semiempirischen

Semiempirische Modelle bezeichnen Ansätze in Wissenschaften, die theoretische Konzepte mit empirisch gewonnenen Daten verbinden. Ziel ist es, komplexe Systeme mit akzeptablem Rechenaufwand zu beschreiben, ohne alleDETAILs rein aus ersten Prinzipien ableiten zu müssen. Durch Parameterisierung aus Experimenten oder sorgfältig kalibrierten Referenzbereichen ermöglichen semiempirische Methoden oft schnelle Vorhersagen, wobei Genauigkeit und Transferierbarkeit je nach Anwendungsgebiet variieren.

In der Quantenchemie bedeuten semiempirische Methoden eine Vereinfachung der elektronischen Strukturtheorie. Sie verwenden eine minimale Basis und parameterisierte zweifach-elektrische Integrale, oft basierend auf Abstraktionen wie dem Neglect of Diatomic Overlap (NDDO). Bekannte Verfahren sind MNDO, AM1, PM3, PM6 und PM7. Die Parameter werden so angepasst, dass Geometrien, Bindungsenergien und Reaktionsenthalpien von Referenzverbindungen gut reproduziert werden. Typische Anwendungen liegen in der organischen Chemie, Wirkstoffdesign, Konformationsanalysen und Reaktionspfadsuchen großer Moleküle, wo ab-initio Methoden zu teuer wären.

Zu den Vorteilen semiempirischer Methoden zählen hohe Rechengeschwindigkeit und die Fähigkeit, große Systeme zu untersuchen. Nachteile sind unzuverlässigere Ergebnisse in Bereichen wie Übergangsmetallchemie oder schwach gebundene Systemen, sowie eine starke Abhängigkeit von der gewählten Parametrisierung und deren Transferabilität.

Neben der Chemie finden sich semiempirische Ansätze auch in der Kernphysik, zum Beispiel in semiempirischen Massenversionen wie der Bethe–Weizsäcker-Formel, die Bindungsenergien durch empirisch bestimmte Terme annähern. Insgesamt dienen semiempirische Modelle häufig als schnelle Vorstufen, Vorabbildungen oder Screening-Werkzeuge, während detaillierte Untersuchungen häufig auf ab-initio- oder DFT-Methoden zurückgreifen.