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Exploring atom-pairwise and many-body dispersion corrections for the BEEF-vdW functional

DOI zum Zitieren der Version auf EPub Bayreuth: https://doi.org/10.15495/EPub_UBT_00008247
URN zum Zitieren der Version auf EPub Bayreuth: urn:nbn:de:bvb:703-epub-8247-4

Titelangaben

Keller, Elisabeth ; Blum, Volker ; Reuter, Karsten ; Margraf, Johannes T.:
Exploring atom-pairwise and many-body dispersion corrections for the BEEF-vdW functional.
In: The Journal of Chemical Physics. Bd. 162 (2025) Heft 7 . - 074111.
ISSN 0021-9606
DOI der Verlagsversion: https://doi.org/10.1063/5.0248728

Volltext

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Format: PDF
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Version: Veröffentlichte Version
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Abstract

The Bayesian error estimation functional (BEEF-vdW) is widely used in surface science and catalysis, because it provides a balanced description of molecular, surface, and solid state systems, along with reliable error estimates. However, the nonlocal van-der-Waals density functional (vdW-DF2) employed in BEEF-vdW can be computationally costly and displays relatively low accuracy for molecular systems. Therefore, this work explores whether atom-pairwise and many-body dispersion treatments represent viable alternatives to using the vdW-DF2 functional with BEEF-vdW. To this end, we investigate the performance of commonly used atom-pairwise corrections i.e., the Tkatchenko–Scheffler (TS) and the exchange-hole dipole moment (XDM) approaches and many-body dispersion (MBD) treatments for molecular, surface, and solid-state systems. The results indicate that atom-pairwise methods such as TS and particularly XDM provide a good balance of cost and accuracy across all systems.

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Keywords: Density functional theory; Bayesian error estimation
Themengebiete aus DDC: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 500 Naturwissenschaften
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 540 Chemie
Institutionen der Universität: Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften > Fachgruppe Chemie > Lehrstuhl Physikalische Chemie V - Theorie und Maschinelles Lernen
Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften > Fachgruppe Chemie > Lehrstuhl Physikalische Chemie V - Theorie und Maschinelles Lernen > Lehrstuhl Physikalische Chemie V - Theorie und Maschinelles Lernen - Univ.-Prof. Dr. Johannes Theo Margraf
Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften
Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften > Fachgruppe Chemie
Sprache: Englisch
Titel an der UBT entstanden: Ja
URN: urn:nbn:de:bvb:703-epub-8247-4
Eingestellt am: 27 Feb 2025 09:08
Letzte Änderung: 27 Feb 2025 09:08
URI: https://epub.uni-bayreuth.de/id/eprint/8247

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