巨型化学 工作正在进行中！ 一种量子化学软件包，旨在使用稀疏矩阵代数使用ADC计算大分子的激发能。 入门 快来了... 先决条件 目前取决于： libcint >= 4.0.7 ScaLAPACK (>= 2.0 for reference ScaLAPACK) HDF5 (with parallel libraries enabled) DBCSR (fork from ambmax00) fypp (Fortran preprocessor) python >= 3.6

动力学ML NIST化学动力学数据库上的机器学习实验。 在这项工作中，我们使用机器学习方法研究了某些物种的存在以及气相均相React过程中化学键组的形成/破坏与相应的活化能和React顺序之间的关系。 React数据是通过网络抓取和HTML解析从NIST Kinetics数据库获取的，以将在线数据库转换为更易访问的数据框（Pandas）格式。 然后，我们设计了一个特征向量来捕获某些物种和键的存在，并利用它来训练我们的模型以预测活化能和React顺序。 之所以选择基于随机森林的分类模型，是因为