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Intricate behaviour of one-electron potentials from the Euler equation for electron density and corresponding gradient force fields in crystals was studied. Channels of locally enhanced kinetic potential and corresponding saddle Lagrange points were found between chemically bonded atoms. Superposition of electrostatic and kinetic potentials and electron density allowed partitioning any molecules and crystals into atomic - and potential-based -basins; -basins explicitly account for the electron exchange effect, which is missed for -ones. Phenomena of interatomic charge transfer and related electron exchange were explained in terms of space gaps between zero-flux surfaces of - and -basins. The gap between - and -basins represents the charge transfer, while the gap between - and -basins is a real-space manifestation of sharing the transferred electrons caused by the static exchange and kinetic effects as a response against the electron transfer. The regularity describing relative positions of -, -, and - basin boundaries between interacting atoms was proposed. The position of -boundary between - and -ones within an electron occupier atom determines the extent of transferred electron sharing. The stronger an H⋅⋅⋅O hydrogen bond is, the deeper hydrogen atom's -basin penetrates oxygen atom's -basin, while for covalent bonds a -boundary closely approaches a -one indicating almost complete sharing of the transferred electrons. In the case of ionic bonds, the same region corresponds to electron pairing within the -basin of an electron occupier atom.  相似文献   
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On the Statistical Calibration of Physical Models   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
We introduce a novel statistical calibration framework for physical models, relying on probabilistic embedding of model discrepancy error within the model. For clarity of illustration, we take the measurement errors out of consideration, calibrating a chemical model of interest with respect to a more detailed model, considered as “truth” for the present purpose. We employ Bayesian statistical methods for such model‐to‐model calibration and demonstrate their capabilities on simple synthetic models, leading to a well‐defined parameter estimation problem that employs approximate Bayesian computation. The method is then demonstrated on two case studies for calibration of kinetic rate parameters for methane air chemistry, where ignition time information from a detailed elementary‐step kinetic model is used to estimate rate coefficients of a simple chemical mechanism. We show that the calibrated model predictions fit the data and that uncertainty in these predictions is consistent in a mean‐square sense with the discrepancy from the detailed model data.  相似文献   
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