34、分子复合物与激基复合物的发光特性

分子复合物与激基复合物的发光特性

1. DA 复合物的磷光寿命

在 77°K 条件下,对芳香烃供体在溶液中的磷光寿命($(\tau_T)_D$)以及与不同酸酐形成的 DA 复合物(溶液和晶体状态)的磷光寿命进行了研究。涉及的酸酐包括二氯邻苯二甲酸酐(DCPA)、四氯邻苯二甲酸酐(TCPA)和四溴邻苯二甲酸酐(TBPA)。

DA 复合物体系中磷光寿命 $\tau_T$ 的降低可归因于两种效应:
- 效应(I) :与受体分子的自旋 - 轨道耦合,由于外部重原子效应,增加了自旋禁阻的 $T_1 - S_0$ 跃迁概率。
- 效应(II) :供体和受体分子之间的电荷转移相互作用,使磷光跃迁具有 CT 特征。

在所有研究体系中,$\tau_T$ 按以下顺序系统地降低:
1. 纯溶剂(无外部重原子)
2. DCPA(每个受体分子含两个 Cl 原子)
3. TCPA(每个受体分子含四个 Cl 原子)
4. TBPA(每个受体分子含四个 Br 原子)

这清晰地展示了外部重原子效应(I)。晶体 DA 复合物中的这些效应更为显著,因为受体浓度更高且有序度更高,有利于分子间相互作用。

对于未络合的质子化和氘化化合物,有以下关系式:
[
\begin{align }
\frac{1}{(\tau^H) 0} &= (k^H)_0 = (k {PT}) 0 + (k {CT}^H) 0 \
\frac{1}{(\tau^D

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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