導入
計算化学(計算化学とも呼ばれることもあります) は、化学物体 (分子、固体、クラスター) の構造と特性を計算するために、特定のコンピューター プログラムで利用される理論化学の法則を使用する化学および/または物理化学の一分野です。 、表面など）、これらのプログラムを実際の化学問題に可能な限り適用します。実行されるシミュレーションと実際のシステムとの境界は、当然のことながら、必要な精度のレベルおよび/または研究対象のシステムの複雑さ、およびモデリング中に使用される理論によって定義されます。求められる特性には、構造 (幾何学、構成要素間の関係)、総エネルギー、相互作用エネルギー、電荷、双極子および多極子モーメント、振動周波数、反応性またはその他の分光学的量、衝突の断面積などが含まれます。最も代表的なサブ分野は、システムの電子構成の扱いです。
計算化学という表現は、化学とコンピューターサイエンスの両方を含むすべての科学分野を指すために使用されることもあります。
導入
理論化学という用語は化学の数学的記述として定義できますが、計算化学は通常、数学的手法が十分に開発されて自動化され、コンピューター コードに実装される場合に使用されます。正確に計算できる化学量はほとんどないため、ここでは正確や完璧という言葉は出てこないことに注意してください。ただし、それぞれの化学的特性は、定性的またはおおよそ定量的な方法で数値スキームによって説明できます。
分子 (より正確には分子を構成する原子) は原子核と電子で構成されているため、量子化学手法を適用できます。完全相対論的なシュレーディンガー方程式の解法は進歩していますが、数値化学者は、相対論的な補正を加えて非相対論的なシュレーディンガー方程式を解こうとすることがあります。原理的には、シュレディンガー方程式を時間依存形式でも時間非依存形式でも正確に解くことが可能ですが、実際には非常に小さなシステムでのみ可能です。ただし、多くの近似方法を使用すると、精度と「数値コスト」の間で最適な妥協点を得ることができます。現在のデジタル化学は、最大40 個の電子を含む化学系の特性を日常的かつ非常に正確に実現できます。より大きなシステム (数十の電子) の処理は、密度汎関数理論(DFT) などの近似法によって数値的に処理できます。この分野では、たとえば生化学など、複雑な化学反応を記述するための最新の方法の関連性と正確性をめぐって論争があります。複雑なシステムは、理論的または非経験的な結果に基づいて相互作用を「平滑化」することによって相互作用を処理する、非経験として知られる以前の方法とは区別される半経験的方法を使用して研究できます。さらに高いレベルの近似により、(古典) 分子力学と呼ばれる古典力学に関連する方法で最も重要なシステム (DNA 鎖や他の細胞膜など) を扱うことが可能になります。
理論化学では、化学者、物理学者、数学者は、原子、分子、またはその他の特性、および場合によっては化学反応経路を予測するためのアルゴリズムとコードを開発します。一方、数値化学者は、特定の化学的問題に対して既存のコードと方法論を単純に適用できます。計算化学には 2 つの異なる側面があります。
- 実験室合成の出発点を見つけるため、または分光ピークの位置や発生源などの実験結果を説明するために行われる研究。
- 未知の系の存在の可能性を予測したり、実験的手段では研究できない反応機構を探索したりするために行われる研究。
したがって、デジタル化学は実験の上流 (予測と展望の手段) と下流 (説明の手段) の両方に配置されます。デジタル化学のいくつかの主要な分野を区別できます。
- たとえば原子核 (またはイオン) の位置が変化するとき、または原子核 (またはイオン) の位置が変化するとき、エネルギー超曲面の静止点を見つけるために適用される力を決定することによって、物理化学系の分子、結晶構造、またはその他の安定または準安定状態を予測します。電子励起状態が緩和されます。
- 化学システムに関するデータの蓄積と研究（化学データベース）。
- 研究したシステムによって実証された化学構造と特性の間の相関関係の特定 (QSPR / QSAR を参照)
- さまざまな化合物の合成を支援するデジタル アプローチ。
- 他のシステムと特定の方法で相互作用する化学システム（薬剤設計など）の設計への数値的アプローチ。
