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Künstlich intelligente Entwicklung von Kraftfeldparametern

Eine Komposition am Beispiel tripodaler Metallkomplexe

  • Johannes Hunger
  • Gottfried Huttner

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages i-v
  2. Johannes Hunger, Gottfried Huttner
    Pages 1-2
  3. Johannes Hunger, Gottfried Huttner
    Pages 2-10
  4. Johannes Hunger, Gottfried Huttner
    Pages 11-16
  5. Johannes Hunger, Gottfried Huttner
    Pages 16-17
  6. Back Matter
    Pages 17-19

About this book

Introduction

Ein Molekül lässt sich als eine Maschine begreifen, die mit anderen Molekülen in Wechselwirkung tritt. Ein mögliches Ergebnis solcher Wechselwirkung ist der Umbau der Moleküle, d.h. eine chemische Reaktion. Verstünde man die Maschine, so ließen sich die Reaktionen vorhersagen, man wüsste also, wie sich aus einem Stoff ein anderer, neuer Stoff selektiv machen lässt. Ein Modell für die Molekülmaschine besteht in seiner Beschreibung als mechanische Maschine mit den Atomen als Gelenken und den Bindungen zwischen ihnen als Federn. Wenn der Bau der Maschine - die Struktur des Moleküls - bekannt ist, erfordert diese Beschreibung die Kenntnis der Federkräfte. Es wird gezeigt, wie Algorithmen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz dazu verhelfen, die Federkräfte aus empirischem Material zu extrahieren.

Keywords

Bindungen Intelligenz Katalyse Komplexe Lernen Molekül Simulation chemische Reaktion genetische Algorithmen

Authors and affiliations

  • Johannes Hunger
    • 1
  • Gottfried Huttner
    • 2
  1. 1.Centre for Philosophy of the Natural and Social ScienceLondon School of Economics and Political ScienceLondonGreat Britain
  2. 2.Anorganisch-Chemisches Institut der Universität HeidelbergHeidelbergGermany

Bibliographic information

  • DOI https://doi.org/10.1007/978-3-642-58326-1
  • Copyright Information Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2000
  • Publisher Name Springer, Berlin, Heidelberg
  • eBook Packages Springer Book Archive
  • Print ISBN 978-3-540-67745-1
  • Online ISBN 978-3-642-58326-1
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