过渡态搜索

量子化学中的过渡态搜索是确定化学反应路径中能量最高点（过渡态结构）的关键计算方法，用于揭示反应机理和能垒信息。该方法通过优化反应物与产物之间的鞍点结构，需满足两个条件：能量梯度为零且Hessian矩阵仅含一个虚频（对应反应坐标）。常用技术包括同步转变法（如QST2/QST3算法自动插值初始猜测）、微动弹性带（NEB）方法在反应路径上布置多个镜像结构优化，以及势能面扫描逐步逼近能量极大值点。计算中通常采用密度泛函理论（DFT）或更高精度的耦合簇（CCSD(T)）方法，结合频率分析验证过渡态，并通过内禀反应坐标（IRC）计算确认其连接正确的反应物与产物。现代方法结合机器学习预筛选反应路径、自适应力场优化加速收敛，并支持溶剂化效应（如PCM模型）和温度校正。该技术在酶催化机理研究、材料表面反应模拟等领域不可或缺，其精度依赖理论方法和基组的选择，当前发展聚焦于自动化流程、大体系算法优化及多尺度建模的融合应用。