GoodVibes：自动化热化学计算工具

GoodVibes：自动化热化学计算工具

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/go/GoodVibes

项目介绍

GoodVibes 是一个用于从电子结构计算中计算热化学数据的 Python 程序。自 2015 年以来，它已被多个研究小组使用，主要用于修正刚性转子谐振子处理对低频振动的描述不足的问题。当前版本包括在可变温度/浓度下的热化学计算、各种准谐振子熵和焓方案、自动检测频率缩放因子、D3 色散校正计算、玻尔兹曼平均、重复构象检测、能量剖面的自动制表和绘图，以及错误检查等功能。

项目技术分析

GoodVibes 的核心功能包括重新计算所有（电子、平动、转动和振动）配分函数，并根据任何温度或浓度进行调整。程序会尝试解析计算中使用的理论水平和基组，并应用适当的振动（ZPE）缩放因子。缩放因子来自 Truhlar 小组的数据库。此外，GoodVibes 还支持两种准谐振子近似方法，分别用于振动熵和焓的计算，以修正刚性转子谐振子模型在低频振动中的不足。

项目及技术应用场景

GoodVibes 适用于需要进行热化学数据计算的多种场景，特别是在以下领域：

• 化学反应动力学研究：通过计算反应的热力学数据，帮助研究人员理解反应路径和速率。
• 材料科学：用于计算材料的稳定性和热力学性质，特别是在高温或高浓度条件下的应用。
• 药物设计：在药物分子构象分析和热力学性质计算中，帮助筛选和优化候选药物。

项目特点

1. 自动化处理：GoodVibes 能够自动解析计算输出文件，识别理论水平和基组，并应用适当的缩放因子，大大减少了手动操作的需求。
2. 多种热化学计算方法：支持多种热化学计算方法，包括准谐振子熵和焓的修正，适用于不同类型的计算需求。
3. 灵活的温度和浓度设置：用户可以根据需要调整计算的温度和浓度，适用于各种实验条件下的热化学数据计算。
4. 丰富的输出选项：支持多种输出格式，包括表格和图形，便于结果的展示和分析。

通过 GoodVibes，研究人员可以更高效地进行热化学数据的计算和分析，从而加速科学研究的进程。无论是学术研究还是工业应用，GoodVibes 都是一个强大的工具。

GoodVibes Calculate quasi-harmonic free energies from Gaussian output files with temperature and other corrections 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/GoodVibes