※ 引述《peter308 (pete)》之銘言： : 我有一個結構 用頻率分析計算後 找到兩個負頻(imaginary freuqency) : 這對應一個二階鞍點 : 我要怎麼從這個二階鞍點到附近的過度態(TS) : 然後在從過度態再到鄰近的谷底呢?? : 如果是一般的過度態 : 可以用所謂的 IRC (intrinsic reaction coordinate) 去找到鄰近的谷底 : 但是二階鞍點好像處理上有點不太一樣 : 需要比較花功夫 : 有人能分享一下怎麼解決這個問題嗎?? : 感謝 如果你是進行OPT計算，可是最後算出來的結構卻有虛頻的話， 這種時候就要透過一些手段消除虛。 有一個方法，我稱為kick-knock method， 步驟有點繁瑣，不過非常好用。 這個方法的基本概念就是，一個在山頂上的石頭， 如果沒有人去動他，它就會好好的待在山頂。 可是如果輕輕地踢它一腳，就會很快的滾動到山谷了。 換言之，現在一個分子被計算出具有虛頻， 表示分子正在處於某個位能面維度的最高點，且受力為零。 我們只要沿某一個特定的方向，稍微改變一下分子的鍵長鍵角， 讓分子重新受力，再進行結構優化， 分子就會沿著那個受力方向，到達位能面的低點。 通常做完頻率計算， 軟體都會在對應的頻率下方，給出每個原子xyz三個方向的振動位移大小。 這些振動位移，即是原子的受力方向。 因此，你只要先找到具有最大虛頻的那個頻率， 把虛頻下方給出的原子振動位移量複製起來， 將這些位移量，乘以一個倍數例如-0.3 ～ +0.3， 相加到你最後得到的OPT結構座標上。 將這個新的座標，重新OPT一次。 虛頻應該就會消失了。 如果是沒辦法完全消除， 可以進一步配合quasi-二階微分的演算法(e.g. BFGS)， 調整step size來做OPT。 若還是不行，可以先建構出分子的Hessian matrix， 然後，反覆疊代，直到解出Hessian matrix的eigenvalues皆為正值 這個方法保證找到的結構一定是最佳化結構， 不過非常花時間，除非真的沒招了， 不然我不建議直接使用這個方法。 --

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