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4. Borcluster-Kationen
u¨berhaupt gefunden hat. Man beno¨tigt eine Methode, die tolerant gegenu¨ber Multi-
referenzfa¨llen und effizient ist. Dies bietet, wie hier verwendet, DFT/BP-86, welche
zuverla¨ssige Strukturdaten liefert [41–43]. Somit wurde folgende Strategie gewa¨hlt:
Ein erster Satz von Strukturen wird mithilfe eines genetischen Algorithmus fu¨r neu-
trale Cluster berechnet [38, 39]. Es wurde mit einer Population von 28-32 Strukturen
gearbeitet, wobei die Anzahl der Kinder die Ha¨lfte der Populationsgro¨ße betra¨gt, die
andere Ha¨lfte bilden die energetisch gu¨nstigsten aus der Elterngeneration. Das Ver-
fahren wird als konvergiert betrachtet, wenn die energetisch niedrigste Struktur (ca.
die energetisch na¨chsten 15 Strukturen) fu¨r 10 sowie die ho¨herer Energie fu¨r fu¨nf
Generationen konstant bleiben. Es wurden ungefa¨hr 100 Generationen erzeugt, d.h.
1000 bis 2000 Geometrieoptimierungen pro Clustergro¨ße durchgefu¨hrt. Fu¨r Testfa¨lle
wie B6 oder B12 konvergiert der genetische Algorithmus sehr schnell (nach 20 bis
40 Generationen). Allerdings waren fu¨r gro¨ßere Cluster (B16, B20, B24) auch nach
80 Generationen noch keine der energetisch gu¨nstigen Strukturen gefunden. Um die
Konvergenz zu beschleunigen, wurden der Startpopulation bereits optimierte Struk-
turen, bestehend aus Doppel- oder Dreifachba¨ndern, quasiplanare (QP) Strukturen,
sowie zylindrische Strukturen (CL), die aus zwei bis vier Ringen bestehen, zugefu¨gt.
Dies liefert dem genetischen Algorithmus die typischen Strukturmotive, die sowohl
aus fru¨heren Vero¨ffentlichungen als auch aus den ersten Testrechnungen resultieren.
Leider garantiert dies nicht, dass man die Struktur des GMs gefunden hat, allerdings
wurden alle bisher vero¨ffentlichten sowie zusa¨tzliche Strukturen gefunden. Dies ist
zumindest ein Indiz dafu¨r, dass man das GM gefunden haben ko¨nnte. Die letzte
Population des genetischen Algorithmus wird erneut (mit der gro¨ßeren def2-TZVPP
[44] Basis) geometrieoptimiert, unter Verwendung des besseren TPSS Funktionals
[45] und der gewu¨nschten Ladung. Alle Rechnungen wurden mit dem TURBOMOLE
Programmpaket und die nicht-hybrid DFT mit dem RI-DFT Modul des Rechenpakets
durchgefu¨hrt [46, 47] 1. Es sind die jeweiligen gu¨nstigsten 30 Strukturen im Laufe der
Durchfu¨hrung einer GM-Suche unter wiederholter Anwendung des genetischen Algo-
rithmus der einzelnen Generationen des B+12 in Abb. 4.4 dargestellt. A¨ndert sich die
Energie von einer zur na¨chsten Generation nicht, so bleibt die vorhandene Struktur
auch in dieser Generation bestehen. Die GM-Struktur (Test-Struktur 6) wurde nach
dem Durchlauf von 6 Zylken gefunden. Insgesamt kann man der Abbildung entneh-
men, dass die Energien mit einer zunehmenden Anzahl an Zyklen bis zur Konstanz
abnimmt.
Rechnungen liefern im Allgemeinen strukturelle Parameter zuverla¨ssiger als Energien.
Deswegen beru¨cksichtigen wir im folgenden auch Strukturen, die wenige Zehntel eV
u¨ber dem des GM liegen. Es lassen sich daher alleine aus Rechnungen nur schwer
Strukturen vorhersagen. Um die vorgeschlagenen Kandidatstrukturen zu besta¨tigen
1Fermi smearing (teilweise Orbitalbesetzung) wurde mit einer anfa¨nglichen Besetzung verwen-
det, die keinem Singulett entsprach, um die ku¨nstliche α-β Spin Symmetrie aufzuheben und
zusa¨tzlich Relaxation in ho¨here Spinzusta¨nde wa¨hrend der Suche des GMs zu erlauben.
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Strukturaufklärung durch Mobilitätsmessungen an massenselektierten Clusterionen in der Gasphase
- Titel
- Strukturaufklärung durch Mobilitätsmessungen an massenselektierten Clusterionen in der Gasphase
- Autor
- Esther Oger
- Verlag
- KIT Scientific Publishing
- Datum
- 2010
- Sprache
- deutsch
- Lizenz
- CC BY-NC-ND 3.0
- ISBN
- 978-3-86644-453-9
- Abmessungen
- 21.0 x 29.7 cm
- Seiten
- 144
- Schlagwörter
- Strukturaufklärung, Ionenmobilität, Borcluster-Kationen, Zinncluster-Anionen, Zinncluster-Kationen
- Kategorien
- Naturwissenschaften Chemie