Regularizing algorithms for constructing intermolecular potentials on the basis of experimental data

Authors

  • N.V. Anikeeva
  • A.G. Yagola
  • I.V. Kochikov
  • G.M. Kuramshina

Keywords:

потенциал межмолекулярного взаимодействия
второй вириальный коэффициент
обратная задача
теория регуляризации

Abstract

An algorithm for constructing intermolecular potentials on the basis of experimental data on temperature dependence of the second virial coefficient is proposed. The problem of constructing the intermolecular potential is solved on the class of convex-concave functions. It is shown that our approach allows one to restore potentials of intermolecular interaction accurately enough.

New computational technologies

Downloads

Published

2003-06-20

Issue

Vol. 4 (2003): Issue 1.

Section

Section 1. Numerical methods and applications

Author Biographies

N.V. Anikeeva

Lomonosov Moscow State University,
Faculty of Physics

A.G. Yagola

Lomonosov Moscow State University,
Faculty of Physics

I.V. Kochikov

Lomonosov Moscow State University,
Research Computing Center

G.M. Kuramshina

Lomonosov Moscow State University,
Department of Chemistry

References

  1. Гирефельдер Дж., Кертис Ч., Берд Р. Молекулярная теория газов и жидкостей. М.: ИИЛ, 1961.
  2. Keller J.B., Zumino B. Determination of intermolecular potentials from thermodynamic data and the law of corresponded states // J. Chem. Phys. 1959. 30, N 5. 1351-1353.
  3. Шимулис В.И., Садовская Н.Г., Малиновская Т.В. Оценивание потенциала межмолекулярного взаимодействия методом регуляризации. I. Методика оценивания // Журн. физ. химии. 1991. 65, № 4. 979-983.
  4. Шимулис В.И., Садовская Н.Г., Чертков А.А., Малиновская Т.В. Оценивание потенциала межмолекулярного взаимодействия методом регуляризации. II. Вычислительный эксперимент // Журн. физ. химии. 1991. 65, № 4. 984-989.
  5. Шимулис В.И., Ратнасекера Дж.Л., Сальникова Л.В. Оценивание потенциала межмолекулярного взаимодействия методом регуляризации. III. Взаимодействие атомов аргона, криптона и ксенона // Журн. физ. химии. 1993. 67, № 11. 2214-2219.
  6. Шимулис В.И., Ратнасекера Дж.Л., Сальникова Л.В. Потенциал межмолекулярного взаимодействия метан-метан и неопентан-неопентан // Журн. физ. химии. 1994. 68, № 7. 1247-1251.
  7. Lemes N.H. T., Braga J.P., Belchior J.C. Spherical potential energy function from second virial coefficient using Tikhonov regularization and truncated singular value decomposition // Chem. Phys. Lett. 1998. 296. 233-238.
  8. de Almeida M.B., Braga A.P., Braga J.P., Belchior J.C., Yared G.F. G. Radial basis function networks for obtaining long the range dispersion coefficient from second virial data // Phys. Chem. Chem. Phys. 2000. 2. 103-107.
  9. Braga J.P., de Almeida M.B., Braga A.P., Belchior J.C. Hopfield neural network model for calculating the potetntial energy function from second virial data // Chem. Phys. 2000. 260. 347-352.
  10. Braga J.P., Neves J.L. Long-range spherical potential energy function from the second virial coefficient using decomposition into subspaces // Phys. Chem. Chem. Phys. 2001. 3. 4355-4358.
  11. Neves J.L., Braga J.P., Braga A.P., de Almeida M.B. Recurrent neural network model to retrieve the long range spherical potetntial energy function from the second virial coefficient // Inverse Problems in Engng. 2002. 10, N 2. 153-162.
  12. Esper G., Lemming W., Beckermann W., Kohler F. Acoustic determination of ideal gas heat capacity and the second virial coefficient of small hydrocarbons // Fluid Phase Equilibria. 1995. 105. 173-192.
  13. Beattie J.A, Brierley J.S., Barriault R.J. The compressibility of gaseous krypton. II. The virial coefficients and potential parameters of krypton // J. Chem. Phys. 1952. 20, N 10. 1615-1619.
  14. Fendert B.E. F., Halsey G.D. The second virial coefficient of argon, krypton, and argon-krypton mixtures at low temperatures // J. Chem. Phys. 1962. 36, N 7. 1881-1886.