10、环境对荧光和吸收光谱的影响

环境对荧光和吸收光谱的影响

1. 光谱位移相关研究与应用

众多学者如Lippert、Neporent和Bakhshiev、Basu、Bilot和Kawski等,都得出了与前文推导相似的理论或半经验关系。这些关系有时会包含(f^2(\epsilon))和(f^2(n^2))的小二阶项,或者在(4.67)和(4.68)式中包含关联(f(\epsilon))和(f(n^2))的经验系数。大量关于一系列溶剂中光谱位移的观测结果与理论吻合良好。

溶剂光谱位移可用于确定分子在第一激发单重态的偶极矩(\mu),该方法还应用于供体 - 受体复合物和激基复合物。Lippert研究了氢键导致的光谱位移,其他特定溶剂 - 溶质相互作用(包括供体 - 受体复合物和激基复合物的形成)导致的光谱位移也有相关探讨。

1.1 不同环境下的光谱位移

  • 芳香液体或聚合物中 :“溶质”分子处于热或空间无序的同分子物种“溶剂”环境中。普遍相互作用会使吸收和荧光光谱相对于气相光谱产生溶剂位移。色散力和/或碰撞等特定相互作用会拓宽光谱的振动结构,激发态和未激发态分子或基团之间的激基缔合物相互作用可能会在荧光光谱中引入无结构的红移激基缔合物带。
  • 芳香晶体中 :“溶质”分子处于有序的同分子物种“溶剂”环境中。普遍相互作用会使吸收和荧光光谱相对于气相光谱产生各向异性的溶剂位移,这是由于晶体的介电和光学性质具有各向异性。除了溶剂位移,还有激子位移(由激发分子与平移等价分子的特定相互作用引起)和Davydov分裂(由与平移不等价分子的类似相互作用引起的激子能级分裂)。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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