Предсказание свойств новых соединений в квантовой химии основано на решении уравнения Шрёдингера для молекулярных систем с использованием приближённых методов. Центральным понятием является электронная структура, определяющая энергию, распределение электронной плотности и реакционную способность. Для расчёта применяются как аб initio подходы, так и методы плотностного функционала (DFT), обеспечивающие баланс между точностью и вычислительными затратами.
Особое значение имеет выбор базисных функций и уровня теоретического приближения. Мелкие базисы позволяют быстро получать ориентировочные результаты, тогда как расширенные многоэкспоненциальные функции дают более надёжное описание корреляции электронов, что критически важно при прогнозе термодинамических и спектроскопических характеристик.
Изучение электронной структуры даёт возможность определять такие свойства, как:
Ключевым инструментом выступает вычисление потенциалов полной энергии. Сравнение энергий различных изомеров или возможных конформаций позволяет предсказать наиболее устойчивую структуру.
Для описания реакционной способности используются квантово-химические показатели:
Эти параметры позволяют оценивать возможные центры атаки реагентов и прогнозировать механизмы реакций.
Квантовая химия предоставляет инструменты для вычисления энтальпий образования, свободных энергий Гиббса и теплот реакций. С помощью методов переходного состояния и расчёта потенциальных поверхностей можно предсказывать активационные барьеры и скорости реакций. Таким образом, моделирование позволяет ещё на этапе теоретического анализа определить, будут ли новые соединения стабильными или быстро распадутся.
Вычислительные методы позволяют предсказывать спектры поглощения и излучения, включая:
Сопоставление теоретических спектров с экспериментальными данными используется для верификации новых структур и уточнения их конфигурации.
Предсказание свойств новых соединений в реальных условиях требует учёта влияния растворителей и матричных эффектов. Для этого применяются модели поляризующих континуумов, квантово-механико/молекулярно-механические гибридные методы (QM/MM) и молекулярная динамика. Эти подходы позволяют исследовать устойчивость и реакционную способность молекул в растворах, биологических системах и твёрдых телах.
Современное предсказание свойств активно использует параллельные вычисления и методы машинного обучения. Базы данных квантово-химических расчётов формируют основу для обучения моделей, способных мгновенно оценивать свойства молекул без полного решения уравнений квантовой механики. Комбинация квантовых расчётов и искусственного интеллекта открывает новые возможности для виртуального скрининга соединений и рационального дизайна материалов.
Теоретические предсказания позволяют создавать лекарства с заданной биологической активностью, катализаторы с высокой селективностью, материалы с уникальными электронными и оптическими свойствами. Таким образом, квантовая химия становится не только инструментом анализа уже существующих веществ, но и методом проектирования новых соединений ещё до их синтеза.