用于自动和高效地计算化学反应的动力学数据的蒙特卡洛方法与流程

1.本发明涉及一种用于计算化学反应的过渡态的计算机实现的方法，以及一种用于数据处理的系统，该系统包括用于执行所述方法的装置，一种计算机程序，该计算机程序包括促使计算机执行所述方法的指令，以及所述计算机程序的用途。本发明还涉及用于自动和有效地确定化学反应的动力学数据的系统、方法和装置。


背景技术：

2.在化学反应期间，参与的原子会改变其几何结构，并且键会断裂并形成新的键。在此，参与的原子的能量也会改变并且在该化学反应的变化过程期间达到最大能量的状态，即所谓的过渡态。所述过渡态代表将化学反应的反应物与产物分开的势垒或活化势垒。如果克服了活化势垒，则形成所述产物。化学反应期间的能量可以借助于所谓的势能超表面来表示，所述势能超表面根据参与反应的原子的几何结构来映射参与反应的原子的势能。在此，势能超表面还映射不形成任何产物的状态。在克服过渡态的条件下形成产物的直接反应路径可以被显示为曲线，在该曲线中绘制了分子的各个原子之间的距离与能量的关系。借助于量子化学方法和数学近似方法，可以计算出分子或多个分子的系统的几何结构能量，其中在此要观察的函数空间包括所述分子的自由度。这些方法使得可以确定过渡态时的几何结构，并且允许预测化学反应的反应动力学。
3.一种可以用于确定过渡态时的几何结构的公知方法是牛顿
‑
拉夫森方法。但是，借助于牛顿
‑
拉夫森方法计算过渡态具有一些缺点。首先，牛顿
‑
拉夫森算法不能应用于分子的每个任意起始几何结构，而只能应用于已经非常接近于过渡态的几何结构的分子几何结构。这是费事的，因为分子几何结构与过渡态的几何结构相近似通常是手动进行的，即，在计算机上手动设置键长。还已知以下方法，其中首先使用其他方法来计算势能超表面，从所述势能超表面中标识出可能的鞍点。因此，在这些方法中也必须首先确定已经非常接近于过渡态的几何结构的几何结构。由于这些原因，利用目前的计算机技术，借助于牛顿
‑
拉夫森算法特别是对于具有多于100原子的分子计算过渡态特别耗时且成本高昂。为了使用牛顿
‑
拉夫森程序和基于牛顿
‑
拉夫森程序的近似，还必须根据所观察分子的核坐标强制计算能量的二阶导数。所述二阶导数的计算耗费与分子大小成平方比例关系，因此决定了计算活化能的速度。
4.lin等人（“a flexible transition state searching method for atmospheric reaction systems（大气反应系统的柔性过渡态搜索方法）”，chemical physics 450
‑
451，2015年，21
‑
31页）公开了一种用于在气相中研究大气化学反应的方法。在第一步骤中，该方法包括使用力场方法基于蒙特卡洛方法筛选势能超表面，其中标识出近似的鞍点状区域。在该文献中，对应蒙特卡洛方法所使用的观测值是能量函数的值。然后基于此尝试借助于牛顿
‑
拉夫森方法来定位化学过渡态。使用该文献中公开的蒙特卡洛方法必须首先仿真整个势能超表面，然后才能标识出近似的鞍点状区域。因此，使用这种蒙特卡洛方法无法有针
对性地优化鞍点状区域。由于这个原因，不可能有效地使用用于定位所需鞍点的计算资源。使用目前的计算机技术将该文献中公开的方法的使用限制为具有7到30个原子的小分子。此外，使用数学上高度简化的方法。
5.e. mart
í
nez
‑
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ez等人（“an automated transition state search using classical trajectories initialized at multiple minima（使用在多个极小值处初始化的经典轨迹的自主过渡态搜索）”，phys chem chem phys，2015年6月14日，17（22）：14912
‑
21；“tsscds2018：a code for automated discovery of chemical reaction mechanisms and solving the kinetics（用于化学反应机制自动发现和求解动力学的代码）”，j. comp. chem.，2018年9月24日，39（23）1922
‑
1930）公开了用于研究化学反应路径的方法。在这些文献中，化学分子的势能超表面是使用数学简化方法计算的。然后尝试用普通的伪牛顿
‑
拉夫森方法计算化学相关的过渡态。在这些文献中也不利的是，必须首先计算整个势能超表面，这是费时的并且需要计算能力。此外，该方法也只能应用于较小的分子。
6.jacobson等人（“automated transition state search and its application to diverse types of organic reactions（自主过渡态搜索及其在多种类型的有机反应中的应用）”，j. chem. theory comput. 13，11，5780
‑
5797）公开了一种用于自动计算化学过渡态的方法。在该文献中，从化学平衡态中计算化学过渡态。该过程需要对化学平衡态进行单独的计算，然后才能对获得的几何结构进行插值，利用获得的几何结构来近似过渡态。然后在进一步的步骤中，尝试基于该近似来计算过渡态几何结构。所需平衡态的创建需要技术人员的额外工作耗费。在公开的该方法中使用的插值不能成功地应用于任意分子几何结构。
7.hu等人（“a gradient
‑
directed monte carlo method for global optimization a discrete space: application to protein sequence design and folding（梯度定向蒙特卡洛方法用于在离散空间中的全局优化：应用于蛋白质序列设计和折叠）”，j chem phys. 2009年10月21日；131（15）：154117）公开了一种用于计算蛋白结构的方法。在该方法中使用蒙特卡洛方法计算蛋白质结构的折叠。为了加速蒙特卡洛程序的收敛，计算梯度，这些梯度影响原子位置的偏转的方向和大小。该出版物没能识别出该方法用于有针对性地计算鞍点的任何可能的用途。
8.因此，需要一种用于计算过渡态的方法，在该方法中可以利用简单的方法，特别是计算机实现的方法来近似化学反应的过渡态的分子几何结构。特别地，需要一种无需事先计算势能超表面就能确定过渡态的方法。在此，使用需要大量计算耗费并且定性地精度较低的方法。特别地，应当尽可能避免应用包括根据原子坐标计算能量的二阶导数的方法，如牛顿拉夫森方法法或伪牛顿拉夫森方法。这些方法要么在定位过渡态时提供差的成功率，要么禁止要求资源，特别是对于大分子而言。通过这种方式可以减少诸如处理器和存储介质的资源的利用率。


技术实现要素：

9.本发明的任务是提供一种计算机实现的方法，其中利用容易应用的，特别是计算机实现的方法借助于量子化学方法来计算过渡态的几何结构。在此优选应当尽可能不使用以下量子化学方法，在所述量子化学方法中必须根据所观察分子的核坐标来计算能量的二
阶导数，以便能够计算过渡态。特别地，应当不必事先计算化学反应的势能超表面就可以确定所述化学反应的过渡态的分子几何结构。特别地，应当提供一种用于计算优选具有多于100个原子的分子的过渡态的计算机实现的方法。
10.该任务通过一种用于计算化学反应的过渡态的计算机实现的方法来解决，该方法包括以下步骤a 产生起始几何结构a1 提供处于高能基态的至少一个分子的三维表示，a2选择所述至少一个分子的至少一个键并选择所述键的长度，其中所选择的长度不与在所述分子的高能基态下的键的长度对应，从而获得所述化学反应的起始几何结构，a3 以笛卡尔坐标和/或内部坐标进行所述起始几何结构的三维表示，b 确定优化的起始几何结构b1 设定函数空间，所述函数空间包括来自步骤a2的至少一个键和通过所述键连接的原子，b2 借助于量子化学方法并且利用边界条件对在步骤b1中选择的函数空间进行几何结构优化，从而获得优化的起始几何结构，所述边界条件是在步骤a2中选择的至少一个键的长度保持恒定，b3 确定优化的起始几何结构的梯度范数b3，其中所述梯度范数是通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得的，其中e=优化的起始几何结构的总能量，而x=优化的起始几何结构中的分子的核坐标，b4.1如果梯度范数b3为，0 ≤
ꢀꢀ
≤ 0.03 e
h a0‑1，则将所述优化的起始几何结构分类为所述化学反应的过渡态的前体，并用步骤d1继续所述方法，或者b4.2 如果梯度范数b3为 > 0.03 e
h a0‑1，则从所述优化的起始几何结构出发，通过包括以下步骤的方法确定所述化学反应的过渡态的前体：c 确定所述化学反应的过渡态的前体c1 应用蒙特卡洛算法改变所述优化的起始几何结构，其中c1.1 从步骤b1中选择的函数空间中随机选择至少一个原子，c1.2 随机选择用于使步骤c1中选择的原子偏转的向量，其中使用梯度范数b3对所述向量的随机选择量加权，c1.3 基于来自步骤c1.2的向量将在步骤c1.1中选择的原子从该原子在所述优化的起始几何结构中的位置偏转，从而获得所述化学反应的过渡态的前体，c2 借助于所述量子化学方法并使用边界条件对所述过渡态的前体进行几何结构优化，所述边界条件是，来自步骤a2的至少一个键具有在步骤c3中确定的长度，c3为来自步骤c2的过渡态的前体确定梯度范数c3，其中所述梯度范数通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得，其中e=所述过渡态的前体的总能量，而x=所述过渡态的前体中分子的核坐标，c4.1 如果梯度范数c3为 0 ≤
ꢀꢀ
≤ 0.03 e
h a0‑1，则用步骤d1继续该方法，或者c4.2 如果梯度范数c3为 > 0.03 e
h a0‑1，则重复步骤c1至c3，直到获得梯度范
数c3
ꢀꢀ
0 ≤
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≤ 0.03 e
h a0‑1为止，其中（a）在步骤c1至c3已执行一次的情况下，如果所述过渡态的前体的几何结构的梯度范数c3的值低于所述优化的起始几何结构的梯度范数b3的值，则在步骤c1中改变所述过渡态的前体的几何结构，或（b）在多次执行步骤c1至c3的情况下，在步骤c1中改变所述优化的起始几何结构的几何结构或来自先前重复的过渡态的以下前体的几何结构，所述前体与迄今为止获得的所有梯度范数c3和b3相比具有最低的梯度范数c3或b3的值，d 确定所述过渡态d1 改变来自步骤c4.1的前体或来自步骤b4.1的前体，其方式是对b1中定义的函数空间内的原子执行以下步骤，d1.1 从步骤b1中选择的函数空间中选择原子，d1.2 选择用于使步骤d1.1中选择的原子发生偏转的向量，d1.3 基于来自步骤d1.2的向量将步骤d1.1中选择的原子从其在所述前体中的位置偏转，其中所述位置一次偏转了所述向量的量的正值并且一次偏转了所述向量的量的负值，从而在执行步骤d1.1至d.1.3时获得两个偏转的前体，d2 在边界条件下借助于所述量子化学方法对来自步骤d1的两个偏转的前体进行几何结构优化，从而获得两个优化的前体（i）和（ii），所述边界条件是d1中获得的键距保持恒定，d3 借助于所述量子化学方法计算来自步骤d2的两个优化的前体（i）和（ii）的能量，d4 将两个优化的前体的能量值与步骤d1中使用的前体的梯度范数c3或b3的值进行比较，d4.1 如果优化的前体（i）的能量值和优化的前体（ii）的能量值分别小于在步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值，则将在步骤d1中使用的前体分类为过渡态，d4.2 如果优化的前体（i）的能量值或优化的前体（ii）的能量值不是分别小于步骤d1中所使用的前体的能量c3或b3的值，则从步骤c1开始重复所述方法。
11.令人惊讶地发现，通过使用合适的蒙特卡洛方法改变不同的分子几何结构并借助于质量标准来近似过渡态的几何结构，可以解决所述任务。此外，令人惊讶地发现，通过在蒙特卡洛方法中使用直接反应路径的曲线的梯度作为可观测量，可以解决所述任务。由此可以减少待处理的函数空间，该函数空间应当映射在所述化学反应的过渡态时的分子几何结构，使得无需事先计算势能超表面或手动搜索分子几何结构就能够计算鞍点。此外，令人惊讶地发现，利用根据本发明的方法可以计算高维函数空间中的鞍点，而无需使用基于牛顿
‑
拉夫森的方法。代替根据核坐标计算能量的二阶导数，通过无穷小的偏转和随后的几何结构优化来验证鞍点周围的区域。在此，沿着键解离的偏转必定导致总能量的减少。通过这种方式，可以完全绕过如在基于牛顿
‑
拉夫森的方法中那样根据核坐标进行耗时的能量二阶导数计算。利用目前的计算机技术，还可以利用根据本发明的方法来明显更短和更快地计算出具有多于100个原子的分子的过渡态，尤其是还通过减少处理对应的常规过程所需的人员耗费来实现。在此也节省了计算机资源。
12.在根据本发明的方法中，首先在步骤a中产生起始几何结构，其方式是在步骤a1中
提供处于高能基态的至少一个分子的三维表示。然后，在步骤a2中选择分子的键并且选择所述键的长度，该长度与在高能基态下的键长度不同，从而获得起始几何结构。所选择的键优选是在要考虑的化学反应中形成或断裂的那些键。与在高能基态下的键长度不同的键长度比在高能基态下的键大10至90％，优选地20％至40％。
13.优选地，来自步骤a1的至少一个分子具有多于100个原子的大小，更优选地多于80个原子，更优选多于60个原子，和/或步骤a2中选择的键的长度最多为230pm，优选为最多200pm，更优选最多180pm，更优选150pm。
14.步骤a优选由用户执行，所述用户将步骤a1中处于高能基态下的分子的三维表示，以及步骤a2中键和所述键的长度的选择并且步骤a3中起始几何结构的显示输入到用于所述计算机实现的方法的输入掩码中。
15.在根据本发明的方法的另一优选实施方式中，在步骤a1中提供至少两个分子i和ii，并且在步骤a2中，替代于或附加于所述至少一个键，还可以选择来自分子i的至少一个原子与来自分子ii的至少一个原子之间的至少一个距离以及所述至少一个距离的长度，其中该距离的长度特别是最多230pm，优选最多200pm，更优选为最多180pm，更优选150pm。如果用至少两个分子i和ii来执行所述方法并且选择不同分子的原子之间的距离的长度，则可以优选地使用所述方法来计算合成反应的过渡态。优选地，分子i具有2到1000个原子的大小，分子ii具有2到1000个原子的大小，更优选分子i具有2到800个原子的大小，分子ii具有2到800个原子的大小，更优选地分子i具有2到600个原子的大小，而分子ii具有2到600个原子的大小。来自分子i和来自分子ii的原子的总和优选大于100个原子。
16.优选地，分子i是用于化学反应，特别是用于聚合物合成的催化剂，而分子ii是所述化学反应的反应物。在该实施方式中，聚合物合成优选为聚氨酯合成。在该实施方式中的化学反应优选还是用于聚合反应的单体、工业上所需的基本化学物质、添加剂、表面活性剂和药理活性物质的合成。特别地，所述化学反应是利用催化剂获得的基本化学物质或用于化学合成的反应物的合成。添加剂通常被理解为用于塑料的添加剂，例如增塑剂、抗氧化剂、调节剂，以及用于燃料的添加剂，在这些添加剂合成时均使用催化剂。
17.在步骤a3中，以笛卡尔坐标和/或内部坐标来表示在步骤a2中选择的起始几何结构。内部坐标使用键长、键角和扭转角描述原子相对于彼此的空间排列。
18.在根据本发明的方法的步骤b中，确定优化的起始几何结构。为此，首先在步骤b1中设定函数空间。所述函数空间包括所选择的原子的空间坐标，其中分子中包含的所有原子坐标的向量空间中的空间坐标跨越一个子空间。为所述函数空间选择的原子是一组参与键解离或优选参与合成反应的原子。此外，所述函数空间包括来自步骤a2的至少一个键。在具有至少两个分子i和ii的优选实施方式中，所述函数空间包括来自分子i的至少一个原子与来自分子ii的至少一个原子之间的距离。
19.在接下来的步骤b2中，借助于量子化学方法对起始几何结构进行几何优化，其边界条件是在步骤a2中选择的至少一个键的长度保持恒定，从而获得优化的起始几何结构。在此，几何结构优化包括被选择为起始几何结构的分子的所有原子。在具有至少两个分子i和ii的优选实施方式中，在几何结构优化时来自分子i的至少一个原子与来自分子ii的至少一个原子之间的距离保持恒定，从而获得优化的起始几何结构。
20.在具有边界条件的几何结构优化的情况下，利用量子化学方法将分子的总能量作
为包含在分子中的原子的核坐标的函数来最小化。为了获得局部能量最小值，根据梯度最小化所述能量（例如，最陡下降），其中只要所述边界条件允许就将所述能量最小化。
21.在步骤b3中，针对先前获得的优化的起始几何结构确定梯度范数b3，其中所述梯度范数是通过借助于量子化学方法对函数e=f（x）求一阶导数而获得的，其中e=优化的起始几何结构的总能量，而x=在优化的起始几何结构中分子的核坐标。在步骤b3中使用与步骤b2中相同的量子化学方法。所述向量的欧几里得范数是所述梯度范数。换句话说，计算所述能量的梯度向量。所述梯度向量跨越与分子相同的向量空间。所述向量的每个分量都由以x
i
坐标表示的能量偏导数组成，并在x
i
坐标的单位向量的方向上伸展。然后确定该向量的（欧几里得）范数。
22.所述方法的进一步执行取决于所获得的梯度范数b3的大小。如果梯度范数b3为 0 ≤
ꢀꢀ
≤ 0.03 e
h a0‑1，则可以将所述优化的起始几何结构分类为化学反应的过渡态的前体，并且可以省略所述方法的步骤c，并且可以用步骤d1继续该方法。如果梯度范数b3为 > 0.03 e
h a0‑1，则执行所述方法的步骤c，并首先确定所述化学反应的过渡态的前体，而且是从所述优化的起始几何结构出发。在此，e
h
代表hartree能量，其中1e
h
=4.3597
·
10
‑
18
j，而a0代表玻尔半径，其中1a0=5.29
·
10
‑
11
m。
23.在步骤c中，确定化学反应的过渡态的前体。为此，应用蒙特卡洛算法来改变所述优化的起始几何结构，其方式是对由一个分子或优选地至少两个分子i和ii的几何结构组成的集合体中的原子进行随机生成的偏转。
24.蒙特卡洛算法或方法是通过数值近似求解以解析方式无法求解或难以求解的数学问题的仿真方法。在此，通过大量随机排列的个体实验来描述一个实验的最可能的变化过程。
25.在步骤c中根据本发明应用的蒙特卡洛算法中，对由一个分子或至少两个分子i和ii的几何结构组成的集合体中的原子进行随机生成的偏转，并观察可观测量的变化。该可观测量是梯度范数。在此，根据本发明的方法仅改变子空间，该子空间的维数明显小于所述集合体的整个函数空间，并且将整个集合体的可观测量的变化视为减小的函数空间的函数。
26.为此，在步骤c1.1中，从在步骤b1中选择的函数空间中选择至少一个原子。这是借助于随机数z1完成的。在步骤c1.2中，通过其他随机数z2选择由z1选择的原子的偏转方向或用于所述偏转的向量的方向。所述方向优选地通过以下方式定义：在优选的步骤cl.2a中从减小的函数空间中选择与步骤cl.1中选择的原子不同的原子的位置，然后在优选的步骤c1.2b中选择所述偏转的方向，其中在步骤c1.2a中选择的原子的位置确定所述向量的方向。在优选的步骤c1.2c中，优选地通过第三随机数z3确定所述偏转的幅度。
27.在根据本发明的方法的优选实施方式中，步骤c1.2包括以下其他步骤：cl.2a 从步骤b1中选择的函数空间中确定与步骤c1.1中选择的原子不一致的其他原子，cl.2b 选择所述向量的方向，其中在步骤cl.2.a中选择的原子的位置确定所述向量的方向，c1.2c 随机选择所述向量的长度，其中所述向量的长度值可以取正值或负值。
28.在步骤c1.2中对所述向量的随机选择量的加权优选通过将所述向量的随机选择量的数值乘以梯度范数b3的数值来进行。
29.由于在步骤c1.2中选择的原子的位置确定了所述向量的方向，因此所述函数空间受到了尽可能强的限制，并且该措施还导致主要的键长发生了改变，所述主要的键长具有很可能在反应期间实际达到的长度。
30.在步骤c1.3中，基于来自步骤c1.2的向量，将在步骤c1.1中选择的原子从其在所述优化的起始几何结构中的位置偏转，从而获得所述化学反应的过渡态的前体。
31.在步骤c2中借助于量子化学方法对所获得的过渡态的前体进行几何结构优化，其边界条件是来自步骤a2的至少一个键具有在步骤c1.3中确定的长度。在步骤c2中，使用与步骤b2和b3相同的量子化学方法。然后在步骤c3中为来自步骤c2的过渡态的前体确定梯度范数c3，其中该梯度范数是通过借助于量子化学方法对函数e=f（x）求一阶导数获得的，其中e=过渡态的前体的总能量，而x=在过渡态的前体中分子的核坐标。在步骤c3中，使用与步骤b2、b3和c2相同的量子化学方法。
32.所述方法的进一步执行取决于所获得的梯度范数c3的大小。如果梯度范数c3为 0 ≤
ꢀꢀ
≤ 0.03e
h a0‑1，则可以对过渡态的前体执行所述方法的步骤d1。在此，e
h
代表hartree能量，其中1e
h
=4.3597
·
10
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j，而a0代表玻尔半径，其中1a0=5.29
·
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m。
33.如果梯度范数c3为 > 0.03 e
h a0‑1，则在步骤4.2中重复步骤c1至c3，直到获得梯度范数c3
ꢀꢀ
0 ≤
ꢀꢀ
≤ 0.03 e
h a0‑1。通过重复步骤c1至c3，示出了一种迭代方法，利用该迭代方法应当使所述梯度范数最小化。因此，作为重复该方法的起点，应当分别选择已经具有最低可能的梯度范数的分子几何结构。因此在重复步骤c1至c3时，在步骤c1中不仅可以改变优化的起始几何结构，而且也可以改变过渡态的前体，只要其梯度范数c3的值小于所述优化的起始几何结构的梯度范数c3的值。优选地，存储在执行所述方法时获得的优化的起始几何结构以及获得的过渡态的（一个或多个）前体以及各自梯度范数c3的值。
34.在步骤c1至c3已执行一次的情况下，为了执行所述重复可以从两个分子几何结构中选择具有最低梯度范数的分子几何结构，即优化的起始几何结构或在第一次遍历中获得的过渡态的前体。在步骤c1至c3已经执行了一次的情况下，如果过渡态的前体的几何结构的梯度范数c3的值低于优化的起始几何结构的梯度范数b3的值，则在步骤c1中改变过渡态的前体的几何结构。
35.在已经执行了步骤c1至c3的情况下，为了执行所述重复可以从多于两个的分子几何结构中选择具有最低梯度范数的分子几何结构，即优化的起始几何或在所述重复中获得的过渡态的（多于一个）前体。在已经多次执行了步骤c1至c3的情况下，在步骤c1中改变优化的起始几何结构的几何结构或来自先前重复的过渡态的以下前体的几何结构，所述前体与迄今为止所有获得的梯度规范c3和b3相比具有梯度范数c3或b3的最低值。
36.优选地，在步骤c4.1中梯度范数c3≤ 0.02 e
h a0‑1，优选为c3≤ 0.01 e
h a0‑1，并且一直执行步骤c4.2，直到获得梯度范数c3≤ 0.02 e
h a0‑1，优选c3≤ 0.01 e
h a0‑1。
37.优选重复步骤c4.2最多50次，优选最多40次，更优选最多30次，更优选最多10次，特别是最多3次。优选地，在执行步骤c4.2时，当重复步骤c1时可以选择与先前执行所述方法时不同的原子。
38.根据本发明的方法的一个优点是，在应用蒙特卡洛算法进行改变时，仅所选择的
函数空间（即参与所观察的键解离或优选合成反应的原子的子空间）的原子坐标跨越在包含在分子或分子集合体中的所有原子坐标的向量空间中。也就是说，根据本发明的蒙特卡洛算法仅在该子空间中运算，因为其函数仅在该子空间中定义。由此，参与所述解离或优选合成反应的坐标的子空间是蒙特卡洛算法的函数空间。能量和梯度向量（或其范数）的计算虽然取决于分子中的全部坐标，但是根据本发明的蒙特卡洛算法仅根据所述子空间的坐标来观察该计算。为了在观察该计算时使得函数值，即待最小化的梯度范数保持唯一，在每次观察所述函数值之前，通过具有（一个或多个）边界条件的几何结构优化来使整个分子结构松弛。在此，所述（一个或多个）边界条件是由蒙特卡洛算法产生的键距。
39.在步骤d1中，借助于量子化学方法和伪牛顿
‑
拉夫森算法来松弛来自步骤c4.1的前体或来自步骤b4.1的前体，从而获得过渡态。在步骤d1中，使用与步骤b2、b3、c2和c3相同的量子化学方法。
40.如果已将梯度范数足够最小化，则在步骤d中通过无穷小的偏转和随后的几何结构优化来验证在获得的固定点区域中的负曲率特性。在此，沿着键解离的偏转必定导致总能量的减少。本发明的另一个优点是，通过这种方式可以完全绕过根据核坐标进行复杂的能量二阶导数计算。
41.优选地，在步骤d3中将两个优化的前体（i）和（ii）的能量以单位e
h a0‑1的单位表示。
42.如果优化的前体（i）的能量值以及优化的前体（ii）的能量值均小于在步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值，则在步骤d4.1中将前体分类为过渡态。如果优化的前体（i）或（ii）的两个能量值之一，或者优化的前体（i）和（ii）的两个能量值都大于在步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值，则从步骤c开始重复所述方法。从步骤c开始所述方法优选重复最多10次，优选最多3次。
43.在步骤b2、b3、c2、c3、d2和d3中，分别使用相同的量子化学方法。优选地，来自步骤b2、b3、c2、c3、d2和d3的量子化学方法是半经验方法、密度泛函理论方法或薛定谔方程的近似，特别优选密度泛函理论方法，例如具有def2
‑
svp基本设置的tpss密度泛函，如在turbomole程序包中以标准方式实现的。在优选的实施方式中，利用程序包turbomole执行量子力学计算。优选地，为了所述计算使用具有16个核心处理器和25mb中间存储器的计算机，所述核心处理器的时钟频率为3.20ghz，并且所述中间存储器具有128gb ddr4 2400 rg ecc的ram存储器。
44.优选地，所述化学反应是选自由聚合物合成（特别是聚氨酯合成），用于聚合反应的单体、工业上所需的基本化学物质、添加剂、表面活性剂和药理活性物质的合成构成的组的一种合成。特别地，所述化学反应是利用催化剂获得的基本化学物质或用于化学合成的反应物的合成。添加剂通常被理解为用于塑料的添加剂，例如增塑剂、抗氧化剂、调节剂，以及用于燃料的添加剂，在这些添加剂合成时均使用催化剂。
45.如果在所述方法的优选实施方式中提供至少两个分子i和ii，则可以优选地重复所述方法的在字母a，b和c下提到的步骤，其中与所述方法的先前执行相比，在每次重复时改变分子i或提供非分子i的分子，以及不改变分子ii，并且也不提供非分子ii的分子，并且执行附加步骤d0：
d0 对在所述重复中获得的过渡态的不同前体的梯度范数c3进行比较，并且选择过渡态的具有最低梯度范数c3的前体，以及对所选择的过渡态的前体执行步骤d1和/或d2。
46.在所述方法的上述优选实施方式中，首先针对分子的不同组合计算梯度范数c3，并存储结果。然后，在优选的步骤d0中，可以比较所获得的梯度范数c3的值，并且可以选择具有最低梯度范数c3的分子组合。因此，所述方法的该优选实施方式使得能够直接比较不同的分子组合。
47.本发明的另一主题是一种用于数据处理的系统，该系统包括用于执行根据本发明的方法的装置。
48.此外，本发明的其他主题是一种计算机程序和一种计算机可读存储介质，包括指令，所述指令在由计算机执行所述程序时促使所述计算机执行一种方法的以下步骤：a 产生起始几何结构a1 提供处于高能基态的至少一个分子的三维表示，a2选择所述至少一个分子的至少一个键并选择所述键的长度，其中所选择的长度不与在所述分子的高能基态下的键的长度对应，从而获得所述化学反应的起始几何结构，a3 以笛卡尔坐标和/或内部坐标进行所述起始几何结构的三维表示，b 确定优化的起始几何结构b1 设定函数空间，所述函数空间包括来自步骤a2的至少一个键和通过所述键连接的原子，b2 借助于量子化学方法并且利用边界条件对在步骤b1中选择的函数空间进行几何结构优化，从而获得优化的起始几何结构，所述边界条件是在步骤a2中选择的至少一个键的长度保持恒定，b3 确定优化的起始几何结构的梯度范数b3，其中所述梯度范数是通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得的，其中e=优化的起始几何结构的总能量，而x=优化的起始几何结构中分子的核坐标，b4.1 如果梯度范数b3为，0 ≤
ꢀꢀ
≤ 0.03 e
h a0‑1，则将所述优化的起始几何结构分类为所述化学反应的过渡态的前体，并用步骤d1继续所述方法，或者b4.2 如果梯度范数b3为 > 0.03 e
h a0‑1，则从所述优化的起始几何结构出发，通过包括以下步骤的方法确定所述化学反应的过渡态的前体：c 确定所述化学反应的过渡态的前体c1 应用蒙特卡洛算法改变所述优化的起始几何结构，其中c1.1 从步骤b1中选择的函数空间中随机选择至少一个原子，c1.2 随机选择用于使步骤c1中选择的原子偏转的向量，其中使用梯度范数b3对所述向量的随机选择量加权，c1.3 基于来自步骤c1.2的向量将在步骤c1.1中选择的原子从该原子在所述优化的起始几何结构中的位置偏转，从而获得所述化学反应的过渡态的前体，c2 借助于所述量子化学方法并使用边界条件对所述过渡态的前体进行几何结构优化，所述边界条件是，来自步骤a2的至少一个键具有在步骤c3中确定的长度，c3为来自步骤c2的过渡态的前体确定梯度范数c3，其中所述梯度范数通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得，其中e=所述过渡态的前体的总能量，而x=所
述过渡态的前体中分子的核坐标，c4.1 如果梯度范数c3为 0 ≤
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≤ 0.03 e
h a0‑1，则用步骤d1继续该方法，或者c4.2 如果梯度范数c3为 > 0.03 e
h a0‑1，则重复步骤c1至c3，直到获得梯度范数c3
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0 ≤
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≤ 0.03 e
h a0‑1为止，其中（a）在步骤c1至c3已执行一次的情况下，如果所述过渡态的前体的几何结构的梯度范数c3的值低于所述优化的起始几何结构的梯度范数b3的值，则在步骤c1中改变所述过渡态的前体的几何结构，或（b）在多次执行步骤c1至c3的情况下，在步骤c1中改变所述优化的起始几何结构的几何结构或来自先前重复的过渡态的以下前体的几何结构，所述前体与迄今为止获得的所有梯度范数c3和b3相比具有最低的梯度范数c3或b3的值，d 确定所述过渡态d1 改变来自步骤c4.1的前体或来自步骤b4.1的前体，其方式是对b1中定义的函数空间内的原子执行以下步骤，d1.1 从在步骤b1中选择的函数空间中选择原子，d1.2 选择用于使步骤d1.1中选择的原子发生偏转的向量，d1.3 基于来自步骤d1.2的向量将步骤d1.1中选择的原子从其在所述前体中的位置偏转，其中所述位置一次偏转了所述向量的量的正值并且一次偏转了所述向量的量的负值，从而在执行步骤d1.1至d.1.3时获得两个偏转的前体，d2 在边界条件下借助于所述量子化学方法对来自步骤d1的两个偏转的前体进行几何结构优化，从而获得两个优化的前体（i）和（ii），所述边界条件是d1中获得的键距保持恒定，d3 借助于所述量子化学方法计算来自步骤d2的两个优化的前体（i）和（ii）的能量，d4 将两个优化的前体的能量值与步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值进行比较，d4.1 如果优化的前体（i）的能量值和优化的前体（ii）的能量值分别小于在步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值，则将在步骤d1中使用的前体分类为过渡态，d4.2 如果优化的前体（i）的能量值或优化的前体（ii）的能量值不是分别小于步骤d1中所使用的前体的能量c3或b3的值，则从步骤c1开始重复所述方法。
49.优选地，所述计算机程序和/或所述计算机可读存储介质包括指令，所述指令在该程序由计算机执行时促使所述计算机执行所述方法的步骤b至d。
50.此外，本发明涉及根据本发明的计算机程序或根据本发明的计算机可读存储介质在评估化学反应、特别是聚合物合成的过渡态中的用途。
51.本发明特别是涉及以下实施方式：在第一实施方式中，本发明涉及一种用于计算化学反应的过渡态的计算机实现的方法，包括以下步骤：a 产生起始几何结构a1 提供处于高能基态的至少一个分子的三维表示，
a2选择所述至少一个分子的至少一个键并选择所述键的长度，其中所选择的长度不与在所述分子的高能基态下的键的长度对应，从而获得所述化学反应的起始几何结构，a3 以笛卡尔坐标和/或内部坐标进行所述起始几何结构的三维表示，b 确定优化的起始几何结构b1 设定函数空间，所述函数空间包括来自步骤a2的至少一个键和通过所述键连接的原子，b2 借助于量子化学方法并且利用边界条件对在步骤b1中选择的函数空间进行几何结构优化，从而获得优化的起始几何结构，所述边界条件是在步骤a2中选择的至少一个键的长度保持恒定，b3 确定优化的起始几何结构的梯度范数b3，其中所述梯度范数通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得，其中e=优化的起始几何结构的总能量，而x=优化的起始几何结构中分子的核坐标，b4.1 如果梯度范数b3为 0 ≤
ꢀꢀ
≤ 0.03 e
h a0‑1，则将所述优化的起始几何结构分类为所述化学反应的过渡态的前体，并用步骤d1继续所述方法，或者b4.2 如果梯度范数b3为 > 0.03 e
h a0‑1，则从所述优化的起始几何结构出发，通过包括以下步骤的方法确定所述化学反应的过渡态的前体：c 确定所述化学反应的过渡态的前体c1 应用蒙特卡洛算法改变所述优化的起始几何结构，其中c1.1 从步骤b1中选择的函数空间中随机选择至少一个原子，c1.2 随机选择用于使步骤c1中选择的原子偏转的向量，其中使用梯度范数b3对所述向量的随机选择量加权，c1.3 基于来自步骤c1.2的向量将在步骤c1.1中选择的原子从该原子在所述优化的起始几何结构中的位置偏转，从而获得所述化学反应的过渡态的前体，c2 借助于所述量子化学方法并使用边界条件对所述过渡态的前体进行几何结构优化，所述边界条件是，来自步骤a2的至少一个键具有在步骤c3中确定的长度，c3为来自步骤c2的过渡态的前体确定梯度范数c3，其中所述梯度范数通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得，其中e=所述过渡态的前体的总能量，而x=所述过渡态的前体中分子的核坐标，c4.1 如果梯度范数c3为 0 ≤
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≤ 0.03 e
h a0‑1，则用步骤d1继续该方法，或者c4.2 如果梯度范数c3为 > 0.03 e
h a0‑1，则重复步骤c1至c3，直到获得梯度范数c3
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0 ≤
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≤ 0.03 e
h a0‑1为止，其中（a）在步骤c1至c3已执行一次的情况下，如果所述过渡态的前体的几何结构的梯度范数c3的值低于所述优化的起始几何结构的梯度范数b3的值，则在步骤c1中改变所述过渡态的前体的几何结构，或（b）在多次执行步骤c1至c3的情况下，在步骤c1中改变所述优化的起始几何结构的几何结构或来自先前重复的过渡态的以下前体的几何结构，所述前体与迄今为止获得的所有梯度范数c3和b3相比具有最低的梯度范数c3或b3的值，d 确定所述过渡态
d1 改变来自步骤c4.1的前体或来自步骤b4.1的前体，其方式是对b1中定义的函数空间内的原子执行以下步骤，d1.1 从在步骤b1中选择的函数空间中选择原子，d1.2 选择用于使步骤d1.1中选择的原子偏转的向量，d1.3 基于来自步骤d1.2的向量将步骤d1.1中选择的原子从其在所述前体中的位置偏转，其中所述位置一次偏转了所述向量的量的正值并且一次偏转了所述向量的量的负值，从而在执行步骤d1.1至d.1.3时获得两个偏转的前体，d2 在边界条件下借助于所述量子化学方法对来自步骤d1的两个偏转的前体进行几何结构优化，从而获得两个优化的前体（i）和（ii），所述边界条件是d1中获得的键距保持恒定，d3 借助于所述量子化学方法计算来自步骤d2的两个优化的前体（i）和（ii）的能量，d4 将两个优化的前体的能量值与步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值进行比较，d4.1 如果优化的前体（i）的能量值和优化的前体（ii）的能量值分别小于在步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值，则将在步骤d1中使用的前体分类为过渡态，d4.2 如果优化的前体（i）的能量值或优化的前体（ii）的能量值不是分别小于步骤d1中所使用的前体的能量c3或b3的值，则从步骤c1开始重复所述方法。
52.在第二实施方式中，本发明涉及根据实施方式1的方法，其特征在于，来自步骤a1的至少一个分子具有多于100个原子的大小和/或在步骤a2中选择的键的长度为最多230pm。
53.在第三实施方式中，本发明涉及根据实施方式1或2的方法，其特征在于，步骤c1.2包括其他以下步骤：cl.2a 从步骤b1中选择的函数空间中确定与步骤c1.1中选择的原子不一致的其他原子，cl.2b 选择所述向量的方向，其中在步骤cl.2.a中选择的原子的位置确定所述向量的方向，c1.2c 随机选择所述向量的长度，其中所述向量的长度值可以取正值或负值。
54.在第四实施方式中，本发明涉及根据前述实施方式之一的方法，其特征在于，在步骤c1.2中对所述向量的随机选择量的加权通过将所述向量的随机选择量的数值乘以梯度范数b3的数值来进行。
55.在第五实施方式中，本发明涉及根据前述实施方式之一的方法，其特征在于，在步骤c4.1中梯度范数c3≤ 0.02 e
h a0‑1，优选≤ 0.01 e
h a0‑1，并且一直执行步骤c4.2，直到获得梯度范数c3≤ 0.02 e
h a0‑1，优选≤ 0.01 e
h a0‑1。
56.在第六实施方式中，本发明涉及根据前述实施方式之一的方法，其特征在于，重复步骤c4.2最多50次，优选最多30次，特别是最多3次。
57.在第七实施方式中，本发明涉及根据前述实施方式之一的方法，其特征在于，在执行步骤c4.2时，当重复步骤c1时可以选择与先前执行所述方法时不同的原子。
58.在第八实施方式中，本发明涉及根据前述实施方式之一的方法，其特征在于，来自
步骤b2、b3、c2、c3、d2和d3的量子化学方法是半经验方法、密度泛函理论方法或薛定谔方程的近似，来自步骤b2、b3、c2、c3、d2和d3的量子化学方法特别是密度泛函理论方法。
59.在第九实施方式中，本发明涉及根据前述实施方式之一的方法，其特征在于，所述化学反应是选自由聚合物合成（特别是聚氨酯合成），用于聚合反应的单体、工业上所需的基本化学物质平台化合物、添加剂、表面活性剂和药理活性物质的合成构成的组的一种合成。
60.在第十实施方式中，本发明涉及根据前述实施方式之一的方法，其特征在于，在步骤a1中提供至少两个分子i和ii，并且在步骤a2中替代或附加于所述至少一个键，还选择来自分子i的至少一个原子与来自分子ii的至少一个原子之间的至少一个距离以及所述至少一个距离的长度，其中该距离的长度特别是最多230pm。
61.在第十一实施方式中，本发明涉及根据实施方式10的方法，其特征在于，重复在所述方法的字母a，b和c下提及的步骤，其中与所述方法的先前执行相比，在每次重复时改变分子i或提供非分子i的分子，以及不改变分子ii，并且也不提供非分子ii的分子，并且执行附加步骤d0：d0 对在重复中获得的过渡态的不同前体的梯度范数c3进行比较，并且选择过渡态的具有最低梯度范数c3的前体，以及对所选择的过渡态的前体执行步骤d1和/或d2。
62.在第十二实施方式中，本发明涉及根据实施方式10或11之一的方法，其特征在于，分子i是用于所述化学反应，特别是用于聚合物合成的催化剂，而分子ii是所述化学反应的反应物。
63.在第十三实施方式中，本发明涉及根据实施方式10至13之一的方法，其特征在于，分子i具有2到1000个原子的大小，而分子ii具有2到1000个原子的大小，优选地来自分子i和来自分子ii的原子的总和大于100个原子。
64.在第十四实施方式中，本发明涉及一种用于数据处理的系统，所述系统包括用于执行包括以下步骤的方法的装置：a 产生起始几何结构a1 提供处于高能基态的至少一个分子的三维表示，a2选择所述至少一个分子的至少一个键并选择所述键的长度，其中所选择的长度不与在所述分子的高能基态下的键的长度对应，从而获得所述化学反应的起始几何结构，a3 以笛卡尔坐标和/或内部坐标进行所述起始几何结构的三维表示，b 确定优化的起始几何结构b1 设定函数空间，所述函数空间包括来自步骤a2的至少一个键和通过所述键连接的原子，b2 借助于量子化学方法并且利用边界条件对在步骤b1中选择的函数空间进行几何结构优化，从而获得优化的起始几何结构，所述边界条件是在步骤a2中选择的至少一个键的长度保持恒定，b3 确定优化的起始几何结构的梯度范数b3，其中所述梯度范数通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得，其中e=优化的起始几何结构的总能量，而x=优化的起始几何结构中分子的核坐标，
b4.1 如果梯度范数b3为 0 ≤
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≤ 0.03 e
h a0‑1，则将所述优化的起始几何结构分类为所述化学反应的过渡态的前体，并用步骤d1继续所述方法，或者b4.2 如果梯度范数b3为 > 0.03 e
h a0‑1，则从所述优化的起始几何结构出发，通过包括以下步骤的方法确定所述化学反应的过渡态的前体：c 确定所述化学反应的过渡态的前体c1 应用蒙特卡洛算法改变所述优化的起始几何结构，其中c1.1 从步骤b1中选择的函数空间中随机选择至少一个原子，c1.2 随机选择用于使步骤c1中选择的原子偏转的向量，其中使用梯度范数b3对所述向量的随机选择量加权，c1.3 基于来自步骤c1.2的向量将在步骤c1.1中选择的原子从该原子在所述优化的起始几何结构中的位置偏转，从而获得所述化学反应的过渡态的前体，c2 借助于所述量子化学方法并使用边界条件对所述过渡态的前体进行几何结构优化，所述边界条件是，来自步骤a2的至少一个键具有在步骤c3中确定的长度，c3为来自步骤c2的过渡态的前体确定梯度范数c3，其中所述梯度范数通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得，其中e=所述过渡态的前体的总能量，而x=所述过渡态的前体中分子的核坐标，c4.1 如果梯度范数c3为 0 ≤
ꢀꢀ
≤ 0.03 e
h a0‑1，则用步骤d1继续该方法，或者c4.2 如果梯度范数c3为 > 0.03 e
h a0‑1，则重复步骤c1至c3，直到获得梯度范数c3
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0 ≤
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≤ 0.03 e
h a0‑1为止，其中（a）在步骤c1至c3已执行一次的情况下，如果所述过渡态的前体的几何结构的梯度范数c3的值低于所述优化的起始几何结构的梯度范数b3的值，则在步骤c1中改变所述过渡态的前体的几何结构，或（b）在多次执行步骤c1至c3的情况下，在步骤c1中改变所述优化的起始几何结构的几何结构或来自先前重复的过渡态的以下前体的几何结构，所述前体与迄今为止获得的所有梯度范数c3和b3相比具有最低的梯度范数c3或b3的值，d 确定所述过渡态d1 改变来自步骤c4.1的前体或来自步骤b4.1的前体，其方式是对b1中定义的函数空间内的原子执行以下步骤，d1.1 从在步骤b1中选择的函数空间中选择原子，d1.2 选择用于使步骤d1.1中选择的原子偏转的向量，d1.3 基于来自步骤d1.2的向量将步骤d1.1中选择的原子从其在所述前体中的位置偏转，其中所述位置一次偏转了所述向量的量的正值并且一次偏转了所述向量的量的负值，从而在执行步骤d1.1至d.1.3时获得两个偏转的前体，d2 在边界条件下借助于所述量子化学方法对来自步骤d1的两个偏转的前体进行几何结构优化，从而获得两个优化的前体（i）和（ii），所述边界条件是d1中获得的键距保持恒定，d3 借助于所述量子化学方法计算来自步骤d2的两个优化的前体（i）和（ii）的能量，
d4 将两个优化的前体的能量值与步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值进行比较，d4.1 如果优化的前体（i）的能量值和优化的前体（ii）的能量值分别小于在步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值，则将在步骤d1中使用的前体分类为过渡态，d4.2 如果优化的前体（i）的能量值或优化的前体（ii）的能量值不是分别小于步骤d1中所使用的前体的能量c3或b3的值，则从步骤c1开始重复所述方法。
65.在第十五实施方式中，本发明涉及一种计算机程序，其包括指令，所述指令在由计算机执行所述程序时促使所述计算机执行一种方法的以下步骤：a 产生起始几何结构a1 提供处于高能基态的至少一个分子的三维表示，a2选择所述至少一个分子的至少一个键并选择所述键的长度，其中所选择的长度不与在所述分子的高能基态下的键的长度对应，从而获得所述化学反应的起始几何结构，a3 以笛卡尔坐标和/或内部坐标进行所述起始几何结构的三维表示，b 确定优化的起始几何结构b1 设定函数空间，所述函数空间包括来自步骤a2的至少一个键和通过所述键连接的原子，b2 借助于量子化学方法并且利用边界条件对在步骤b1中选择的函数空间进行几何结构优化，从而获得优化的起始几何结构，所述边界条件是在步骤a2中选择的至少一个键的长度保持恒定，b3 确定优化的起始几何结构的梯度范数b3，其中所述梯度范数通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得，其中e=优化的起始几何结构的总能量，而x=优化的起始几何结构中分子的核坐标，b4.1 如果梯度范数b3为 0 ≤
ꢀꢀ
≤ 0.03 e
h a0‑1，则将所述优化的起始几何结构分类为所述化学反应的过渡态的前体，并用步骤d1继续所述方法，或者b4.2 如果梯度范数b3为 > 0.03 e
h a0‑1，则从所述优化的起始几何结构出发，通过包括以下步骤的方法确定所述化学反应的过渡态的前体：c 确定所述化学反应的过渡态的前体c1 应用蒙特卡洛算法改变所述优化的起始几何结构，其中c1.1 从步骤b1中选择的函数空间中随机选择至少一个原子，c1.2 随机选择用于使步骤c1中选择的原子偏转的向量，其中使用梯度范数b3对所述向量的随机选择量加权，c1.3 基于来自步骤c1.2的向量将在步骤c1.1中选择的原子从该原子在所述优化的起始几何结构中的位置偏转，从而获得所述化学反应的过渡态的前体，c2 借助于所述量子化学方法并使用边界条件对所述过渡态的前体进行几何结构优化，所述边界条件是，来自步骤a2的至少一个键具有在步骤c3中确定的长度，c3为来自步骤c2的过渡态的前体确定梯度范数c3，其中所述梯度范数通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得，其中e=所述过渡态的前体的总能量，而x=所述过渡态的前体中分子的核坐标，c4.1 如果梯度范数c3为 0 ≤
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≤ 0.03 e
h a0‑1，则用步骤d1继续该方法，或
者c4.2 如果梯度范数c3为 > 0.03 e
h a0‑1，则重复步骤c1至c3，直到获得梯度范数c3
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0 ≤
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≤ 0.03 e
h a0‑1为止，其中（a）在步骤c1至c3已执行一次的情况下，如果所述过渡态的前体的几何结构的梯度范数c3的值低于所述优化的起始几何结构的梯度范数b3的值，则在步骤c1中改变所述过渡态的前体的几何结构，或（b）在多次执行步骤c1至c3的情况下，在步骤c1中改变所述优化的起始几何结构的几何结构或来自先前重复的过渡态的以下前体的几何结构，所述前体与迄今为止获得的所有梯度范数c3和b3相比具有最低的梯度范数c3或b3的值，d 确定所述过渡态d1 改变来自步骤c4.1的前体或来自步骤b4.1的前体，其方式是对b1中定义的函数空间内的原子执行以下步骤，d1.1 从在步骤b1中选择的函数空间中选择原子，d1.2 选择用于使步骤d1.1中选择的原子偏转的向量，d1.3 基于来自步骤d1.2的向量将步骤d1.1中选择的原子从其在所述前体中的位置偏转，其中所述位置一次偏转了所述向量的量的正值并且一次偏转了所述向量的量的负值，从而在执行步骤d1.1至d.1.3时获得两个偏转的前体，d2 在边界条件下借助于所述量子化学方法对来自步骤d1的两个偏转的前体进行几何结构优化，从而获得两个优化的前体（i）和（ii），所述边界条件是d1中获得的键距保持恒定，d3 借助于所述量子化学方法计算来自步骤d2的两个优化的前体（i）和（ii）的能量，d4 将两个优化的前体的能量值与步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值进行比较，d4.1 如果优化的前体（i）的能量值和优化的前体（ii）的能量值分别小于在步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值，则将在步骤d1中使用的前体分类为过渡态，d4.2 如果优化的前体（i）的能量值或优化的前体（ii）的能量值不是分别小于步骤d1中所使用的前体的能量c3或b3的值，则从步骤c1开始重复所述方法。
66.在第十六实施方式中，本发明涉及一种计算机可读存储介质，其包括指令，所述指令在由计算机执行时促使所述计算机执行一种方法的以下步骤：a 产生起始几何结构a1 提供处于高能基态的至少一个分子的三维表示，a2选择所述至少一个分子的至少一个键并选择所述键的长度，其中所选择的长度不与在所述分子的高能基态下的键的长度对应，从而获得所述化学反应的起始几何结构，a3 以笛卡尔坐标和/或内部坐标进行所述起始几何结构的三维表示，b 确定优化的起始几何结构b1 设定函数空间，所述函数空间包括来自步骤a2的至少一个键和通过所述键连接的原子，b2 借助于量子化学方法并且利用边界条件对在步骤b1中选择的函数空间进行几
何结构优化，从而获得优化的起始几何结构，所述边界条件是在步骤a2中选择的至少一个键的长度保持恒定，b3 确定优化的起始几何结构的梯度范数b3，其中所述梯度范数通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得，其中e=优化的起始几何结构的总能量，而x=优化的起始几何结构中分子的核坐标，b4.1 如果梯度范数b3为 0 ≤
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≤ 0.03 e
h a0‑1，则将所述优化的起始几何结构分类为所述化学反应的过渡态的前体，并用步骤d1继续所述方法，或者b4.2 如果梯度范数b3为 > 0.03 e
h a0‑1，则从所述优化的起始几何结构出发，通过包括以下步骤的方法确定所述化学反应的过渡态的前体：c 确定所述化学反应的过渡态的前体c1 应用蒙特卡洛算法改变所述优化的起始几何结构，其中c1.1 从步骤b1中选择的函数空间中随机选择至少一个原子，c1.2 随机选择用于使步骤c1中选择的原子偏转的向量，其中使用梯度范数b3对所述向量的随机选择量加权，c1.3 基于来自步骤c1.2的向量将在步骤c1.1中选择的原子从该原子在所述优化的起始几何结构中的位置偏转，从而获得所述化学反应的过渡态的前体，c2 借助于所述量子化学方法并使用边界条件对所述过渡态的前体进行几何结构优化，所述边界条件是，来自步骤a2的至少一个键具有在步骤c3中确定的长度，c3为来自步骤c2的过渡态的前体确定梯度范数c3，其中所述梯度范数通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得，其中e=所述过渡态的前体的总能量，而x=所述过渡态的前体中分子的核坐标，c4.1 如果梯度范数c3为 0 ≤
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≤ 0.03 e
h a0‑1，则用步骤d1继续该方法，或者c4.2 如果梯度范数c3为 > 0.03 e
h a0‑1，则重复步骤c1至c3，直到获得梯度范数c3
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0 ≤
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≤ 0.03 e
h a0‑1为止，其中（a）在步骤c1至c3已执行一次的情况下，如果所述过渡态的前体的几何结构的梯度范数c3的值低于所述优化的起始几何结构的梯度范数b3的值，则在步骤c1中改变所述过渡态的前体的几何结构，或（b）在多次执行步骤c1至c3的情况下，在步骤c1中改变所述优化的起始几何结构的几何结构或来自先前重复的过渡态的以下前体的几何结构，所述前体与迄今为止获得的所有梯度范数c3和b3相比具有最低的梯度范数c3或b3的值，d 确定所述过渡态d1 改变来自步骤c4.1的前体或来自步骤b4.1的前体，其方式是对b1中定义的函数空间内的原子执行以下步骤，d1.1 从在步骤b1中选择的函数空间中选择原子，d1.2 选择用于使步骤d1.1中选择的原子偏转的向量，d1.3 基于来自步骤d1.2的向量将步骤d1.1中选择的原子从其在所述前体中的位置偏转，其中所述位置一次偏转了所述向量的量的正值并且一次偏转了所述向量的量的负值，从而在执行步骤d1.1至d.1.3时获得两个偏转的前体，
d2 在边界条件下借助于所述量子化学方法对来自步骤d1的两个偏转的前体进行几何结构优化，从而获得两个优化的前体（i）和（ii），所述边界条件是d1中获得的键距保持恒定，d3 借助于所述量子化学方法计算来自步骤d2的两个优化的前体（i）和（ii）的能量，d4 将两个优化的前体的能量值与步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值进行比较，d4.1 如果优化的前体（i）的能量值和优化的前体（ii）的能量值分别小于在步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值，则将在步骤d1中使用的前体分类为过渡态，d4.2 如果优化的前体（i）的能量值或优化的前体（ii）的能量值不是分别小于步骤d1中所使用的前体的能量c3或b3的值，则从步骤c1开始重复所述方法。
67.在第十七实施方式中，本发明涉及根据实施方式15的计算机程序或根据实施方式16的计算机可读存储介质在评估化学反应、特别是聚合物合成的过渡态中的用途。
68.在第十八实施方式中，本发明涉及根据第一至第十三实施方式之一的方法，其特征在于，将关于根据步骤d.1确定的过渡态和/或根据步骤d.2确定的平衡态的信息报告给用户。
69.在第十九实施方式中，本发明涉及根据第一至第十三实施方式之一的方法，其特征在于，由用户接收关于根据步骤d.1确定的过渡态和/或根据步骤d.2确定的平衡态的信息。
70.在第二十实施方式，本发明涉及根据第九至第十三实施方式之一的方法，其特征在于，在步骤d.1之后和/或在步骤d.2之后合成分子i。
71.在第二十一实施方式中，本发明涉及根据第九至第十三实施方式之一的方法，其特征在于，在步骤d.1和/或步骤d.2之后，使用分子i作为催化剂来进行化学反应。
72.在第二十二实施方式中，本发明涉及根据第九至第十三或第二十一实施方式之一的方法，其特征在于，在步骤d.1之后和/或在步骤d.2之后，使用分子ii作为反应物来进行化学反应。
73.应当基于以下示例说明本发明，但是本发明不限于此。
74.研究了用于具有末端异氰酸酯基团的预聚物与水的反应的各种催化剂的活性。为此，首先借助于根据本发明的方法计算使用相应催化剂的反应的活化能。然后将计算出的值与事先计算出的反应的实验室测试结果进行比较。作为所测试催化剂的活性的度量，在实验室测试的情况下使用如果被超过所述催化剂就显示出活性的反应温度。所述催化剂是否显示出了活性是在实验室实验中基于气体的释放和反应混合物的起泡来确定的。
75.实验室测试如下进行：具有末端异氰酸酯基团的hdi预聚物的合成由于市售的预聚物包含催化剂的残留物，这些残留物可能会使测试结果失真，因此合成了用于进行所述测试的预聚物。为此，置于平均分子量为415g/mol的聚丙二醇（pet 1004）的20.00g（48.193mmol；1.0当量）氩气逆流下，并添加16.212g的六亚甲基二异氰酸酯（2.0当量）。在搅拌下将该混合物在3小时的时间段内加热至80℃。冷却至室温并将产物在室温下沉淀一周后，获得粘稠的透明物质。
76.借助于凝胶渗透色谱法确定了hdi预聚物的数均分子量。在此，在pss sdv 5μm线性s thf类型的gpc柱上，用聚苯乙烯作为标准在thf中测量样品。在此，确定分子量为mn = 789.7。
77.（在所使用的聚丙二醇用hdi延长2倍的情况下，理论分子质量为751.4g/mol，而在所使用的聚丙二醇用hdi延长单倍的情况下，理论分子质量为583.2g/mol。）测试反应对于hdi预聚物与水的反应分别使用了以下催化剂：
‑
dbn：1,5
‑
二氮杂双环[4,3,0]壬
‑5‑
烯；
‑
net3：三乙胺；
‑
dma：二甲基苯胺。
[0078]
将1.0当量的hdi预聚物和2.0当量的水置于带有磁力搅拌器的试管中。将所述试管的内容物充分混合，并在搅拌下添加0.1当量的相应催化剂。借助于带有恒温器的油浴将该混合物的温度缓慢升高，直到可以观察到明显的气体逸出为止。
[0079]
表格1：所使用物质的摩尔质量和物质含量成分m [g/mol]n [mol]m [mg]当量d [g/ml]v [ml]hdi预聚物 751.4
1)
5.85744011.0
‑‑
h2o18.01511.7202112.01.000.21dbn124.180.586730.11.010.07net3101.190.586590.10.730.08dma121.180.586710.10.960.071）由两当量的hdi和一当量的所使用的聚丙二醇制成的预聚物的理论分子量。
[0080]
量子力学计算的执行所述量子力学计算是使用程序包turbomole执行的。所使用的密度泛函理论方法是具有def2
‑
svp基本集的tpss密度泛函，正如在turbomole程序包中以标准方式实现的。为此，作为计算机使用了具有16个核心处理器和25mb中间存储器的intel xeon e5
‑
2667v4，所述核心处理器的时钟频率为3.20ghz，并且所述中间存储器具有128 gb ddr4 2400 rg ecc的ram存储器。这些计算分别在两个处理器上进行，其中提供了8000mb的存储器容积。
[0081]
对于所检查的每个反应，选择起始几何结构作为确定过渡态的起点。计算相应活化能所耗费的时间多达36小时。
[0082]
为了对活化能进行仿真，考察了包含两个基于hdi的末端异氰酸酯基团和句法聚丙二醇的预聚物与基于环氧丙烷的七个重复单元的反应，所述重复单元由总共121个原子、一个水分子和相应的催化剂组成（总共在144和146个原子之间）。为了生成表格3中的实施例的起始几何结构，在dbn的示例中，根据方法步骤a1，用适用于可视化三维分子结构的程序绘制预聚物分子、dbn催化剂分子和水分子。根据方法步骤a2，将所考察的异氰酸酯基团的碳原子的位置与所考察的水分子的氧原子的距离置于175.5pm，并且将水分子中的氢原子之一与该水分子的氧的距离置于117.4pm。将这样产生的分子几何结构根据方法步骤a3以笛卡尔坐标表示来存储，并且将参与这样排列的键距的原子用于根据方法步骤b1定义函数空间。
[0083]
利用根据本发明的方法可以获得表格2中所示的活化能。
[0084]
借助于现有技术中已知的基于伪牛顿
‑
拉夫森的用于优化过渡态的方法，在相同条件下，即利用相同的过渡态的起始几何结构，在任何所示情况下都无法获得过渡态并且因此无法获得活化能。
[0085]
表格2：实验和计算的活化能的汇总
催化剂计算的活化能 [kcal/mol]在实验室测试中观察到催化剂活性时的温度 [
°
c]优化的起始几何结构的梯度范数 [e
h a0‑1]过渡态的梯度范数 [e
h a0‑1]dbn13.2230.0248100.009638net316.8400.0190490.006762dma20.4110
‑
174
1)
0.0296520.008176
1）非常模糊地确定的温度点。只能很弱地识别出反应。
[0086]
表格2中的数据表明，借助于本发明的方法，用户用很少的耗费就可以精确地计算出化学反应的过渡态的分子几何结构，从而可以基于所计算的活化能对所述化学反应的动力学做出正确的陈述。
[0087]
在实验室测试中使用的hdi预聚物的数均分子量与用hdi延长两倍的聚丙二醇的理论计算的质量处于相同的范围内。因此，所述实验室测试类似于用于对该反应进行仿真以计算活化能的反应条件，并且真实地映射了所述仿真。
[0088]
基于本发明方法计算的dbn的活化能略低于net3的活化能，并且明显低于dma的活化能。从计算结果可以得出以下结论：在hdi预聚物与水反应时，dbn作为催化剂实现了具有比使用net3或dma作为催化剂时更低能量的过渡态。因此，在使用dbn作为催化剂进行反应时，为了使反应进行并且获得产物只需输送更少能量或无需输送能量（从室温开始）。
[0089]
从计算出的活化能得出的这些结论反映在实验室测试的结果中。hdi预聚物与水和作为催化剂的dbn的反应在23
°
c时就已经进行，而在使用net3作为催化剂时，反应混合物必须提高至40
°
c。从计算出的活化能已经可以得出以下结论：为了与net3进行反应需要更高的活化能。
[0090]
使用dma作为催化剂也是如此。在此，计算出的活化能明显高于在使用net3作为催化剂时的活化能。该结果可以通过实验室测试来加以验证。在将net3用作催化剂时，在高于100℃的温度时才能识别出反应，并且该反应也仅微弱地识别出。

技术特征：
1.一种用于计算化学反应的过渡态的计算机实现的方法来解决，包括以下步骤a 产生起始几何结构a1 提供处于高能基态的至少一个分子的三维表示，a2选择所述至少一个分子的至少一个键并选择所述键的长度，其中所选择的长度不与在所述分子的高能基态下的键的长度对应，从而获得所述化学反应的起始几何结构，a3 以笛卡尔坐标和/或内部坐标进行所述起始几何结构的三维表示，b 确定优化的起始几何结构b1 设定函数空间，所述函数空间包括来自步骤a2的至少一个键和通过所述键连接的原子，b2 借助于量子化学方法并且利用边界条件对在步骤b1中选择的函数空间进行几何结构优化，从而获得优化的起始几何结构，所述边界条件是在步骤a2中选择的至少一个键的长度保持恒定，b3 确定所述优化的起始几何结构的梯度范数b3，其中所述梯度范数是通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得的，其中e=所述优化的起始几何结构的总能量，而x=所述优化的起始几何结构中分子的核坐标，b4.1 如果梯度范数b3为0≤
ꢀꢀ
≤ 0.03 e
h a0‑1，则将所述优化的起始几何结构分类为所述化学反应的过渡态的前体，并用步骤d1继续所述方法，或者b4.2 如果梯度范数b3为 > 0.03 e
h a0‑1，则从所述优化的起始几何结构出发，通过包括以下步骤的方法确定所述化学反应的过渡态的前体：c 确定所述化学反应的过渡态的前体c1 应用蒙特卡洛算法改变所述优化的起始几何结构，其中c1.1 从步骤b1中选择的函数空间中随机选择至少一个原子，c1.2 随机选择用于使步骤c1中选择的原子偏转的向量，其中使用梯度范数b3对所述向量的随机选择量加权，c1.3 基于来自步骤c1.2的向量将在步骤c1.1中选择的原子从该原子在所述优化的起始几何结构中的位置偏转，从而获得所述化学反应的过渡态的前体，c2 借助于所述量子化学方法并使用边界条件对所述过渡态的前体进行几何结构优化，所述边界条件是，来自步骤a2的至少一个键具有在步骤c3中确定的长度，c3为来自步骤c2的过渡态的前体确定梯度范数c3，其中所述梯度范数通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得，其中e=所述过渡态的前体的总能量，而x=所述过渡态的前体中所述分子的核坐标，c4.1 如果梯度范数c3为 0 ≤
ꢀꢀ
≤ 0.03 e
h a0‑1，则用步骤d1继续该方法，或者c4.2 如果梯度范数c3为 > 0.03 e
h a0‑1，则重复步骤c1至c3，直到获得梯度范数c3
ꢀꢀ
0 ≤
ꢀꢀ
≤ 0.03 e
h a0‑1为止，其中（a）在步骤c1至c3已执行一次的情况下，如果所述过渡态的前体的几何结构的梯度范数c3的值低于所述优化的起始几何结构的梯度范数b3的值，则在步骤c1中改变所述过渡态的前体的几何结构，或（b）在多次执行步骤c1至c3的情况下，在步骤c1中改变所述优化的起始几何结构的几何结构或来自先前重复的过渡态的以下前体的几何结构，所述前体与迄今为止获得的所有
梯度范数c3和b3相比具有最低的梯度范数c3或b3的值，d 确定所述过渡态d1 改变来自步骤c4.1的前体或来自步骤b4.1的前体，其方式是对b1中定义的函数空间内的原子执行以下步骤，d1.1 从步骤b1中选择的函数空间中选择原子，d1.2 选择用于使步骤d1.1中选择的原子偏转的向量，d1.3 基于来自步骤d1.2的向量将步骤d1.1中选择的原子从其在所述前体中的位置偏转，其中所述位置一次偏转了所述向量的量的正值并且一次偏转了所述向量的量的负值，从而在执行步骤d1.1至d.1.3时获得两个偏转的前体，d2 在边界条件下借助于所述量子化学方法对来自步骤d1的两个偏转的前体进行几何结构优化，从而获得两个优化的前体（i）和（ii），所述边界条件是d1中获得的键距保持恒定，d3 借助于所述量子化学方法计算来自步骤d2的两个优化的前体（i）和（ii）的能量，d4 将两个优化的前体的能量值与步骤d1中使用的前体的梯度范数c3或b3的值进行比较，d4.1 如果优化的前体（i）的能量值和优化的前体（ii）的能量值分别小于在步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值，则将在步骤d1中使用的前体分类为过渡态，d4.2 如果优化的前体（i）的能量值或优化的前体（ii）的能量值不是分别小于步骤d1中所使用的前体的能量c3或b3的值，则从步骤c1开始重复所述方法。2.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，来自步骤b2、b3、c2、c3、d2和d3的量子化学方法是半经验方法、密度泛函理论方法或薛定谔方程的近似，来自步骤b2、b3、c2、c3、d2和d3的量子化学方法特别是密度泛函理论方法。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述化学反应是选自由聚合物合成，用于聚合反应的单体、工业上所需的基本化学物质平台化合物、添加剂、表面活性剂和药理活性物质的合成构成的组的一种合成，所述聚合物合成特别是聚氨酯合成。4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在步骤a1中提供至少两个分子i和ii，并且在步骤a2中替代或附加于所述至少一个键，还选择来自分子i的至少一个原子与来自分子ii的至少一个原子之间的至少一个距离以及所述至少一个距离的长度，其中所述距离的长度特别是最多230pm。5.根据权利要求4的方法，其特征在于，分子i是用于所述化学反应，特别是用于聚合物合成的催化剂，并且分子ii是所述化学反应的反应物，其中分子i优选应当具有2到1000个原子的大小，而分子ii优选应当具有2到1000个原子的大小，优选地来自分子i和来自分子ii的原子的总和应当大于100个原子。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，将关于根据步骤d.1确定的过渡态和/或根据步骤d.2确定的平衡态的信息报告给用户。7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，由用户接收关于根据步骤d.1确定的过渡态和/或根据步骤d.2确定的平衡态的信息。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在步骤d.1之后和/或在步骤d.2之后合成分子i。
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在步骤d.1和/或步骤d.2之后，使用分子i作为催化剂来进行化学反应。10.根据权利要求5或9所述的方法，其特征在于，在步骤d.1之后和/或在步骤d.2之后，使用分子ii作为反应物来进行化学反应。11.一种用于数据处理的系统，包括用于执行包括以下步骤的方法的装置：a 产生起始几何结构a1 提供处于高能基态的至少一个分子的三维表示，a2选择所述至少一个分子的至少一个键并选择所述键的长度，其中所选择的长度不与在所述分子的高能基态下的键的长度对应，从而获得所述化学反应的起始几何结构，a3 以笛卡尔坐标和/或内部坐标进行所述起始几何结构的三维表示，b 确定优化的起始几何结构b1 设定函数空间，所述函数空间包括来自步骤a2的至少一个键和通过所述键连接的原子，b2 借助于量子化学方法并且利用边界条件对在步骤b1中选择的函数空间进行几何结构优化，从而获得优化的起始几何结构，所述边界条件是在步骤a2中选择的至少一个键的长度保持恒定，b3 确定所述优化的起始几何结构的梯度范数b3，其中所述梯度范数通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得，其中e=所述优化的起始几何结构的总能量，而x=所述优化的起始几何结构中分子的核坐标，b4.1 如果梯度范数b3为 0 ≤
ꢀꢀ
≤ 0.03 e
h a0‑1，则将所述优化的起始几何结构分类为所述化学反应的过渡态的前体，并用步骤d1继续所述方法，或者b4.2 如果梯度范数b3为 > 0.03 e
h a0‑1，则从所述优化的起始几何结构出发，通过包括以下步骤的方法确定所述化学反应的过渡态的前体：c 确定所述化学反应的过渡态的前体c1 应用蒙特卡洛算法改变所述优化的起始几何结构，其中c1.1 从步骤b1中选择的函数空间中随机选择至少一个原子，c1.2 随机选择用于使步骤c1中选择的原子偏转的向量，其中使用梯度范数b3对所述向量的随机选择量加权，c1.3 基于来自步骤c1.2的向量将在步骤c1.1中选择的原子从该原子在所述优化的起始几何结构中的位置偏转，从而获得所述化学反应的过渡态的前体，c2 借助于所述量子化学方法并使用边界条件对所述过渡态的前体进行几何结构优化，所述边界条件是，来自步骤a2的至少一个键具有在步骤c3中确定的长度，c3为来自步骤c2的过渡态的前体确定梯度范数c3，其中所述梯度范数通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得，其中e=所述过渡态的前体的总能量，而x=所述过渡态的前体中分子的核坐标，c4.1 如果梯度范数c3为 0 ≤
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≤ 0.03 e
h a0‑1，则用步骤d1继续该方法，或者c4.2 如果梯度范数c3为 > 0.03 e
h a0‑1，则重复步骤c1至c3，直到获得梯度范数c3
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0 ≤
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h a0‑1为止，其中（a）在步骤c1至c3已执行一次的情况下，如果所述过渡态的前体的几何结构的梯度范
数c3的值低于所述优化的起始几何结构的梯度范数b3的值，则在步骤c1中改变所述过渡态的前体的几何结构，或（b）在多次执行步骤c1至c3的情况下，在步骤c1中改变所述优化的起始几何结构的几何结构或来自先前重复的过渡态的以下前体的几何结构，所述前体与迄今为止获得的所有梯度范数c3和b3相比具有最低的梯度范数c3或b3的值，d 确定所述过渡态d1 改变来自步骤c4.1的前体或来自步骤b4.1的前体，其方式是对b1中定义的函数空间内的原子执行以下步骤，d1.1 从在步骤b1中选择的函数空间中选择原子，d1.2 选择用于使步骤d1.1中选择的原子偏转的向量，d1.3 基于来自步骤d1.2的向量将步骤d1.1中选择的原子从其在所述前体中的位置偏转，其中所述位置一次偏转了所述向量的量的正值并且一次偏转了所述向量的量的负值，从而在执行步骤d1.1至d.1.3时获得两个偏转的前体，d2 在边界条件下借助于所述量子化学方法对来自步骤d1的两个偏转的前体进行几何结构优化，从而获得两个优化的前体（i）和（ii），所述边界条件是d1中获得的键距保持恒定，d3 借助于所述量子化学方法计算来自步骤d2的两个优化的前体（i）和（ii）的能量，d4 将两个优化的前体的能量值与步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值进行比较，d4.1 如果优化的前体（i）的能量值和优化的前体（ii）的能量值分别小于在步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值，则将在步骤d1中使用的前体分类为过渡态，d4.2 如果优化的前体（i）的能量值或优化的前体（ii）的能量值不是分别小于步骤d1中所使用的前体的能量c3或b3的值，则从步骤c1开始重复所述方法。12.一种计算机程序，其包括指令，所述指令在由计算机执行所述程序时促使所述计算机执行一种方法的以下步骤：a 产生起始几何结构a1 提供处于高能基态的至少一个分子的三维表示，a2选择所述至少一个分子的至少一个键并选择所述键的长度，其中所选择的长度不与在所述分子的高能基态下的键的长度对应，从而获得所述化学反应的起始几何结构，a3 以笛卡尔坐标和/或内部坐标进行所述起始几何结构的三维表示，b 确定优化的起始几何结构b1 设定函数空间，所述函数空间包括来自步骤a2的至少一个键和通过所述键连接的原子，b2 借助于量子化学方法并且利用边界条件对在步骤b1中选择的函数空间进行几何结构优化，从而获得优化的起始几何结构，所述边界条件是在步骤a2中选择的至少一个键的长度保持恒定，b3 确定优化的起始几何结构的梯度范数b3，其中所述梯度范数通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得，其中e=所述优化的起始几何结构的总能量，而x=设施优化的起始几何结构中分子的核坐标，b4.1 如果梯度范数b3为 0 ≤
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h a0‑1，则将所述优化的起始几何结构分
类为所述化学反应的过渡态的前体，并用步骤d1继续所述方法，或者b4.2 如果梯度范数b3为 > 0.03 e
h a0‑1，则从所述优化的起始几何结构出发，通过包括以下步骤的方法确定所述化学反应的过渡态的前体：c 确定所述化学反应的过渡态的前体c1 应用蒙特卡洛算法改变所述优化的起始几何结构，其中c1.1 从步骤b1中选择的函数空间中随机选择至少一个原子，c1.2 随机选择用于使步骤c1中选择的原子偏转的向量，其中使用梯度范数b3对所述向量的随机选择量加权，c1.3 基于来自步骤c1.2的向量将在步骤c1.1中选择的原子从该原子在所述优化的起始几何结构中的位置偏转，从而获得所述化学反应的过渡态的前体，c2 借助于所述量子化学方法并使用边界条件对所述过渡态的前体进行几何结构优化，所述边界条件是，来自步骤a2的至少一个键具有在步骤c3中确定的长度，c3为来自步骤c2的过渡态的前体确定梯度范数c3，其中所述梯度范数通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得，其中e=所述过渡态的前体的总能量，而x=所述过渡态的前体中分子的核坐标，c4.1 如果梯度范数c3为 0 ≤
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h a0‑1，则用步骤d1继续该方法，或者c4.2 如果梯度范数c3为 > 0.03 e
h a0‑1，则重复步骤c1至c3，直到获得梯度范数c3
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h a0‑1为止，其中（a）在步骤c1至c3已执行一次的情况下，如果所述过渡态的前体的几何结构的梯度范数c3的值低于所述优化的起始几何结构的梯度范数b3的值，则在步骤c1中改变所述过渡态的前体的几何结构，或（b）在多次执行步骤c1至c3的情况下，在步骤c1中改变所述优化的起始几何结构的几何结构或来自先前重复的过渡态的以下前体的几何结构，所述前体与迄今为止获得的所有梯度范数c3和b3相比具有最低的梯度范数c3或b3的值，d 确定所述过渡态d1 改变来自步骤c4.1的前体或来自步骤b4.1的前体，其方式是对b1中定义的函数空间内的原子执行以下步骤，d1.1 从在步骤b1中选择的函数空间中选择原子，d1.2 选择用于使步骤d1.1中选择的原子偏转的向量，d1.3 基于来自步骤d1.2的向量将步骤d1.1中选择的原子从其在所述前体中的位置偏转，其中所述位置一次偏转了所述向量的量的正值并且一次偏转了所述向量的量的负值，从而在执行步骤d1.1至d.1.3时获得两个偏转的前体，d2 在边界条件下借助于所述量子化学方法对来自步骤d1的两个偏转的前体进行几何结构优化，从而获得两个优化的前体（i）和（ii），所述边界条件是d1中获得的键距保持恒定，d3 借助于所述量子化学方法计算来自步骤d2的两个优化的前体（i）和（ii）的能量，d4 将两个优化的前体的能量值与步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值进行比较，d4.1 如果优化的前体（i）的能量值和优化的前体（ii）的能量值分别小于在步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值，则将在步骤d1中使用的前体分类为过渡态，
d4.2 如果优化的前体（i）的能量值或优化的前体（ii）的能量值不是分别小于步骤d1中所使用的前体的能量c3或b3的值，则从步骤c1开始重复所述方法。13.一种计算机可读存储介质，其包括指令，所述指令在由计算机执行时促使所述计算机执行一种方法的以下步骤：a 产生起始几何结构a1 提供处于高能基态的至少一个分子的三维表示，a2选择所述至少一个分子的至少一个键并选择所述键的长度，其中所选择的长度不与在所述分子的高能基态下的键的长度对应，从而获得所述化学反应的起始几何结构，a3 以笛卡尔坐标和/或内部坐标进行所述起始几何结构的三维表示，b 确定优化的起始几何结构b1 设定函数空间，所述函数空间包括来自步骤a2的至少一个键和通过所述键连接的原子，b2 借助于量子化学方法并且利用边界条件对在步骤b1中选择的函数空间进行几何结构优化，从而获得优化的起始几何结构，所述边界条件是在步骤a2中选择的至少一个键的长度保持恒定，b3 确定优化的起始几何结构的梯度范数b3，其中所述梯度范数通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得，其中e=优化的起始几何结构的总能量，而x=优化的起始几何结构中分子的核坐标，b4.1 如果梯度范数b3为 0 ≤
ꢀꢀ
≤ 0.03 e
h a0‑1，则将所述优化的起始几何结构分类为所述化学反应的过渡态的前体，并用步骤d1继续所述方法，或者b4.2 如果梯度范数b3为 > 0.03 e
h a0‑1，则从所述优化的起始几何结构出发，通过包括以下步骤的方法确定所述化学反应的过渡态的前体：c 确定所述化学反应的过渡态的前体c1 应用蒙特卡洛算法改变所述优化的起始几何结构，其中c1.1 从步骤b1中选择的函数空间中随机选择至少一个原子，c1.2 随机选择用于使步骤c1中选择的原子偏转的向量，其中使用梯度范数b3对所述向量的随机选择量加权，c1.3 基于来自步骤c1.2的向量将在步骤c1.1中选择的原子从该原子在所述优化的起始几何结构中的位置偏转，从而获得所述化学反应的过渡态的前体，c2 借助于所述量子化学方法并使用边界条件对所述过渡态的前体进行几何结构优化，所述边界条件是，来自步骤a2的至少一个键具有在步骤c3中确定的长度，c3为来自步骤c2的过渡态的前体确定梯度范数c3，其中所述梯度范数通过对所述量子化学方法的函数e=f（x）求一阶导数获得，其中e=所述过渡态的前体的总能量，而x=所述过渡态的前体中分子的核坐标，c4.1 如果梯度范数c3为 0 ≤
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≤ 0.03 e
h a0‑1，则用步骤d1继续该方法，或者c4.2 如果梯度范数c3为 > 0.03 e
h a0‑1，则重复步骤c1至c3，直到获得梯度范数c3
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0 ≤
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≤ 0.03 e
h a0‑1为止，其中（a）在步骤c1至c3已执行一次的情况下，如果所述过渡态的前体的几何结构的梯度范数c3的值低于所述优化的起始几何结构的梯度范数b3的值，则在步骤c1中改变所述过渡态
的前体的几何结构，或（b）在多次执行步骤c1至c3的情况下，在步骤c1中改变所述优化的起始几何结构的几何结构或来自先前重复的过渡态的以下前体的几何结构，所述前体与迄今为止获得的所有梯度范数c3和b3相比具有最低的梯度范数c3或b3的值，d 确定所述过渡态d1 改变来自步骤c4.1的前体或来自步骤b4.1的前体，其方式是对b1中定义的函数空间内的原子执行以下步骤，d1.1 从在步骤b1中选择的函数空间中选择原子，d1.2 选择用于使步骤d1.1中选择的原子偏转的向量，d1.3 基于来自步骤d1.2的向量将步骤d1.1中选择的原子从其在所述前体中的位置偏转，其中所述位置一次偏转了所述向量的量的正值并且一次偏转了所述向量的量的负值，从而在执行步骤d1.1至d.1.3时获得两个偏转的前体，d2 在边界条件下借助于所述量子化学方法对来自步骤d1的两个偏转的前体进行几何结构优化，从而获得两个优化的前体（i）和（ii），所述边界条件是d1中获得的键距保持恒定，d3 借助于所述量子化学方法计算来自步骤d2的两个优化的前体（i）和（ii）的能量，d4 将两个优化的前体的能量值与步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值进行比较，d4.1 如果优化的前体（i）的能量值和优化的前体（ii）的能量值分别小于在步骤d1中使用的前体的能量c3或b3的值，则将在步骤d1中使用的前体分类为过渡态，d4.2 如果优化的前体（i）的能量值或优化的前体（ii）的能量值不是分别小于步骤d1中所使用的前体的能量c3或b3的值，则从步骤c1开始重复所述方法。14.将根据权利要求12所述的计算机程序或根据权利要求13所述的计算机可读存储介质用于评估化学反应、特别是聚合物合成的过渡态的用途。
技术总结
本发明涉及一种用于计算化学反应的过渡态的计算机实现的方法，以及一种用于数据处理的系统，该系统包括用于执行所述方法的装置，一种计算机程序，该计算机程序包括促使计算机执行所述方法的指令，以及涉及所述计算机程序的用途。的用途。


技术研发人员：M
受保护的技术使用者：科思创知识产权两合公司
技术研发日：2019.10.16
技术公布日：2021/6/29