Computational Chemistry SS07

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Slide 1

Kraftfelder und Minimierung
• verschiedene Kraftfelder
• Terme in Kraftfeldern
• Elektrostatik
• starke und schwache zwischenmolekulare Kräfte
• Atomladungen
• Optimierung-/Minimierung: 1. und 2. Ableitungen

3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

1


Slide 2

Kovalente Bindungen
Kovalente Bindungen lassen sich erfolgreich als Oszillator darstellen.

E

ro

A u s le n k u n g

Mathematisch kann diese Form des Energiepotentials auf
verschiedene Weise angenähert werden.
3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

2


Slide 3

Bindungen im Kraftfeld (I)
Die einfacheste Annäherung ist das harmonische Potential
E

V r  

h a rm o n is c h (r 2 )

ro

k
2

 r  r0 2

→ AMBER, CHARMM, ...

ta ts ä c h lic h

Vorteile: schnell zu berechnen (v.a. bei sehr vielen Atomen)
Betonung des Minimums bei sehr großem r (z.B. schlechte
Startgeometrie)
Nachteil: schlechte Werte wenn r weit weg von r0 ist
3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

3


Slide 4

Bindungen im Kraftfeld (II)
Sehr viel exakter ist das Morsepotential
E

V  r   D 0 1  exp   a  r  r0 

2

M o rs e -P o te n tia l
D0

ta ts ä c h lic h

Vorteile: sehr gute Übereinstimmung mit dem tatsächlichen Potentialverlauf
Nachteil: exp-Funktion ist numerisch aufwendig zu berechnen
3 Parameter pro Bindung notwendig
3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

4


Slide 5

Bindungen im Kraftfeld (III)
Quadratisches und kubische Funktion vom Abstand r
E

V r  

k1
2

r  r0 2 

k2
2

r  r0 3

r2 + r3
ro

ta tsä ch lich

→ MM2, MM3, ...

Vorteile: noch relativ schnell zu berechnen
Nachteile: falscher Verlauf wenn r sehr viel größer als r0 ist

3. Vorlesung SS12

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5


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Bindungsabstände und
Bindungsdissoziationsenergien (I)

C=S
3. Vorlesung SS12

1.60

Do [kJ/mol] (homolytische Spaltung)
432
411 ± 7
345
602 ± 21 *aromatische Bindung
835
länger
305
H
He
615
Li Be B C N O F Ne
887
N a M g Al S i P S C l Ar
358
K C a G a G e As S e B r K r
526
R b S r In S n S b T e I X n
318
C s B a T l P b B i P o At R n
264
272
Verändert aus: J.E.Huheey
577 ± 21
Inorganic Chemistry, Wiley.

länger,
schwächer

Bindung Abstand [Å]
H–H
0.742
C–H
1.09 ± 0.01
C–C
1.54
C=C
1.34 - 1.40*
C≡C
1.20
C–N
1.47
C=N
1.35
C≡N
1.16
C–O
1.43
C=O
1.20
C–Si
1.85
C–P
1.84
C–S
1.82

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6


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Bindungsabstände und
Bindungsdissoziationsenergien (II)
Bindung Abstand [Å]
C–F
1.35
C–Cl
1.77
C–Br
1.94
C–I
2.14
C–H
1.09
O–H
0.96
N–H
1.01
S–H
1.34
N–N
1.45
N=N
1.25
N–O
1.40
N=O
1.21
P–O
1.63
P=O ≈1.50
3. Vorlesung SS12

Do [kJ/mol]
Aber nicht in Kraftfeldern,
485
da die Topologie nicht
327
verändert wird !
285
(kein Bindungsbruch)
213
apolares Wasserstoffatom
411
459
polare Wasserstoffe,
tauschen in polarem
386 ± 8
Solvens aus (z.B. mit
363 ± 5
denen des Wassers)
247 ± 13
418
Grund:
N, O, und S sind
201
elektronegativer als C;
607

≈335
≈544

Heterolytische Spaltung
der Bindung → Ionen

Computational Chemistry

7


Slide 8

Bindungen im Kraftfeld (II)
Um die unterschiedlichen Bindungslängen und Bindungsstärken
angemessen wiederzugeben brauchen wir also für jedes Element eine
ganze Reihe von Atomtypen.
Zumindest soviele, wie es Hybridisierungszustände gibt.
O
C

C

sp 3

sp 2

C

sp

Bindung

r0 [Å]

k [kcal mol-1 Å-2]

Csp3–Csp3
Csp3–Csp2
Csp2=Csp2
Csp2=O
Csp3–Nsp3

1.523
1.497
1.337
1.208
1.438

317
317
690
777
367

sp x

Auswahl an Atomtypen des MM Kraftfeldes (N. Allinger 1977)
3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

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Bindungsabstände
Extreme Abweichungen von idealen Bindungsabständen gibt es
vor allem in Ringsystemen

1 .9 Å

1 .5 4 Å

1 .8 Å

1 .5 4 Å

1.54 Å ist die typische Länge einer C–C Einfachbindung

3. Vorlesung SS12

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Bindungswinkel (I)
Hängen sehr stark von der Hybridisierung ab
180°
1 0 9 .5 °
C

+ 3

=

sp 3

120°

C

C

sp 2 + p

C

C

sp + 2 p

2p

2s

 -B in d u n g e n

-B in d u n g e n

Die C–C -Bindung ensteht durch Überlappung der s-Orbitale
Die C–C -Bindung durch Überlappung der 2p-Orbitale
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Bindungswinkel (II)
Extreme Abweichungen von idealen Bindungswinkeln

C yclo p ro p a n

Cuban
H

H
C

H

H
1 0 9 .5 °

C

H

H
C

C
H C

C

H

H

58° C

H

H

C
C

H
C
H

C yclo p ro p e n

C

60°

C
90°

C

64°

H

H
H

H

C

1 0 9 .5 °

H

120°

1 0 9 .5 °

Verursacht Ringspannung in 3- und 4-Ringen

→ Probleme für Kraftfelder. Man benötigt deshalb mehr als
einen Atomtyp pro Hybridisierung (vgl. spx Hybridisierung).

3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

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Slide 12

Bindungswinkel (III)
Mathematische Formen für das Bindungswinkelpotential
V   



k
2

   0 2

Harmonisches Potential → MM, MM2, MM3, AMBER, CHARMM,...

V   

n

C

n

cos  n 





i 1

(cyclische) Cosinusterme → UFF

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Torsionswinkel (I)
Mathematische Formen für das Torsionspotential
C H3



C H3

H3C
C

C H3

H

C
H

H
H

H

H

H

H

Überlagerung von Cosinustermen
E

V   

N



n0

Vn
2

1  cos n   offset 

schwarz: cos( – 0)
0

180

360



blau: cos (3 – 0)
3. Vorlesung SS12

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Zusätzliche Potentiale (I)
Problemfall Cyclobutanon wird nicht planar optimiert
O
O

120°
135°

Lösung: spezielle Atomtypen und Winkelpotentiale, oder



Out of plane bending

Improper torsion: Potential des Torsionswinkel über 1-2-3-4 soll
bei 180° ein Minimum haben
4
1
2
3

3. Vorlesung SS12

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Zusätzliche Potentiale (II)
Typische Gruppen und Fragmente bei denen improper torsions
oder out of plane bending Terme eingesetzt werden, um Planarität
zu erzwingen

O

N H2

O

+
H2 N

H
N

→ Seitenketten in Aminosäuren (welche ?)

3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

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Zusätzliche Potentiale (III)
Beobachtung: bei kleineren Winkeln werden die Bindungen länger,
da sich nicht-gebundene Atome in die Quere kommen

Dies kann durch Kreuzterme zwischen Winkel und Bindungslängen
ausgedrückt werden, die sich wechselseitig beeinflussen.
→ MM2, MM3, CHARMM
Weitere Kreuzterme:
Bindung-Torsion, Winkel-Torsion, Winkel-Winkel,...
Ursache: Nichtbindende Wechselwirkungen zwischen Atomen
zwischen denen keine Bindung besteht
3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

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Elektrostatische Kräfte (I)
Das unterschiedliche Bestreben der Atome/Elemente Elektronen
aufzunehmen bzw. abzugeben führt zu einer ungleichmäßigen
Verteilung der Ladung über das Molekül.
Am einfachsten wird diese durch die Annahme partieller
Ladungen auf den Atomen modelliert.
(Eigentlich: Atomkerne positiv geladen, Elektronenhülle negativ)
qi
+
r ij
qj
0

E estat 

1
4  r  o

N

N

qi  q j

i

ji

rij



-

In der Praxis werden solche nichtbindenden Wechselwirkungen nur für
Atome berechnet die mindestens 4 oder mehr Bindungen auseinander
sind. Die elektrostatische WW von Atomen die durch 1, 2 oder 3
Bindungen getrennt sind, ist bereits in Winkel- und Torsionstermen
enthalten.
3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

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Elektrostatische Kräfte (II)
Beispiel: die Coulomb-Anziehung zwischen einem Na+ und Cl- Ionenpaar
im Abstand von r = 2.8 Å (= 280 pm = 2.8 ∙10-7 m) im Vakuum
Die Ladung eines Protons ist

e = +1.60 ∙10-19 C,

die eines Elektrons

e = –1.60 ∙10-19 C,

Dielektrizitätskonstante des Vakuums o = = 8.85 ∙10-12 C2 J-1m-1
relative Dielektrizitätskonstane r (Vakuum = 1, Wasser ≈ 80)

E estat 

1
4 r  o

N

qi  q j

ji

rij



  8 . 22  10

3. Vorlesung SS12

N

i

 22





Jm  1 . 6  10

1
4  1  8 . 85  10

 12

C

2

2 . 8  10



19 2
7

C

2

m

J

Computational Chemistry

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Partielle Atomladungen (I)
Das Konzept partieller Atomladungen ist zwar äußert nützlich,
physikalisch sind diese jedoch weder beobachtbar noch meßbar.
Zur Ableitung partieller Atomladungen gibt es mehrere Verfahren:

Gasteiger-Marsili-Ladungen:
Partieller Ausgleich der Elektronegativität in einem iterativen
Verfahren (es wird ein Teil der Elektronen auf das jeweils
elektronegativere Element transferiert).

Lit: J.Gasteiger, M.Marsili, Tetrahedron 36 (1980) 3219-3288.
3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

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Slide 20

Partielle Atomladungen (II)
Fit der Atomladungen aus quantenchemischen Berechnungen der
Elektronendichte bzw. des elektrostatischen Potentials.
V ESP  r  

Kerne


A

ZA
r  RA





  ri 
r  ri

2

dr i

Die Summe der Atomladungen muß die elektrischen
Multipolmomente wiedergeben, was durch iteratives
Fitten der Atomladungen aus den sie wiederspiegelnden Elektronendichten auf der van der Waals
Oberfläche geschieht.
Literatur:
Cox & Williams J. Comput. Chem. 2 (1981) 304
Bieneman & Wiberg J. Comput. Chem. 11 (1990) 361 CHELPG Verfahren

Singh & Kollman J. Comput. Chem. 5 (1984) 129
RESP Verfahren  Ladungen für das AMBER Kraftfeld
3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

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Slide 21

Elektrische Multipole
Die elektrischen Multipole geben die Ladungsverteilung im Molekül
wieder:
Cl-

Ion

Monopol

Hd- Cld >=2 Ladungen

Dipol

allgemeines Dipolmoment m

vektorielle Größe m = q ∙ l

+

Die höheren elektrischen Momente sind:
CO2

4 Ladungen

Quadrupol

3*3 Matrix (Tensor)

CH4

8 Ladungen

Octupol

16 Ladungen

Hexadekapol ...

Ladungen müßen nicht zwangsweise auf den Atomen liegen !
+

+

+
O

+

3. Vorlesung SS12

C

+

+

O

+
+

Computational Chemistry

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Slide 22

Nichtbindende Wechselwirkungen (I)
Bereich
bis zu:

Welche gibt es?

≈250 kcal/mol
Elektrostatische: Salzbrücken
Koordinative Bindung von Metallen (Komplexe) ≈200 kcal/mol
Wasserstoffbrücken(auch zu geladenen Gruppen) 1-8 kcal/mol (neutral)
0.5 kcal/mol (pro
van der Waals
Atompaar)

3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

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Slide 23

Nichtbindende Wechselwirkungen (II)
Starke und mittlere Elektrostatische Interaktionen (statisch)
+
Cl
dO

O

io n -io n
sa lt b rid ge

M g++
O

O

Z n ++

H

H

N

H

O

N

+

dO

3. Vorlesung SS12

guanidinium
A rg

d+ dH N

H
O d-

O
H

d+

d+
H

N
H

carboxylate
A sp, G lu

M O in te ra ctio n
a lm o st co va le n t b in d in g

m e ta l co m p le xa tio n

+
O

co o rd in a tive b in d in g

S

H
O

io n -d ip o le in te ra ctio n

H

N

H

dO

H

schwächer

Na

H

H

d+

io n -d ip o le
io n ic h yd ro ge n b o n d

d+

d ip o le -d ip o le
h yd ro ge n b o n d

Computational Chemistry

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Slide 24

Nichtbindende Wechselwirkungen (III)
schwache elektrostatische Interaktionen (induziert, dynamisch)
+
N
H

io n -qu a d ru p o le
ca tio n -

H

schwächer

H

O

C
H

o ctu p o le -q u a d ru p o le

H

C

H
H

d e lo ca lize d
-syste m 

Hydrophobe
Interaktionen
van der Waals
(vdW) WW

H

H

3. Vorlesung SS12

q u a d ru p o le -q u a d ru p o le
- sta ckin g 

lo ca lize d
-b o n d

Geringere
Polarisierbarkeit

H

H
H
H

 -b o n d

C
o ctu p o le -o ctu p o le

Computational Chemistry

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Slide 25

Nichtbindende Wechselwirkungen (IV)
Dispersive Interaktionen: London-Kräfte und van der Waals WW
Fluktuationen der Elektronenwolke erzeugen kurzzeitige Dipole.
Diese induzieren wiederum Dipole wodurch im zeitlichen Mittel
eine Anziehung resultiert.
E
+

d+

+

d-

short range
repulsive
+

+

long range
attractive

ve rrin g e rte E le ktro n e n d ich te
A b sto ß u n g d e r K e rn e

w ell
depth 

qi qj
E=

 r r ij

0

D ie F lu ktu a tio n d e r E le ktro n e n
ve ru rsa ch t ku rzze itig e
D ip o lm o m e n te

r

collision
diam eter 

E London =

-C 6
r6

+ ...

Lennard-Jones potential
E vdW

3. Vorlesung SS12

d u rch sch n ittlich e s
e le ktrisch e s
M om ent
ist N u ll

    12    6 
 4       
 r 
 r  


Computational Chemistry

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Nichtbindende Wechselwirkungen (V)
Hydrophobe Interaktionen sind durch die Abwesenheit von polaren
Wasserstoffen (und geringen Elektronegativitätsunterschieden)
charakterisiert.

Beispiele für apolare Gruppen:
C H3

C H3
C H3

C H3
C H3

m ethyl
Me

C H3

isopropyl
ipr

tert-butyl
t-butyl

cyclohexyl

phenyl

naphthyl

Beispiele für apolare Substituenten:
(

F)

Cl

Br

I

Elektronegativität (Elektronen-ziehend)
Polarisierbarkeit

3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

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Slide 27

Zusätzliche Potentiale (IV)
Zusätzlich zur elektrostatischen Anziehung gibt es Terme um
Wasserstoffbrücken (exakter) zu beschreiben, v.a. deren
Winkelabhängigkeit.
Eine Modifikation der van der Waals Anziehung berücksichtigt nur
die Abstandsabhängigkeit
N
N

H

H

O

H

N

r

E H  bond 

A
r

12



C
r

10

→ AMBER, CHARMM Kraftfeld
3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

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Slide 28

Zusätzliche Potentiale (V)
Zusätzliche Berücksichtigung der Winkelabhängigkeit bei H-Brücken:

YETI Kraftfeld


O

r
H



N

C 
 A
2
4
E H  bond   12  10  cos   cos 
r 
r

GRID Programm P.Goodford J.Med.Chem. 28 (1985) 849.
C 
 A
4
E H  bond   12  10  cos 
r 
r
3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

28


Slide 29

Zusätzliche Potentiale (VI)
Spezielle Kraftfelder beinhalten Terme zur Modellierung von
• -Elektronen (konjugative Effekte auf Bindungslängen)
• Polarisierbarkeit

Nachteile: hoher numerischer Aufwand
Parameterisierung erklärt nicht (immer) die
zugrundeliegenden physikalischen Effekte

3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

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Slide 30

Kraftfelder – ein (unvollständiger) Stammbaum
MM Allinger 1973

MM2 Allinger 1977

Karplus, Gelin

AMBER
Weiner, Kollman 1981

CHARMM
Brooks, Karplus 1982

GROMOS
van Gunsteren,
Berendsen 1987
MM3 Allinger 1989

MM4 Allinger 1996

OPLS
Jorgensen 1989
GAFF
Caldwell, Case 2004

Dreiding
Olafson, Goddard 1990

UFF
Rappé, Goddard 1992

Sybyl, MMCV
3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

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Slide 31

Minimierungsalgorithmen (I)
Für eine vorgegebene Molekülgeometrie (Konformer) können wir nun
also die spezifische Kraftfeldenergie berechnen.

Bindungen

E 
vdW





ji



k
2

 r  r0 

B 
 A
 12  6  
r 
r

W inkel
2

Estat



ji





qiq j

k
2



0  
2

Torsionen

C

n

cos 1  n  

 ...

rij

Die Frage ist nun: Gibt es energetisch günstigere Konformere ?
Wir brauchen also die Ableitung der Energie nach der Geometrie,
sprich den Atomkoordinaten.

3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

31


Slide 32

Minimierungsalgorithmen (II)
Im einfachsten Fall könnten wir zufällige Veränderungen der
Atomkoordinaten generieren, und energetisch günstigere als neue
Geometrie akzeptieren.
Eine ähnliche Vorgehensweise liegt bei Monte Carlo Simulationen vor.
E

V r  
 V r 
r
 V r 
r

2

k
2

 r  r0 2

 k r  k r0
k

Für nur eine Koordinate (z.B. 1 Bindungslänge) könnten wir das
Minimum durch Intervallschachtelung finden. Für eine zielgerichtete
Suche nach einem Energieminimum werden wir aber die Ableitungen
der Energiefunktion verwenden.
3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

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Slide 33

Energiehyperfläche
Einfache Energiehyperflächen (2 Koordinaten) kann man entweder als
Hyperfläche (links) oder als Contour-Plot (rechts) darstellen.

f=
3. Vorlesung SS12

(x-2)2

+ (y+1)2

Ran Friedman
bioinfo.tau.ac.il/Protein_Visualization_01-02/
Lesson%207/Introduction_Prot_Simul.ppt

Computational Chemistry

33


Slide 34

Freiheitsgrade und Koordinatensysteme (I)
Selbst einfachste Moleküle haben eine Vielzahl von Freiheitsgraden die
die einzelnen Konformere ineinander überführen. Wir können diese
Freiheitsgrade entweder durch die internen Koordinaten ausdrücken
(Bindungen, Winkel, Torsionen), oder durch Angabe der kartesischen
Koordinaten (x,y,z) für jedes der N Atome.
4 Atome: 3 Bindungen + 2 Winkel + 1
Torsion = 6 interne Koordinaten

4 Atome: 4 ∙ 3 x,y,z-Koordinaten =
12 kartesische Koordinaten
Im Falle von kartesischen Koordinaten haben wir 3 ∙ N Koordinaten.
Durch reine Translationen und Rotationen des gesamten Moleküls
ändert sich dessen Geometrie jedoch nicht. Benutzen wird dagegen
interne Koordinaten so reduzieren sich die Optimierung auf 3N – 6
Koordinaten.
3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

34


Slide 35

Freiheitsgrade und Koordinatensysteme (II)
Die Verwendung internen Koordinaten macht dann Sinn, wenn die
Generierung der Ableitungen rechenzeitaufwendig ist, z.B. bei
quantenchemischen Methoden.
Zur Darstellung/Eingabe solcher Molekülkoordinaten wird daher oft
eine sog. Z-Matrix verwendet:
z

a2

d1
r1

C

H

H
C r1 1
N r2 2
O r3 3

3. Vorlesung SS12

N

O
r3
y

a1

r2
x

a1 1
a2 2

d1 1

Computational Chemistry

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Freiheitsgrade und Koordinatensysteme (III)
Bei großen Molekülen kommt der Unterschied zwischen 3N – 6 und 3N
Koordinaten kaum noch zum Tragen. Deshalb verwendet man bei
Kraftfeldrechnungen üblicherweise kartesische Koordinaten.
Weiterer Vorteil von kartesischen Koordinaten:
Visuell einfach darstellbar
Keine numerischen Probleme der Z-Matrix bei linearen Molekülen

Nachteil kartesischer Koordinaten:
Zur Berechung der Ableitungen muß oftmals in interne Koordinaten
transformiert werden.

3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

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Slide 37

Energiehyperfläche

3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

37


Slide 38

Energiehyperfläche: Gradient


Gradient – die erste Ableitung der Energie E bezüglich der Koordinaten
kartesische Koordinaten x, y, z
interne Koordinaten l, , , ...

Kraft

F  

E
r

bzw



E

F  
 

r







E 

x

E 
y 

E 

z 

Stationäre Punkte - Punkte auf der Energiehyperfläche, in denen der
Gradient (bzw. die Kraft) gleich Null ist.
Dies sind Maxima, Minima, Übergangszustände und Sattelpunkte.

3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

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Slide 39

Energiehyperfläche: Hess’sche Matrix


Für eine stetige und zweimal differenzierbare Funktion f ist
g(x) =(g1, ..., gN) der Gradientenvektor der ersten Ableitungen
g i x  



xi

Die N  N Matrix der zweiten Ableitungen heisst Hess’sche-Matrix.
H ij  x  



f x 

 f x 
2

xi x j

In einem Minimum ist die Krümmung positiv.
In höheren Dimensionen wird Konvexität in einem Punkt x* als positive
Definitheit der Hess’schen Matrix bezeichnet:

y H x y  0
T

*

y  0

Positive Definitheit garantiert, daß alle Eigenwerte in x* positiv sind.

3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

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Slide 40

Energiehyperfläche: Definitionen


Eine positiv-semidefinite Matrix hat nichtnegative Eigenwerte.



Eine negativ-semidefinite Matrix hat nichtpositive Eigenwerte.



Eine negativ-definite Matrix hat lediglich negative Eigenwerte.



Ansonsten ist die Matrix indefinit.

Stationäre Punkte
sind fett markiert.

3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

40


Slide 41

Vorzeichen der zweiten Ableitungen


Durch Diagonalisierung der Hess’schen Matrix erhält man Eigenvektoren, die
die normalen ( = orthogonalen) Schwingungsmoden des Moleküls sind.
Die zugehörigen Eigenwerte sind proportional zum Quadrat der jeweiligen
Schwingungsfrequenz.



Das Vorzeichen der zweiten Ableitungen entscheidet, ob es sich bei stationären
Punkten auf der PES um Maxima oder um Minima handelt, da mit einer
Frequenzrechnung das Vorzeichen der Schwingungsfrequenzen bestimmt
wird. Damit lässt sich auch endgültig klären, ob eine Konformation tatsächlich
ein Minimum auf der PES ist



Minima auf der PES besitzen nur positive Eigenwerte bzw. reelle
Schwingungsfrequenzen



Maxima oder Sattelpunkte (Maximum in einer Richtung, aber Minima in allen
anderen Richtungen) besitzen eine oder mehrere imaginäre Schwingungsfrequenzen. (Die Quadratwurzel aus einer negativen Zahl ergibt eine imaginäre
Zahl).



Übergangszustände haben genau 1 negativen Eigenwert.

3. Vorlesung SS12

Computational Chemistry

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