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Recent studies have assigned hydroxide elimination and C=C bond formation step in base-promoted aldol condensation the role of having a strong influence in the overall rate reaction, in contrast to...

The Transitivity function, defined in terms of the reciprocal of the apparent activation energy, measures the propensity for a reaction to proceed and can provide a tool for implementing phenomenological kinetic models. Applications to systems which deviate from the Arrhenius law at low temperature encouraged the development of a user-friendly graphical interface for estimating the kinetic and thermodynamic parameters of physical and chemical processes. Here, we document the Transitivity code, written in Python, a free open-source code compatible with Windows, Linux and macOS platforms. Procedures are made available to evaluate the phenomenology of the temperature dependence of rate constants for processes from the Arrhenius and Transitivity plots. Reaction rate constants can be calculated by the traditional Transition-State Theory using a set of one-dimensional tunneling corrections (Bell (1935), Bell (1958), Skodje and Truhlar and, in particular, the deformed (d-TST) approach). To account for the solvent effect on reaction rate constant, implementation is given of the Kramers and of Collins–Kimball formulations. An input file generator is provided to run various molecular dynamics approaches in CPMD code. Examples are worked out and made available for testing. The novelty of this code is its general scope and particular exploit of d-formulations to cope with non-Arrhenius behavior at low temperatures, a topic which is the focus of recent intense investigations. We expect that this code serves as a quick and practical tool for data documentation from electronic structure calculations: It presents a very intuitive graphical interface which we believe to provide an excellent working tool for researchers and as courseware to teach statistical thermodynamics, thermochemistry, kinetics, and related areas.

New calculations improved by explicit-implicit hybrid treatment ensure that the overall iKIE > 1 does not exclude step R4 as a limiting-step and that the debate about the infallibility of the generalization of step R5 as RCS is reasonable.

As simulações de dinâmicas moleculares, em síntese, fazem o uso de algoritmos adequados que tem por finalidade a resolução das equações de movimentos realizados pelos átomos e moléculas. Esta comunicação, trata-se de um guia básico a qual se pretende pontuar aspectos qualitativos sob uma visão generalizada, fornecendo um levantamento de suas aplicabilidades. Aqui, expomos o processo operacional, bem como conceitos específicos de metodologias derivadas, especificamente Dinâmica Molecular de Car-Parrinello e Metadinâmica. Os resultados apresentados têm função apenas de visualização para o leitor, fornecendo melhor entendimento. Palavras chave: Dinâmica Molecular, DFT, CPMD, Metadinâmica.The molecular dynamics simulations, in summary, make use of proper algorithms that have as ambit the resolution of the equations of motion performed by atoms and molecules. This communication is a basic guide, which aims to point qualitative aspects beneath a generalized view, providing a survey of its applicability. Here, we expose the practical operational process, as well as specific concepts of derived methodologies, specifically Car-Parrinello Molecular Dynamic and Metadynamics. The presented results have presented only for visualization, therefore it will make easier the reader have a better understanding.

Nas últimas décadas existe uma grande quantidade de conhecimento sendo obtida através do entendimento de dinâmica de reações químicas. Neste artigo é apresentado alguns elementos básicos na procura de pontos estacionários em uma superfície de energia potencial (SEP). Também é mostrado algumas dificuldades na construção da SEP utilizando cálculos de estrutura eletrônica. Um notável gargalo se deve a caracterização de um estado de transição (ponto de sela), por isso, este trabalho propõe de maneira didática a identificação de um estado de transição por diferentes metodologias. Esperase que este guia corrobore para o avanço do entendimento de reações químicas para os alunos de graduação e pós-graduação que atuem nesta área e que também estimule estudantes de áreas transversais a vir aplicar estes procedimentos.

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A utilização de algoritmos de aprendizagem de máquina tem aumentadoexponencialmente na pesquisa científica, especialmente devido a avanços recentes emtécnicas de aprendizado profundo. Aqui, serão discutidas aplicações desses algoritmos naquímica e em outras áreas da ciência, com foco em redes neurais artificiais. Essas redestêm a capacidade de automatizar todas as etapas do processo de aprendizado demáquina,incluindo a classificação e a predição de propriedades químicas. Será fornecida uma visãohistórica do desenvolvimento desses algoritmos, desde a década de 1940 até os dias atuais,com destaque para aplicações em áreas como desenvolvimento de medicamentos, ciência de materiais e técnicas de análise autônomas. Aspectos importantes desses algoritmos serãodiscutidos em detalhes. Além disso, será abordado o processo de vetorização molecular, essencial para o tratamento de dados químicos, e alguns caracterizadores moleculares serão discutidos em particular. Em conclusão, será fornecida uma visão abrangente das aplicaçõesdos algoritmos de aprendizado de máquina na química, juntamente com suas limitações e desafios associados à sua implementação, destacando seu potencial transformador quando utilizado de maneira responsável e ética.