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H_4氢原子团簇结构与能量的计算.pdf

matlab +人口增长代码大气团簇动力学代码 大气团簇动力学代码，也称为ACDC，是研究气相分子从大气中形成新粒子的第一步的工具。 ACDC通过在给定的环境条件下生成并求解团簇的生死方程，从而模拟分子团簇和小纳米粒子种群的动力学，从而得出团簇浓度和形成速率的时间演化。 ACDC可以应用于 使用量子化学输入数据模拟由不同化合物形成的簇 例如，通过跟踪模拟中的增长途径来研究集群增长过程的细节 评估实验方法以通过生成合成测试数据来解释测得的分子簇数据 通过直接耦合将初始颗粒形成动力学包括在气溶胶动力学模型中 生成纳米颗粒形成速率数据以用于大规模模型 该存储库包含作为ACDC核心的聚类方程生成器（acdc_YYYY_MM_DD.pl），以及易于进行标准仿真的现成模板（ACDC_Matlab_standard和ACDC_Fortran_standard）。 有关所有可用功能的详细信息，可以在技术手册中找到，而快速指南则提供了在将模型应用于给定的分子簇集时要考虑的要点。 请注意，ACDC是动力学模型，不包含对模拟团簇的热力学性质的假设。 取而代之的是，将热力学数据作为输入提供给ACDC。 例如，

从第一性原理出发,利用密度泛函理论中广义梯度近似对CrBn(n≤6)团簇的基态结构、电子结构和磁性做了系统研究.结果表明:CrB4团簇比较稳定,CrBn团簇的基态结构可看作是添加Cr原子到Bn基态团簇上,与纯Bn+1团簇很相似,Cr掺杂增强了硼团簇的化学活性.Mulliken布局分析表明CrBn体系的磁矩主要来自局域d电子的贡献,n=1和5时,CrBn磁矩最大.

该软件可以搜寻分子的稳定团簇构型，从而进行下一步研究

高效全局优化算法及其在团簇优化中的应用研究

本算法是基于遗传算法实现分子团簇的最优结构，对每代染色体用共轭梯度算法优化，通过选择、杂交、变异，有限次迭代后找到一个分子团簇的最优结构。本算法使用水分子作为例子的。

用于研究纳米团簇（有机体）程序的遗传算法：用于纳米团簇的遗传算法 奥塔哥研究纳米团簇的遗传算法，包括结构方法和相似性（有机体）程序，旨在对纳米团簇进行遗传算法全局优化。 它的设计灵感来自Roy Johnston集团的伯明翰集群遗传算法和伯明翰并行遗传算法（请参阅JBA Davis, A. Shayeghi, SL Horswell, RL Johnston, Nanoscale, 2015,7, 14032 （ 或）， RL Johnston,Dalton Trans., 2003, 4193–4207 （ 或 如果您是有机体计划的新手，建议在下载之前通过在交互式Jupyter + Binder交互式页面上运行有机体来尝试一下。 在Jupyter + Binder上，您可以在网络上玩生物程序。 您无需安装任何程序即可在Jupyter + Binder上试用有机体。 单击下面的“活页夹”