple-zeta: 6-311G. Atomos: H-Kr H C S (*) Fe(*)

1s 2s 3s 1s 2s2p 3s3p 4s4p 1s 2s2p 3s3p 4s4p 5s5p 6s6p

1s 2s2p 3s3p 3d 4s4p 4d 5s5p 5d 6s6p 7s 8s 9s

Full double–zeta: D95. Átomos: H-Cl Doble set de funciones para todas las capas

H C S (*) 1s 2s 1s 2s2p 3s3p 4s 1s 2s2p 3s3p 4s4p 5s5p 6s

Conjuntos de Base Existen innumerables conjuntos de base para cada átomo. Algunos típicos que están incluidos en Gaussian son los siguientes

(*) Para los átomos del segundo y tercer periodo se aplican otras reglas no generales

Page 14: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Correlation consistent: cc-pVXZ donde X=D,T,Q,5,... Inclusión progresiva de funciones polarización (momento angular mayor que la capa de valencia).

Funciones de polarización Los conjuntos de bases 6-31G, 6-311G o D95, etc pueden ser ampliados con funciones de momento angular mayor que la de la capa de valencia (de tipo p para el H, de tipo d para átomos del segundo periodo). Por ejemplo

6-31G* = 6-31G(d) Añade funciones d a los átomos pesados (no H) 6-31G** = 6-31G(d,p) Añade funciones d a los átomos pesados y p al H

También se puede incluir polarización múltiple. Por ejemplo, la base 6-311G(2df,2pd) incluye, además de las funciones propias de la base 6-311G, 2 sets de funciones d y un f a los átomos pesados y 2 sets p y un d al H.

Conjuntos de Base

Átomos cc-pVDZ cc-pVTZ cc-pVQZ H 2s,1p 3s,2p,1d 4s,3p,2d,1f

B-Ne 3s,2p,1d 4s,3p,2d,1f 5s,4p,3d,2f,1g Al-Ar 4s,3p,1d 5s,4p,2d,1f 6s,5p,3d,2f,1g

Page 15: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Funciones difusas: Las bases 6-31G, 6-311G, D95 pueden ser ampliadas con funciones Gaussianas con exponentes pequeños que ayudan a describir la densidad electrónica a distancias lejanas del núcleo. Son especialmente indicadas para el calculo de aniones e interacciones moleculares. Por ejemplo:

D95+, 6-31+G Añade funciones difusas s y p a los átomos pesados D95++, 6-31++G Añade difusas s y p a los átomos pesados y s al H

Se suelen incluir conjuntamente con las funciones de polarización de manera que podemos usar combinaciones de bases tipo 6-31+G(d) , 6-311++G** o D95++**, etc...

La manera de incluir funciones difusas a los conjunto de base correlation consistent (cc-pVXZ, X= D, T, Q, 5) es mediante el prefijo aug- . Así, tendremos las bases: aug-cc-pVDZ, aug-cc-pVTZ, aug-cc-pVQZ, etc...

Conjuntos de Base

Page 16: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Gaussian ofrece la posibilidad al usuario de introducir las funciones de base que desee usar para el cálculo. De esta manera podemos usar bases externas, personalizadas o incluso podemos utilizar conjuntos de bases diferentes para diferentes átomos de la molécula. Para ello debemos introducir el keyword GEN en lugar del nombre de la base interna de Gaussian e introducir la base en el propio fichero de input de Gaussian, después de la especificación de la geometría (y dejando una línea en blanco). El formato con el que el keyword GEN funciona es exactamente el mismo que el que el keyword gfinput escribe en el output de Gaussian la información de la base. Existe un formulario web con un conjunto muy extenso de funciones de base (muchas de ellas no están internamente en Gaussian). http://www.emsl.pnl.gov/forms/basisform.html Los pasos a seguir son: •Elegir el conjunto de funciones de base deseado de la lista •Especificar para qué elementos se requiere (incluir símbolos atómicos separados por comas) •Seleccionar el programa de calculo para el que se requiere (en este caso hay que escoger la opción Gaussian94). •Desactivar la opcion Optimize General Contractions (no aplicable para Gaussian) •Submit!

El formulario genera la información de las funciones de base en el mismo formato que Gaussian la acepta a través del keyword GEN.

Conjuntos de Base

Page 17: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

First calculations

The  ini.al  structure  

There  are  different  ways  to  determine  the  ini.al  structure:  

-­‐   Obtain  the  structure  from:    •   Experiment  (X-­‐ray)  •   Research  paper  (Suppor.ng  Informa.on).  •   Previous  (more  approximate)  calcula.on.  •   Database            Comp.  Chem.  Comparison  and  Database  Benchmark  (small  molecules):  

hSp://cccbdb.nist.gov/  

-­‐   Construct  the  structure:    •   With  the  help  of  a  chemistry  graphic  interface  (gaussview,  chemcraF,  etc.)  •   Cartesian  Coordinates.    •   Z-­‐matrix  coordinates.  

Page 18: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Sistemes de Coordenades

Coordenades Internes Expressen posicions relatives dels àtoms en funció de distàncies interatomiques, angles d’enllaç i angles díedres

Coordenades Cartesianes Expressen posicions absolutes dels àtoms en l’espai 3D respecte a un centre de coordenades arbitrari.

L’energia del sistema es i ha de ser translacional i rotacionalment invariant i també es independent del sistema de coordenades utilitzat

3N - 6 coordenades internes

(3N-5 per sistemes lineals)

3N coordenades Cartesianes

Per un sistema molecular format per N nuclis

Altres sistemes de coordenades Coordenades Redundants Utilitzades internament per alguns programes de càlcul (Gaussian) per raons d'eficiència computacional

Page 19: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

O1   H2  

H3  a1  

r1  r2  

O1  

H2  1  r1  

H3  1  r2  2  a1  

Z-­‐matrix  

1er  átomo  

2o  átomo:  distancia  

3er  átomo:    distancia  +  angulo  

Ángulos  de  enlace  

3N  -­‐  6  coordenadas  internas  

Coordenades Internes

Page 20: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

O1   O2  

H3  H4  

a1   a2  r1  

r2   r3  

O1  

O2  1  r1  

H3  1  r2  2  a1  

H4  2  r3  1  a2  3  d  

O1   O2  

H3  H4  

d  

Angulo  entre  el  plano  que  con.ene  los  átomos  4-­‐2-­‐1  y  el  plano  que  con.ene  los  átomos  

2-­‐1-­‐3  

1er  átomo  

2o  átomo:  distancia  

3er  átomo:    distancia  +  angulo  

4o  átomo  en  adelante:    distancia  +  ángulo  +  

diedro  

Angulo  diedro  Distancias   Ángulos  de  

enlace  Átomos  

3N  -­‐  6  coordenadas  internas  

Z-­‐matrix  

Page 21: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

C1   C2  

H3  

H5  

F4  

H6  

a1   a2  

a3   a4  

r1  r2  

r4  

r3  

r5  

C1  C2  1  r1  

H3  1  r2  2  a1  

F4  2  r3  1  a2  3  0.0  H5  1  r4  2  a3  3  H6  2  r5  1  a4  3  180.0  

Distancias   Ángulos  de  enlace  

Ángulos  diedros  

Átomos  

1er  átomo  

2o  átomo:  distancia  

3er  átomo:    distancia  +  angulo  

4o  átomo  en  adelante:    distancia  +  ángulo  +  

diedro  

Átomos  en  el  mismo  plano  en  disposición  cis  

Z-­‐matrix    (molécula  plana)  

Átomos  en  el  mismo  plano  en  disposición  trans  

Ángulo  diedro  impropio  (átomos  2  y  3  no  directamente  

conectados)  

180.0  

Page 22: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

C1  

H2  

H3  

H5  

H4  

a1  

a2  

a3  

r1  

r2  

r4  

r3  

C1  H2  1  r1  

H3  1  r1  2  a1  

H4  1  r1  3  a1  2  120.0  H5  1  r1  3  a1  2  

1er  átomo  

2o  átomo:  distancia  

3er  átomo:    distancia  +  ángulo  

4o  átomo  en  adelante:    distancia  +  ángulo  +  

diedro  

Z-­‐matrix  

Ángulo  diedro  puede  ser  nega.vo  

-­‐120.0  

120.0  

-­‐120.0  

Todas  las  distancias  Iguales  por  simetría  Se  puede  usar  la    misma  variable  

Ángulos  de  enlace  iguales.  

Angulo  tetraédrico  109.471º    

arccos(-­‐1/3)  

(molécula  no  plana)  

Page 23: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

C1   C2  

X3  r1  

r3  

Z-­‐matrix  (átomos  dummy)  

H4   H6  

X5  

C1  C2  1  r1  

X3  1  1.0  2  90.0  

H4  1  r3  3  90.0  2  180.0  X5  2  1.0  1  90.0  3  H6  2  r3  5  90.0  1  180.0  

Ángulos  de  enlace  Su  valor  debe  estar  entre  0º  y  180º    

La  posición  de  los  átomos  dummy  no  necesita  el  uso  de  

variables.    Se  debe  incluir  la  

distancia  y  angulos  de  forma  explicita  en  la  z-­‐

matrix  0.0  

r3  

Page 24: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Química Computacional

Mecànica  Molecular   Mecànica  Quàn.ca  

Mètodes  semiempírics  

Mètodes  ab  ini.o  

• L’energia potencial del sistema ve donada per una funció analítica anomenada camp de forces. • No té en compte els electrons. Es considera cada àtom com una partícula. • A cada àtom se li assigna com a mínim un radi i una carrega neta parcial. • Els enllaços es tracten con si fossin molles amb constants de força i distància d’equilibri determinades. No es poden trencar enllaços. • Altres interaccions no enllaçants com electrostàtiques o de van der Waals s’inclouen típicament al camp de forces mitjançant la Llei de Coulomb i potencials tipus Lennard-Jones, respectivament.

Es basen en la resolució aproximada de l’equació de Schrödinger electrònica (ESE), ja que en la immensa majoria dels casos treballa sobre la aproximació de Born-Oppenheimer

• Per a la resolució aproximada de la equació de Schrodinger electronica s’utilizen paràmetres empírics obtinguts prèviament a partir de dades experimentals o càlculs acurats (ab initio). • El fet d’incloure paràmetres simplifica també el cost computacional del càlcul

S’aplica les lleis de la Física Clàssica per modelar els sistemes moleculars.

• Proporcionen la funcio d’ona electrònica i l’energia potencial del sistema de l’estat fonamental electronic i/o altres estats excitats.

• Resolució aproximada de l’ESE a partir dels postulats de la MQ. • No es necessiten dades experimentals. L’energia i funció d’ona del sistema depenen només de la posició dels nuclis. • El grau de sofisticació en la resolució de l’ESE determina el cost computacional del càlcul

Page 25: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Energy Calculation

Solve  Schrödinger  Equa.on  

HΨ=EΨ

The  energy  is  the  central  quan.ty  in  quantum  mechanics.  The  Schröndinger  Equa.on  gives  means  to  calculate  it:  

Nature  is  thriFy  in  all  its  ac.ons      Maupertuis  (1744)  

where  

H=T+Vee+VNe+VNN

an  Ψ  is  a  well-­‐behaved  func.on:  

 -­‐  Single-­‐valued.    -­‐  Con.nuous.    -­‐  Finite.    -­‐  Its  square  is  integrable.    -­‐  An.symmetric  with  interchange  of  all  coordinates.  

Page 26: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Energy Calculation

The  role  of  E  

E  is  a  basis  set  and  method  dependent  quan.ty.  Thus,  the  absolute  energy  is  a  oFen  a  useless  quan.ty.  (Chemistry  works  with  rela.ve  energies)  

However,  E  is  oFen  used  to  op.mize  the  Ψ (Ψ"Emin),  in  varia.onal  methods.  

 We  will  use  Gaussian  during  this  course.  Bookmark  this  page:  

 hSp://www.gaussian.com/g_tech/g_ur/g09help.htm  

Exercise  1:  Compare  energy  values  of  H2  at  HF/6-­‐31G*,  HF/6-­‐311G*,  B3LYP/6-­‐31G*  and  CISD/6-­‐31G*  

Page 27: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Energy Calculation

Self-­‐Consistent  Field  (SCF)  

Electronic  energy  

Convergence  aSained  Total  angular  momentum  of  spin:  <S2>  

Assumes  that  Ψ is  a  Slater  determinant.  The  SCF  is  needed  in  prac.ce  for  most  methods:  HF,  MP2,  CISD,  CCSD  and  KS-­‐DFT.  

It  changes  if  open-­‐shell  or  DFT  methods  used.  

Page 28: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Energy Calculation

Self-­‐Consistent  Field  (SCF)  

Set  the  convergence  criteria.            Usage:  

 -­‐  Conver=N        (10-­‐N)              SCF(conver=8)    [default  (N=6)]        -­‐  Tight  (N=8)                                SCF(.ght)    [default  in  geometry  op.miza.on]  

Use  in  Gaussian  

Guess  &  checkpoint  file    

 -­‐  We  can  start  the  calcula.on  informa.on    %chk=name.chk    [specified  in  the  first  line]        -­‐  We  can  read  the  Ψ  from  previous  calc.    guess=read    [useful  to  speed  up  the  process]  

Page 29: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Energy Calculation

Self-­‐Consistent  Field  (SCF)  

First  of  all:                  Usage            

 -­‐  Check  the  geometry  makes  sense.    -­‐  Change  the  ini.al  Ψ  guess:          guess=core  guess=indo                      guess=huckel  

SCF  op.ons:    

 -­‐  Try  quadra.c  convergence                SCF(XQC)          or    SCF(QC)    [uses  second  deriva.ves:  expensive!]      -­‐  Increase  the  number  of  cycles      SCF(MaxCycle=256)  [default  MaxCyc=128,  only  if  exceeded]    -­‐  Use  Damping              SCF(damp,ndmap=10)    [Uses  damping  factor  5-­‐15]    -­‐  Use  Level  ShiF.ng            SCF(VshiF=1)        [increases  HOMO-­‐LUMO  gap  by  X  a.u.,  stabilizes  first  cycles  useful  for  some    DFT  problema.c  cases]  

Convergence  problems  

Page 30: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Potential Energy Surface (PES)

It   arises   from   Born-­‐Oppenheimer   approxima.on.   It   plots   the   energy   (all  contribu.ons  but  nuclei  kine.c  energy)  with  respect  to  nuclei  coordinates  (could  be  any  representa.on:  Cartesian,  internal,  normal  modes,  etc.)  

There  are  a  few  relevant  cri.cal  points  (zero  gradient)  of  the  

PES:  

Minima  characterize  the  stable  geometries.  

Saddle  points  of  first  order  (one  nega.ve  Hessian  eigenvalue)  

correspond  to  transi.on  states  (TS).  

Page 31: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

•  Aproximación de la función por serie de Taylor hasta segundo orden

•  Condición de gradiente cero

•  Paso de Newton-Raphson (exacto para funciones cuadráticas)

•  Metodo Iterativo Newton-Raphson

Newton-Raphson

Page 32: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

•  Cálculo inicial de la matriz de segundas derivadas (Hessiana) –  Por defecto estimación por métodos empíricos –  Opt = CalcFC cálculo exacto –  Opt = CalcHFFC cálculo exacto a nivel Hartree-Fock –  Opt = Readfc lectura de la hessiana de un cálculo previo (fichero chk)

•  Aproximación de la matriz Hessiana en cada punto –  Metodos de actualización de la hessiana (aproximada) a partir de la posición y

gradientes de interaciones anteriores. Por defecto, método BFGS –  Después de varias iteraciones la Hessiana actualizada puede diferir

notablemente de la exacta!

Pseudo-Newton-Raphson

•  Método Newton-Raphson - Opt=CalcAll Cálculo de la matrix hessiana en cada punto

Page 33: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Geometry Optimization OPT

•  Elección del sistema de coordenadas –  Por defecto, coordenadas redundantes –  Opt=z-matrix Usar variables de la Z-matrix de input –  Opt= cartesian Cartesianas –  Opt=Modredundant Añadir o modificar variables redundantes. –  [Permite optimización con restricciones, scan, etc..]

•  Criterios de Convergencia (default threshold RMS Force 3·10-4 au) •  Opt=Loose Criterio de convergencia muy laxo. (10-3 au) •  Opt=Tight, Opt=VeryTight Criterio más estricto. (10-5 & 10-6 au) [Only DFT: Use Int=Ultrafine (more accurate energy calculation) also]

Maximum  structural  change  in  an  atom  in  the  last  two  itera.ons  

first  deriva.ve  

Page 34: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Geometry Optimization

•  Máximo número de iteraciones excedido –  Volver a optimizar desde punto de gradiente o energía menor. –  Incrementar número de iteraciones Opt=Maxcyc=N [El número por defecto depende del número de variables del sistema]

•  Convergencia lenta u oscilante –  Disminuir el tamaño del paso (stepsize) Opt=Maxstep=N [Por defecto N=30, disminuir a 1-5]

•  Cambio de grupo puntual durante optimización –  Deshabilitar la simetría Opt=Nosymm

Cuando el proceso de optimización no converge…

•  Check molecular structure / charge & multiplicity. •  Check symmetry group (symmetrize with GaussView/ChemCraft) •  Avoid too long/too short distance.

TIPS  

Page 35: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Geometry Optimizaton

Convergence  aSained  with  4  YES  Gaussian  output  

>  <  <  

<  

Page 36: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Geometry Optimizaton

Is  the  structure  a  minimum?  

-­‐  We  cannot  guarantee  its  an  absolute  minimum  of  the  PES.  (unless  we  have  the  whole  PES)  

-­‐   The  first  deriva.ves  should  be  zero  -­‐>  sta.onary  point  (opt).  

-­‐   The  second  deriva.ves  should  be  nega.ve.    

-­‐   The  calcula.on  of  second  deriva.ves  is  done  by  reques.ng  a  frequency    analysis  (freq).  

-­‐  All  second  deriva.ves  nega.ve  only  guarantees  that  it  is  a  LOCAL  minimum.  

Page 37: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Geometry Optimizaton

EXERCISE  2:  

Op.mize  the  structure  of  the  following  isomers  of  and  compare  their  rela.vite   energies   at   the   HF/6-­‐31G*   and   B3LYP/6-­‐31G*   levels   and  calculate  its  IR  spectrum.  

1,2-diaminoethen-1-ol 2,2-diaminoethen-1-ol

Page 38: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Geometry Optimizaton EXERCISE  2:  

1,2-diaminoethen-1-ol 2,2-diaminoethen-1-ol

Electronic  energy  Conformer HF B3LYP ΔE(Kcal/mol) ΔE(Kcal/mol) trans 1,2 -262.94150 -264.5047552 4.34 3.15 cis 1,2 -262.94842 -264.5097804 0.00 0.00

2,2 -262.93952 -264.5020935 5.58 4.82

Free  energy  Conformer HF B3LYP ΔG(Kcal/mol) ΔG(Kcal/mol) trans 1,2 -262.871442 -264.442356 3.55 2.42 cis 1,2 -262.877103 -264.446217 0.00 0.00

2,2 -262.869796 -264.440223 4.59 3.76

Page 39: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Transition State (TS)

Point in  the  PES  with  zero  gradient  and  only  one  nega.ve  Hessian  eigenvalue.  

The  nega.ve  eigenvalue  corresponds  to  the  direc.on  that  leads  to  reactants  and  products,  i.e.  the  reac.on  coordinate.  

The  path  that  connects  the  reactants  and  the  products  through  the  TS  is  known  as  the  reac.on  path.    

Page 40: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

TS Optimization (I)

To  locate  a  TS  in  Gaussian  we  should  first  of  all  have  some  knowledge  of   the   chemical   reac.on.   Start   by   op.mizing   the   reactants   and   the  products,  consider   if  we  have  some  addi.onal  knowledge  about   the  TS  (Hammond  postulate)  and  design  a  good  guess  of  the  TS  structure  using  R  o  P  geometries.  Then  we  will  perform  a  gaussian  calcula.on  using  the  keyword  opt=(calcfc,TS,noeigentest).  

Foresman  and  Frisch,  Exploring  Chemistry  with  Electronic  Structure  Methods,  (Gaussian,  Inc.,  PiSsburgh,  PA,  1996).  

TS   loca.on   is   more   an   art   than   a   science.   We   should   use   our  knowledge   and   chemical   intui.on.   However,   a   good   guess   is   more  than  the  work.  In  difficult  cases  we  can  use  the  keywords:  

Readfc:  Read  frequencies  (useful  if  you  have  frequencies  from  lower  level  calc).  Calcfc:  Performs  freq  calcula.on  at  the  first  point.    Calcall:  Performs  freq  calcula.on  at  every  opt  point  (only  for  drama.c  cases).  

Page 41: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

TS Optimization

EXERCISE  3:  

Study  the  SN2  reac.on  of  Cl-­‐  with  CH3Cl  at  the  HF/3-­‐21+G*.  Op.mize  the  reactants,  products  and  TS.    Perform  frequency  analysis  of  the  TS.  

SN2  reac.on   20  min  (altogether)  

ΔG♯=  2  Kcal/mol  AH♯=  0  Kcal/mol  

Page 42: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

TS Optimization (II)

The  localiza.on  of  a  TS  is  confirmed  by  the  presence  of  one  and  only  nega.ve  imaginary  frequency.  

Some.mes  is  not  easy  to  design  a  good  guess  for  the  TS  structure.  

Gaussian  provides  two  keywords  to  automa.cally  generate  a  star.ng  molecular   structure   for   a   TS  op.miza.on  based  upon   reactants   and  products   structures.   It   is   called   STQN   method   and   is   implemented  under   the  keywords  QST2   (needs  R+P)  and  QST3   (needs  R+P+  guess  TS).  

Foresman  and  Frisch,  Exploring  Chemistry  with  Electronic  Structure  Methods,  (Gaussian,  Inc.,  PiSsburgh,  PA,  1996).  

These  vector-­‐following  methods  are  par.cularly  useful  for  symmetric  reac.ons   or   reac.ons   where   the   structure   ‘around   the   ac.ve   part’  does  not  change  or  changes  symmetrically  along  the  reac.on  path.  

Page 43: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

TS Optimization

EXERCISE  4:  

Study  the  reac.on  of  HF  with  CH3  to  produce    CH4  +  F  using  QST2  and  QST3  at  the  HF/3-­‐21+G*  (count  the  number  of  electrons!)  Perform  frequency  analysis  of  the  TS.  

20  min  (altogether)  

 guess  TS  PROD  REAC  

QST2  

QST3  

Op.mize  them  separately  and  merge  the  structures  

Do  not  op.mize    them  simultaneously!  (idem  for  PROD)  

Page 44: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

TS Characterization

Once  we  have  obtained  a  converged  TS  search  (zero  gradient):  

1.  Calcula.on  of  second  deriva.ves  (Hessian).  Freq  calcula.on.  

2.  Check  the  number  of  nega.ve  eigenvalues  (imaginary  frequencies)    

•  One:  We  got  a  TS  (but  maybe  not  the  one  we  want!)  •  More  than  one:  Saddle  point  of  order  n.  

•  Zero:  We  got  a  minimum  structure  (unlikely  if  searching  for  TS)  

3.   Check   our   transi.on   vector   (i.e.   animate   the   normal   mode  associated  to  the  TS,  the  nega.ve  eigenvalue).  It  should  correspond  to  the  mo.on  associated  to  our  reac.on  (i.e.   this  mo.on   leads  to  reactants  and  products).  

4.  Not  clear  yet?  Trace  the  reac.on  path:  -­‐>  IRC  

If   we   have   more   than   one   nega.ve   eigenvalue,   animate   them   and  choose   those   not   associated   to   our   reac.on.   By   following   the  corresponding   vectors  we   can   reach   the   “minimum”   energy   structure  (i.e.  turn  the  nega.ve  eigenvalues  into  posi.ve  ones).    

Page 45: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Conformational structure

EXERCISE  5:  

Calculate   the   energy   and   frequency   of  staggered  and  eclipsed  conforma.on   in  ethane.  Give  the  energy  gap.  (Choose  yourself  the  method/basis)  

12  min  (altogether)  

Page 46: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Scan

Amb  la  opció  SCAN  podem  anar  fent  càlculs  puntuals  d’energia  a  mesura  que  anem  canviant  algun  paràmetre  geomètric.    (si  volguéssim  op.mitzar  cada  un  dels  punts  podríem  afegir  la  opció  opt).  

-­‐ Avantatges  –  Em  permet  anar  seguit  una  coordenada,  que  pot  ser  de  gran  importància  en  una  reacció.  Ens  donarà  una  idea  del  que  fa  el  sistema.  

-­‐ Desavantatges  –    -­‐ S’ha  d’u.litzar  la  molècula  definida  a  par.r  de  una  Z-­‐matrix  (definida  de  forma  adequada)  -­‐ Compte  amb  el  canvi  de  simetria  -­‐  NOSYMM  

Page 47: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Scan

C    

C  1  r1    

Cl  1  r2  2    a1  H  1  r3  2    a2  3  d1  H  1  r3  2    a2  3  d2  Cl  2  r2  1  a1  3  d3  H  2  r3  1  a2  6  d4  H  2  r3  1  a2  6  d5  

Definim  variables:  I  la  que  volem  scanejar  li  afegim:  D3  0.  18  10.   18  steps  (10º  each)  

Page 48: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Scan

Càlcul  Puntual  d’energia  en  cada  punt  

#  Metode/Base    Scan    Nosymm  

Op.mització  en  cada  pas  

#  Metode/Base    OPT    Nosymm  

Page 49: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Reaction Path Intrinsic  Reac.on  Coordinate  (IRC)  

•  Minimum   reac.on   path   energy   (thermodata   excluded)   that  connects   reactants   and   products.   Express   in   mass-­‐weighted  Cartesian  coordinates  (  x  m1/2  )  

•  It   needs   the   op.mized   structure   of   the   Transi.on   State   and   the  Hessian  

•  To  obtain  each  structure  along  the  reac.on  path  towards  products/reactants   the   program   performs   a   minimiza.on   restricted   to   a  sphere  of  radius  n/2  where  n  is  the  stepsize.  

Stepsize  =  R/2  

Page 50: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

IRC Gaussian Options

CalcFC:  Calculates  the  Hessian  at  the  first  point.  

RCFC:  Reads  the  Hessian  from  chk  file  (usually  from  previous  TS  characteriza.on).    

ReadIso:  Read  the  isotops  for  each  atoms  (default:  most  common).    MaxPoint=n:  Walk  n  points  along  the  IRC  in  each  direc.on  (6  both  by  default).    

Forward:  Go  towards  reactants.  

Reverse:  Go  towards  products.  

StepSize=n:  Stepsize  in  the  IRC  (n  x  0.01au).  

NoSymm:  Ignore  Symmetry  (needed  when  TS  has  different  symmetry  than  R  o  P).    

Page 51: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Analysis of a Chemical Reaction

1.  Op.mize  R  and  P  (opt).  

2.  Characterize  R  and  P  (freq  &  visual  inspec.on).  3.  Op.mize  TS.  (opt=TS,noeigentest,calcfc  or  QST2/QST3).  

4.  Characterize  the  TS  (freq  &  mode  anima.on).  

5.  Calculate  the  ΔH,  ΔG,  ΔG±  (from  thermodata).  

6.  Calculate  the  IRC  and  check  connec.on:  R-­‐-­‐TS-­‐-­‐P.  

Page 52: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Electromagnetic spectrum

Page 53: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Born-Oppenheimer Approximation

Page 54: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Born-Oppenheimer Approximation

Page 55: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Born-Oppenheimer Approximation

V(D)  poten.al  energy  surface  

Page 56: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Potential Energy Surface (PES)

It   arises   from   Born-­‐Oppenheimer   approxima.on.   It   plots   the   energy   (all  contribu.ons  but  nuclei  kine.c  energy)  with  respect  to  nuclei  coordinates  (could  be  any  representa.on:  Cartesian,  internal,  normal  modes,  etc.)  

There  are  a  few  relevant  cri.cal  points  (zero  gradient)  of  the  

PES:  

Minima  characterize  the  stable  geometries.  

Saddle  points  of  first  order  (one  nega.ve  Hessian  eigenvalue)  

correspond  to  transi.on  states  (TS).  

Page 57: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Vibrational Analysis

Page 58: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Harmonic approximation

•     It  gives  rise  to  vibra.onal  modes.  •     There  are  3N-­‐6  normal  modes        (3N-­‐5  for  linear  molecules)  •     Each  normal  mode  is  concerted  mo.on  of  many  atoms.  •     Each  normal  mode  is  harmonic  oscillator.  

•     The  energy  is  quan.zed  (νP)  •     The  energy  gap  is  constant  (1/2 ωP)  •     There  is  zero  point  energy  (ZPE)  

ωP  is  the  harmonic  frequency  

Page 59: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Normal Modes of -CH2-

Page 60: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Normal Modes: Computation (ADVANCED  MATERIAL)  

No.ce  that  nega.ve  Hessian  eigenvalues  lead  to  imaginary  frequencies.  Therefore,  the  TS  is  characterized  by  one  imaginary  frequency.  

Page 61: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Normal Modes with Gaussian (ADVANCED  MATERIAL)  

We  can  read  these  force  constants  and  follow  the  procedure  described  in  the  previous  slide  to  “manually”  obtain  the  frequencies  

(This  is,  however,  out  of  the  scope  of  this  course)  

Page 62: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Vibrational analysis with Gaussian

Aqer   op.miza.on   (otherwise   it   makes   no   sense!)   we   can   perform   a   freq  calcula.on  to  assess  the  nature  of  our  sta.onary  point.   If   it   is  minimum   it  will  the  eigenvalues  of   the  Hessian  will  posi.ve  and,   therefore,  all   the   frequencies  (normal  modes)  will  be  posi.ve.  

! ! ! ! ! !1 2 3!! ! ! ! ! !B B B!

Frequencies -- 175.8455 298.5285 503.0039! Red. masses -- 1.6404 2.3145 1.3847! Frc consts -- 0.0299 0.1215 0.2064! IR Inten -- 0.0695 0.0031 12.6208! Raman Activ -- 8.6959 11.0215 3.1110! Depolar (P) -- 0.7499 0.5825 0.7500! Depolar (U) -- 0.8571 0.7362 0.8571!

They  are  sorted  by  the  value  of  the  frequency,  thus  if  the  lowest  (1)  is  posi.ve  our  molecular  structure  is  a  minimum  of  the  PES.    

Page 63: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Gaussian Ouput:

Vibrational Analysis

Frequencies  sorted  from  lowest  to  largest:  

We  can  depict  a  IR  spectra  by  represen.ng  the  IR  frequencies  on  the  X  axis,  against  the  IR  intensity  in  the  Y  axis.  Many  program  will  even  reproduce  the  shape  of  the  spectrum.  

Keyword:          freq  Gaussian Input:

Page 64: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Normal Modes with Gaussian

AFer   op.miza.on   (otherwise   it   makes   no   sense!)   we   can   perform   a   freq  calcula.on  to  assess  the  nature  of  our  sta.onary  point.   If   it   is  minimum   it  will  the  eigenvalues  of   the  Hessian  will  posi.ve  and,   therefore,  all   the   frequencies  (normal  modes)  will  be  posi.ve.  

! ! ! ! ! !1 2 3!! ! ! ! ! !B B B!

Frequencies -- 175.8455 298.5285 503.0039! Red. masses -- 1.6404 2.3145 1.3847! Frc consts -- 0.0299 0.1215 0.2064! IR Inten -- 0.0695 0.0031 12.6208! Raman Activ -- 8.6959 11.0215 3.1110! Depolar (P) -- 0.7499 0.5825 0.7500! Depolar (U) -- 0.8571 0.7362 0.8571!

They  are  sorted  by  the  value  of  the  frequency,  thus   if  the  lowest  (1)   is  posi.ve  our  molecular  structure  is  a  minimum  of  the  PES.    

Other  sta.onary  points:  A  transi.on  state  (TS)  will  have  one  nega.ve  eigenvalue  (i.e.   un   imaginary   frequency);   all   other   cases   are   saddle   points   in   the   energy  surfaces  and,  in  principle,  their  are  not  so  relevant  to  chemical  reac.vity.    

Page 65: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

En una geometría de equilibrio la diagonalización de la matriz de constantes de fuerza da lugar a 6 valores propios igual a cero (5 para una molécula lineal). Los vectores propios asociados corresponden a los movimientos de traslación y rotación. Puesto que en el proceso de obtención de la estructura de equilibrio el gradiente no es exactamente cero (y debido a que la separación entre movimientos rotacionales y vibracionales no es total), se observan desviaciones respecto al cero en estos valores propios. Son lo que Gaussian etiqueta como low vibrational frequencies

Las transiciones entre niveles vibracionales se dan en la zona del infrarojo del espectro y las frecuencias vibracionales hármonicas son esenciales para interpretar el espectro. La intensidad de las senales en un espectro de absorcion IR vienen dadas por la magnitud del momento dipolar de transicion (que da lugar a las reglas de selección).

Fuerza del oscilador

Analisis vibracional

Page 66: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Thermochemistry

Water molecule (Output from Gaussian)

U 0 =Uelec0 +Uvib

0 ≡ ε0 +εZPE

U =U 0 +Utrans +Urot +Uvib ≡ ε0 + Etot

H =U + RT ≡ ε0 +Hcorr

G = H −TS ≡ ε0 +Gcorr

AFer   a   frequency   analysis   of   the  sta.onary  points  (TS  or  minima)  we  can  retrieve   important   thermochemistry  data.  

We   have   rota.onal,   transla.onal   and  vibra.onal  correc.ons  to  the  energy.  

Page 67: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Entalphy and Free Energy

Thermodynamical  data  for  the  following  reac.on  (1  atm  and  298.15K):  

Data  obtained  using  the  data  in  Thermochemistry  aDer  a  freq  analysis.  

Page 68: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Free Energy & Enthalpy

Reac.on  enthalpy  is  given  as  the  enthalphy  energy  of  products  minus  reactants.  

(Gibbs)  Free  Energy  is  given  as  the  free  energy  of  products  minus  reactants.  

G

Page 69: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

El Método Hartree-Fock (I) La principal estrategia para la resolución de la ecuación de Schrödinger electrónica es el método de Hartree-Fock (HF) o del Self-Consistent Field (SCF). Las claves son: - Aplicación de la Aproximación Orbital: el movimiento de cada electrón del sistema viene descrito por una función que depende de las 3 coordenadas del espacio: orbital molecular. - Cuando se especifica el spin del electrón estamos hablando de spinorbital molecular. - Los orbitales moleculares a su vez se expresan como una combinación lineal de un conjunto de funciones de base típicamente centradas en los núcleos que hacen el papel de orbitales atómicos. Aproximación MO-LCAO. El objetivo es el de determinar los coeficientes óptimos de dicha combinación lineal para cada orbital molecular. Esta aproximación no es parte del método Hartree-Fock pero es ampliamente utilizada en la actualidad por la mayoría de programas de cálculo. - La función de onda aproximada del sistema multielectrónico es un Determinante de Slater, formado por los spinorbitales moleculares que ocupan los electrones del sistema. El determinante de Slater cumple por construcción el Principio de Antisimetria de Pauli y es por tanto una buena función de onda para el sistema.

Page 70: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

El método Hartree-Fock se basa en considerar la función de onda polielectrónica como un Determinante de Slater y determinar los coeficientes de los orbitales moleculares ocupados aplicando el Principio variacional.

-El punto de partida es expresar la energía del sistema como valor esperado de la función de onda de prueba. -La aplicación del método variacional implica imponer que la variación de la energía respecto a los parámetros variacionales (coeficientes de los orbitales moleculares) sea cero. Se impone también la restricción de que los orbitales moleculares que forman el Determinante de Slater sean ortogonales entre si

El resultado es una ecuación de valores y funciones propias de un operador monoelectrónico: el operador de Fock. Las funciones propias del operador de Fock son los orbitales moleculares

Operador de Coulomb

El Método Hartree-Fock (II)

La particularidad de este operador es que su parte bielectrónica depende de la forma de los orbitales ocupados, que a su vez son sus propias funciones propias. Esto implica que la resolución de las ecuaciones de Hartree-Fock se lleva a cabo mediante un proceso iterativo

Operador de Intercambio

Page 71: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

El hecho de expresar los orbitales moleculares como combinación lineal de los orbitales atómicos (funciones de base) transforma las ecuaciones de valores y funciones propias de Hartree-Fock en su equivalente algebraico:

El Método Hartree-Fock (III)

Matriz de densidad

La matriz F es la representación del operador de Fock monoelectronico en la base de orbitales atómicos (funciones de base). Es por tanto una matriz simétrica de dimensión M (número de funciones de base)

La matriz S es la matriz de solapamiento de las funciones de base. En los cálculos para moléculas esta base no es ortogonal por lo que la matriz S difiere de la identidad.

La solución a la ecuación matricial anterior son las matrices C y E. La matriz C es una matriz de dimensión M que contiene en columnas los coeficientes de la combinación lineal que determinan los orbitales moleculares.

Page 72: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

El Método Hartree-Fock (IV)

Page 73: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Restricted  (R):  The  spa.al  part  of  the  spinorbitals  is  the  same  for  electrons  α  and  β.  It  applies  to  systems  with  an  even  number  of  electrons  and  closed-­‐shell  structure.  The  wave  func.on  is  eigenfunc.on  of  S2  operator,  so  the  spin  is  well  defined.  It  may  also  be  used  to  open-­‐shell  systems,  with  the  RO  (Restricted  Open-­‐Shell)  formalism,  but  in  this  case  the  orbital  energies  are  not  uniquely  defined.  

Unrestricted   (U):  The  spa.al  part  of   the  spinorbitals  can  be  different   for  α  and  β  electrons.  It  is  usually  applied  to  open-­‐shell  systems,  but  can  be  always  used.  The  wave   func.on   is   eigenfunc.on   of   the   Sz     operator   (which   only   determines   the  difference   in   the   number   of   α   and   β   electrons),   but   it   is   not   in   general   an  eigenfunc.on  of  the  S2    operator.  Thus,  the  total  spin  may  not  be  well  defined  (only  the  average  value)  and     thus   the  wave   func.on  may  contain  spin   contamina.on  (the  WF  is  an  effecFve  average  of  configura.ons  of  different  total  spin)  

The   Slater   determinants   can   be   built   from   either   restricted   or   unrestricted  spinorbitals.  

It   is   important   to   note   that   the   expression   of   the   spinorbitals   as   a   product   of   the  spa.al   and   angular   part   is   only   exact   if   the   Hamiltonian   does   not   contain     spin-­‐dependent  terms.  Thus,  it  will  not  be  exact    if  spin-­‐orbit  coupling  would  be  included  

Restricted vs Unrestricted

Page 74: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

O2 Singlete: RHF/STO-3G Spin total, S = 0 Multiplicidad de Spin, 2S+1 = 1 Valor esperado de S2, S(S+1) = 0

Energía SCF = -147.550985858

Ener

gia

σ1s

πx

σ*1s

σ2s σ*2s

πy σ2pz

πx*

El ultimo orbital ocupado (HOMO) en realidad debería ser degenerado (πx*, πy*). Sin embargo esto no pasa en este cálculo Puesto que hemos forzado que los electrones estén apareados el programa elige en cual de los orbitales π coloca el par de electrones (en este caso el πx*). La consecuencia es que se rompe la degeneración de los otros orbitales π y ahora el πx tiene una energía menor que el πy

Page 75: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

O2 Triplete: ROHF/STO-3G Spin total, S = 1 Multiplicidad de Spin, 2S+1 = 3 Valor esperado de S2, S(S+1) = 2

Energía SCF = -147.632087505

Ener

gia

σ1s

πx

σ*1s

σ2s σ*2s

πy σ2pz

πx* πy*

En este caso, hemos forzado que dos electrones estén desapareados (eligiendo la multiplicidad de spin = 3) Ahora no se rompe la degeneración de los orbitales π y el diagrama de orbitales moleculares tiene una estructura mas familiar

Page 76: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

O2 Triplete: UHF/STO-3G

Valor esperado de S2, S(S+1) = 2.003 Energía SCF = -147.63387085

Ener

gia

σ1s

πx

σ*1s

σ2s σ*2s

πy σ2pz πx* πy*

Orbitales α

Orbitales β

σ1s

πx

σ*1s

σ2s σ*2s

πy σ2pz

α β

El cálculo UHF hace que los orbitales que describen los electrones α y β puedan ser diferentes (y en este caso lo son). Esta libertad extra hace que baje la energía total SCF pero a cambio el spin de la molecula no esta bien definido.La contaminación de spin en este caso no es muy importante (<S2> deberia ser exactamente 2 para un triplete)

Page 77: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

O2 Singlete: UHF/STO-3G

Valor esperado de S2, S(S+1) = 1.00 Energía SCF = -147.605053623

Ener

gia

σ1s

πxy

σ*1s

σ2s σ*2s

σ2pz

πxy*

Orbitales α

Orbitales β

σ1s σ*1s

σ2s σ*2s

α β

πxy’

πxy’ σ2pz

πxy’* πxy

πxy’*

Este cálculo muestra como actúa la contaminación de spin. La energia total es menor que en el caso RHF, sin embargo, mirando el valor de <S2> podemos ver que el programa no nos proporciona una función de onda singlete (donde <S2>=0) A primera vista, las energía de los orbitales α y β parecen las mismas. Sin embargo mirando las contribuciones de los orbitales atómicos vemos que algunos orbitales estan intercambiados! Por eso <S2>≠0

Page 78: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Correlation Energy

Ecorr=EHF-­‐EFCI  

FCI  

MP2,  CASSCF,  CCSD  CISD,  QCISD,  etc.  

Page 79: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Variational Principle

It  uses  the  calculus  of  varia.ons  for  finding  a  func.on  (Ψ)  that  minimize  the  value  of  the  quan..es   (E)  on   this   func.on,  oFen   imposing   some  boundary  condi.ons   (well-­‐behaving  func.on).  It  is  oFen  used  by  many  methods  of  quantum  mechanics  to  find  the  “best”  wavefunc.on  and  its  associated  energy.  

In  general  this  is  a  good  method  to  find  the  wavefunc.on,  despite  nothing  guarantees  that   the   wavefunc.on   that   minimizes   the   energy   is   the   best   one   to   calculate  proper.es  other  than  the  energy.  

Hartree-­‐Fock,   configura.on   interac.on   (CI)  or   complete  ac.ve-­‐space   (CAS)  methods  use  this  principle.  

We   say   that   a  method   is   varia.onal   if   the   energy   obtained  with   this  method   is   an  upper  bound  to  the  full-­‐CI  (FCI)  energy,  which  represents  the  exact  energy.  

Eexact ≤ Ψ0 Η Ψ0 = E0

Ψ0 ⇔ E0

Page 80: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Electron Correlation Hartree-Fock: Provides M molecular orbitals (MO) [2M spinorbitals (SO)] expressed as combinación of atomic orbitals (AO). These MO [SO] have an energy and the N/2 [N] with the lowest energy are occupied and the other M-N/2 [2M-N] are empty (virtual orbitals). The HF wavefunction consists of only one Slater determinant constructed from these occupied orbitals.

Post-Hartree-Fock methods: The wavefunctions is constructed as a linear combination of Slater determinants, constructed using the occupied and virtual HF orbitals.

Hartree-Fock Single Excitation Double excitation Nth excitation

...  

Page 81: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Configuration interaction (CI)

The wavefunctions is constructed as a linear combination of Slater determinants exciting an increasing number of electrons (first one, two, etc.). It uses the variational method to optimize the coefficients {c0, etc.} multiplying the Slater determinants.

The full expansion (Full-CI or FCI) provides the exact energy but it too costly. In practice, people truncate the expression after a given number of excitations: CIS, CISD, CISDT, etc. The most popular CI method is CISD (CI singles and doubles) constructed by performing only mono- and bi-excitations. Nowadays is an obsolete method and very rarely used.

Post-HF methods (I)

Ndet =MN /2⎛

⎝ ⎜

⎠ ⎟

CI is a variational method. CI is not size-consistent except for FCI method. The cost of CISD scales like M6. It introduces dynamic correlation.  

Page 82: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Size consistency If   the   energy   of   a   system   composed   of   two   or  more   non-­‐interac.ng   fragments   is  equal   to   the   energy   of   each   fragment   using   a   given  method,   that  method   is   size  consistent.    

E(A…B;R→∞) ≠E(A) + E(B)

The  property  of  size  consistency  is  important  to  obtain  a  correct  dissocia.on  curve.      

He  dimer  calculated    using  CID  with  a  minimal  basis  set  illustrates  this  Problem:  

Page 83: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Computational Cost

It   is   important   to   know   the   computa.onal   cost   of   a   single-­‐point   calcula.on   in  terms  of  the  size  of  our  basis  set  (M),  namely  we  want  to  know  its  scaling  as  Mn.  (more  sophis.cated  counts  include  scaling  in  terms  of  occupied  and  virtual  orbitals).  

Hartee-­‐Fock:  M4  

It  implies  that  doubling  the  size,  increases  the  computa.onal  cost  16  (24)  .mes.    

CISD:  M6  

It  implies  that  doubling  the  size,  increases  the  computa.onal  cost  64  (26)  .mes.    

Basis   Z=1-­‐2   Z=3-­‐10  

STO-­‐3G   1   5  

3-­‐21G   2   9  

6-­‐31G*   2   15  

6-­‐311+G**   7   23  

Number  of  func.on  per  atom  

Page 84: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Perturbational Theory Møller-Plesset (MPn)

Based  on  classical  perturba.on  theory  that  studies  the  effects  of  small  disturbances.  It   provides   an   approximate   solu.on   by   exploi.ng   a   good   exis.ng   approxima.on  (Y0,E0)  and  performing  small  correc.ons  over  it.  

If   the   Hartree-­‐Fock   is   used   as   zero-­‐order   approxima.on   the   theory   is   known   as  Møller-­‐Plesset  (MPn),  where  n  indicates  the  order  (i.e.  the  number  of  correc.ons).  However,  the  correc.ons  on  the  energy  and  the  wavefunc.ons  does  not  match  each  other,  the  correc.on  on  the  wavefunc.on  goes  ‘ahead’  the  energy  correc.on:  

         E(0)    =  Σiεi                Ψ(0)  =  ΨHF  

 E(0)  +E(1)    =  EHF          Ψ(0)+Ψ(1)  

 E(0)  +E(1)+E(2)                Ψ(0)+Ψ(1)+Ψ(2)  

MP0  

MP1  

MP2  

MP  is  not  varia.onal  and  size  consistent.  MP2  scales  like  M5.  MP3  like  N6,  etc.  

Be  aware:  The  perturba.onal  series  is  not  necessarily  convergent!!!!  

Page 85: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Coupled Cluster (CC) Theory

It  uses  an  alterna.ve  strategy  to  build  a  list  of  configura.on  interac.ons  to  aSain  ΨFCI:

where  T  is  the  cluster  opera.on,  defined  as:  

                 T  =  T1  +  T2  +  T3  +  …  +  TN  

where   N   is   the   number   of   electrons   and   T2   is   an   operator   which   generates   biexcited  determinants.   The   difference   with   CI   steems   from   the   fact   that   the   final   expansion   is  different,   and   it   contains  more   excita.ons,   enough   to  make  CC   size   consistent.  On   the  other   hand   it   is  not   varia.onal.   It   is,   by   far,   the  most   popular   post-­‐HF  method.  CCSD  scales  like  M6.  

CCSD(T)  

It   is   called  Gold   Standard   and   is   oFen   used   for  benchmarking.   It   performs   CCSD   an   a  triple  correc.on  on  top.  It  is  not  varia.onal  either  but  it  keeps  size  consistency.  It  scales  like  M7.  

Ψ = eΤΨHF

Page 86: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Density Functional Theory (DFT)

The   Ψ is   essen.ally   uninterpretable   and   too   complicated   to   handle   (4N  coordinates).   DFT   suggests   to   use   a   much   simpler   ansatz:   the   density.   The  challenge   is   expressing   the   Hamiltonian   as   a   func.on   of   the   density   (energy  func.onal).    

In   short:  we  do  not   approximate   the  Ψ   anymore,  we  use   the   ‘exact  density’  and  approximate  the  ‘Hamiltonian  expression’.  

Hohenberg  y  Kohn  (1967)  theorems:  The  ground-­‐state  density  determines  the  external  poten.al,  thus  any  observable  (including  the  E)  can  be  determined  by  the  density.  The  exact  density  minimizes  the  energy  func.onal,  i.e.,   it   leads  to  the  minimal  energy.    

Page 87: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Density Functional Theory (DFT)

The  exact  expression  of  the  energy  func.onal  in  terms  of  the  density  E=E[ρ]  is  not  known  and,  therefore,  there   is  a  collec.on  of  proposal  energy  func.onals  to  be  used.  There   is  more  than  70  func.onals  suggested.   In  prac.ce  no  more  than   20   are   used   in   rou.ne   calcula.ons:   B3LYP,   PBE,   BP86,   BLYP,   TPSS,  M06,  M06X,  OLYP,  LDA,  OPBE.    

B3LYP  (gas  phase)  and  PBE  (solid  state)  cover  >90%  of  current  DFT  calcula.ons.  

Page 88: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Density Functional Theory (DFT)

B3LYP  (gas  phase)  and  PBE  (solid  state)  cover  >90%  of  current  DFT  calcula.ons.  

•     Are  DFT  func.onals  varia.onal?  No,  they  are  not.  •     Are  DFT  func.onals  size  consistent?    Most  of  them,  yes.  •     Which  is  the  scaling  of  DFT?    

 In  general  M3  –  M4  (hybrids)  but  there  are  some  excep.ons.  

Why  DFT  so  popular?  

It  includes  (somehow)  electron  correla.on  at  very  low  price.  

There  is  no  other  method  with  such  small  average  (energy!)  error  at  such  low  cost.  

Page 89: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

H2 energy

EXERCISE  6:  

Compare  energy  values  of  H2  at  HF/6-­‐31G*,    HF/6-­‐311G*,    B3LYP/6-­‐31G*  and  CISD/6-­‐31G*  

We  take  R=0.7419  Å      cc-­‐pVQZ  basis  set.  

HF                -­‐1.1334478  MP2        -­‐1.1665654  CISD        -­‐1.1737965  MP3        -­‐1.1716956  CCSD      -­‐1.1737965  MP4        -­‐1.1731775  B3LYP    -­‐1.1805363  FCI              -­‐1.1737965  

HF/6-­‐31G*=-­‐1.1267257  HF/6-­‐311g*=-­‐1.1279637  

As  we  increase  the  basis  set  the  energy  improves  

CISD/6-­‐31G*=-­‐1.1516858  CISD=FCI  (exact  method)    B3LYP/6-­‐31G*=-­‐1.1754819  B3LYP  is  not  varia.onal  

                     (-­‐1.1755  <  1.1517)  

Now  let’s  try  more  methods  

(units  Hartrees)  

Page 90: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

He2 energy

EXERCISE  7:   Compare  energy  values  of  He2  at  8Å  with  two  separate  He  atoms  

We  take  cc-­‐pVQZ  basis  set.  

He  atom  -­‐2.8615142  -­‐2.8969922  -­‐2.9014374  -­‐2.9022302  -­‐2.9024109  -­‐2.9024109  -­‐2.9149814  

He2  R=8Å  -­‐5.7230285  -­‐5.7939845  -­‐5.8028749  -­‐5.8044604  -­‐5.8048218  -­‐5.8041768  -­‐5.8299623  

Size  Consistency  0  0  0  0  0  0.4  Kcal/mol  0  

HF  MP2  MP3  MP4  CCSD  CISD  B3LYP  

Exact   Non-­‐varia.onal   Not  size  consistent  

Convergent  MP  series  

(units  Hartrees)  

Page 91: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Population Analysis

Wavefunction population analysis: Mulliken Population Natural Population Analysis (NPA) Löwdin Population Mayer bond orders

Electrostatic potential population analysis MK GHELPG

Electron density population analysis: AIM – Quantum theory of Atoms in Molecules

There is not a unique way to define an atom in a molecule. Therefore, the concept of atomic boundaries, atomic charges or, in general, atomic property is not well defined; it is an observable.

However, the old concepts of atomic charges and bond orders are deeply rooted in the chemistry community and often called ‘Population Analysis’. Among them, let us mention a few:

pop=(full)  

pop=(nbo)  

IOp(6/80)=1  

Page 92: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Mulliken Population Analysis

•  It   defines   an   atom  as   the   set   of   atomic   orbitals   centered   in  that  atom.  

It  takes  a  basis  set  and  split  its  func.ons  among  the  atoms.  

•  Unlike  other  methods,  it  is  solved  analy.cally.  

•  Suffers   with   func.ons   of   “non-­‐atomic”   character,   e.g.  polariza.on  and,  especially,  diffuse  func.ons.  

Page 93: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Mulliken Population Analysis

where  P  is  the  density  matrix  and  S  the  overlap  matrix.  

Page 94: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Mulliken Population Analysis (Gross Populations)

Electrons assigned to each atomic orbital

(AO) by using the fomula:

STO-­‐3G   6-­‐31++G(d,p)  

Page 95: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Mulliken Population Analysis Mulliken (Atomic) charge

Electrons assigned to A

6-­‐31++G(d,p)  

STO-­‐3G  

QA  =  NA-­‐ZA  

Charge assigned to A

NA = ρµµ =1

M

Page 96: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Löwdin Population Analysis Mayer Bond Order

V(H)=0.95  

0.97  V(O)=δ(O,H2)+δ(O,H3)=0.949+0.949=1.898  

V(H2)=δ(O,H2)+δ(H2,H3)=0.949+0.016=0.965  0.97   0.02  

Valences  

Page 97: Basics&of&Computaonal& Chemistry&

Methods in Comp. Chemistry

Method Variational? Size consistent? Scaling (M^n) HF Y Y 4 DFT N Usually 3-4 MP2 N Y 5 CISD Y N 5 CCSD N Y 6 MP3 N Y 6 MP4 N Y 7

M  is  the  basis  set  size.