gaussian+中DFT的charge是什么对于正电离子如何计算

在计算化学中，Gaussian是一种流行的计算化学软件，它可以用来模拟分子的结构、能量和其他物理性质。DFT（密度泛函理论）是一种计算方法，用于计算分子的电子结构和相关性质。因此，"Gaussian+中DFT的charge"可能是指使用Gaussian软件进行DFT计算时计算出的电荷分布。

如果这是正确的理解，那么计算出的电荷分布将包括每个原子的原子核电荷和所有电子的贡献。对于正电离子，原子核电荷将减少相应的电子数，从而导致总电荷为正。例如，对于氢离子（H+），原子核电荷为+1，而没有电子的贡献，因此总电荷为+1。

需要注意的是，电荷分布的计算和分析是一项复杂的任务，涉及到多种技术和方法。因此，如何准确计算正离子的电荷分布取决于具体的研究问题和所用的计算方法。

IRC calculations = Intrinsic reaction coordinate calculations

内禀反应坐标计算法。

例:

The minimum energy paths(MEP) are affirmed by intrinsic reaction coordinate(IRC) calculation and the imaginary vibration modes are discussed

采用密度泛函(DFT)理论的B3LYP方法,在6-31++G(d,p)水平上按BERNY能量梯度解析全参数优化了HNCO和XCH2OH(X=CH3、NH2、OH、F)反应势能面上各驻点的几何构型,分别找到了这4个反应的过渡态,并通过振动频率分析确认了过渡态结构,通过内禀反应坐标(IRC)计算确认了最低能量反应途径(MEP)。

在正式的解释之前，先给出一个结论：

对于任意的信号，其离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)为，则的共轭信号为。

若两点实序列分别为和，其DFT分别为和，构造复数信号。

x(k) = SIGMA{ x(n)exp(-j 2pikn/N) } //注意：只有一项没m=n不为零，其余全部为零

= exp(-j2pikm) // x(m)幅度为1

= cos(2pikm)-jsin(2pikm) // 欧拉公式

扩展资料：

N点有限长序列的离散傅里叶变换：时域N点序列χ(n)的离散傅里叶变换(DFT)以X(k)表示，定义为,λ为整数）时,算法的指导思想是将一个N 点序列的DFT分成两个N/2点序列的DFT,再分成四个N/4点序列的DFT；

如此下去直到变成N/2个两点序列的DFT。这种快速算法的计算工作量与DFT的直接计算的计算工作量之比约为log2N/(2N),以N=1024为例FFT的计算工作量仅约为DFT直接计算的1/200。

参考资料来源：百度百科-离散傅里叶变换

程序

x=[4,3,2,1,0]

N = length(x)

n = [0:N-1]

k = [0:N-1]

w = exp(-j2pi/N)

nk = n' k

wnk = w^(nk)

Xk = x wnk

结果

x =

4 3 2 1 0

N =

5

n =

0 1 2 3 4

k =

0 1 2 3 4

w =

03090 - 09511i

nk =

0 0 0 0 0

0 1 2 3 4

0 2 4 6 8

0 3 6 9 12

0 4 8 12 16

wnk =

10000 10000 10000 10000 10000

10000 03090 - 09511i -08090 - 05878i -08090 + 05878i 03090 + 09511i

10000 -08090 - 05878i 03090 + 09511i 03090 - 09511i -08090 + 05878i

10000 -08090 + 05878i 03090 - 09511i 03090 + 09511i -08090 - 05878i

10000 03090 + 09511i -08090 + 05878i -08090 - 05878i 03090 - 09511i

Xk =

100000 25000 - 34410i 25000 - 08123i 25000 + 08123i 25000 + 34410i

代入公式，X(k)=，分别将k=0，1，2，3代入计算，得X(0)=2,X(1)=1-j，X(2)=0，X(3)=1+j，再按Parseval定理验证，能量P= 2 = (4+ 2 +2)/ 4=2

一个给定序列的子序列是从给定序列中去除一些元素，而不改变其他元素之间相对位置而得到的。若序列的项属于一个偏序集，则单调递增序列就是其中每个项都大于等于之前的项;若每个项都严格大于之前的项，这个序列就是严格单调递增的。类似可定义单调递减序列。

扩展资料：

例如，(C,Y,R) 是一个字母的序列：顺序是 C 第一，Y 第二，R 第三。序列可以是有限的（就像前面这个例子），也可以是无限的，就像所有正偶数的序列 (2,4,6,)。有限序列包含空序列( )，它没有元素。序列中的元素也称为项，项的个数（可能是无限的）称为序列的长度。

序列写作 (a1,a2, )。简单起见，也可以用符号 (an)。

参考资料来源：百度百科-序列

（1）求H（k）=DFT[(h(n))],N点

（2）求X（k）=DFT[x(n)],N点

（3）计算Y（k）=X(k)H(k);

(4)求y（n）=IDFT[Y(k)] ,N点

二维FFT相当于对行和列分别进行一维FFT运算。

先对各行逐一进行一维FFT，然后再对变换后的新矩阵的各列逐一进行一维FFT。相应的伪代码如下所示：for (int i=0; i<M; i++)FFT_1D(ROW[i]，N);for (int j=0; j<N; j++)FFT_1D(COL[j]，M);其中，ROW[i]表示矩阵的第i行。

例：

#include <stdioh>

#include <mathh>

#include <stdlibh>

#define N 1000

/定义复数类型/

typedef struct{

double real;

double img;

}complex;

complex x[N], W; /输入序列,变换核/

int size_x=0;/输入序列的大小，在本程序中仅限2的次幂/

double PI;/圆周率/

void fft();/快速傅里叶变换/

void initW();  /初始化变换核/

void change(); /变址/

void add(complex ,complex ,complex ); /复数加法/

void mul(complex ,complex ,complex ); /复数乘法/

void sub(complex ,complex ,complex ); /复数减法/

void output();

int main(){

int i;/输出结果/

system("cls");

PI=atan(1)4;

printf("Please input the size of x:\n");

scanf("%d",&size_x);

printf("Please input the data in x[N]:\n");

for(i=0;i<size_x;i++)

scanf("%lf%lf",&x[i]real,&x[i]img);

initW();

fft();

output();

return 0;

}

/快速傅里叶变换/

void fft(){

int i=0,j=0,k=0,l=0;

complex up,down,product;

change();

for(i=0;i< log(size_x)/log(2) ;i++){   /一级蝶形运算/

l=1<<i;

扩展资料：

FFT算法很多，根据实现运算过程是否有指数因子WN可分为有、无指数因子的两类算法。

经典库利-图基算法 当输入序列的长度N不是素数(素数只能被1而它本身整除）而是可以高度分解的复合数，即N=N1N2N3…Nr时，若N1=N2=…=Nr=2，N=2则N点DFT的计算可分解为N=2×N/2，即两个N/2点DFT计算的组合，而N/2点DFT的计算又可分解为N/2=2×N/4，即两个N/4点DFT计算的组合。

依此类推，使DFT的计算形成有规则的模式，故称之为以2为基底的FFT算法。同理，当N=4时，则称之为以4为基底的FFT算法。当N=N1·N2时，称为以N1和N2为基底的混合基算法。

参考资料来源：百度百科-快速傅里叶变换

以上就是关于gaussian+中DFT的charge是什么对于正电离子如何计算全部的内容，包括:gaussian+中DFT的charge是什么对于正电离子如何计算、dft 怎么计算reaction kinetics、如何用一N点序列x的DFT计算两N点实序列的DFT等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！