GRRMシリーズの最新版GRRM26は、新たに高速エネルギー計算プログラム向けに探索性能の最適化がなされました。さらに、新機能として、RCMCにおいて濃度効果を明示的に考慮可能とし、また、Microcanonical Ensemble下でのRCMCに対応するなど、機能拡充がなされています。
半経験法(Semi-Empirical Method、以下SEM)や機械学習ポテンシャル(Machine Learning Potential、以下MLP)などの高速なエネルギーおよび勾配評価手法を用いる際の探索パフォーマンスが大幅に向上しました。SEMやMLPのような高速な手法を利用した場合に、1,000以上の経路を含む反応経路ネットワークを日常的に構築できるようになっています。[1-3]
[1] R. Staub, et al. J. Chem. Theory Comput. 2026, 22, 422–440. https://doi.org/10.1021/acs.jctc.5c01293 (Open Access)
[2] S. Ghorai, et al. ChemRxiv https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-5vj39 .
[3] Y. Harabuchi, et al. ChemRxiv https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2026-d6slj .
GRRM23以前では、反応経路ネットワーク表現は、計算アルゴリズム上の制約から、各試薬を同じ割合で混ぜた当量反応(すべての試薬のモル⽐が1:1:1…の場合)に対してのみ計算されてきました。GRRM26で導入された新アルゴリズムにより、濃度効果を明示的に考慮したRCMC速度論シミュレーションが実現し、触媒の被服率や試薬濃度が反応の効率を⽀配する複雑系への応⽤が可能になります[4]。
[4] S. Maeda, et al. (to be published)
RCMC速度論シミュレーションをMicrocanonical Ensemble下で実行することが可能となりました。実装されたfull-RCMC法(f-RCMC)により、速度式の時間発展を行うことなく生成物の最終分岐比が得られます。C4H5の234個の素過程からなる速度方程式を従来法で解くのに約95時間かかるところを、f-RCMCでは1秒未満で分岐比を算出できたと報告されています[5]。
[5] Y. Sumiya, et al. J. Comput. Chem. 2017, 15, 101-109. https://doi.org/10.1002/jcc.24526 .
松岡 和 特任准教授らにより開発された仮想リガンド法およびそのコードと連携することで、有機金属触媒の配位子最適化が実施可能です。仮想リガンド法に関する参考文献[6]およびソースコード[7]は以下をご参照ください。
[6] W. Matsuoka, et al. J. Chem. Inf. Model. 2025, 65, 6913–6926. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.5c00815 (Open Access)
[7] 仮想リガンド法のコード:https://github.com/WatMat1127/V2R .
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| 動作環境1 | - ハードウェア - 下記が動作する x86_64 計算機 - OS - Red Hat Enterprise Linux 8.x または AlmaLinux 8.x Red Hat Enterprise Linux 9.x または AlmaLinux 9.xまたは Rocky Linux 9.x - 必須ソフトウェア - Gaussian16 または Gaussian09 ※1 - オプションソフトウェア - Gaussian03、Molpro、GAMESS、ORCA、Turbomole、SIESTA ※2※3 |
|---|---|
| 同梱物 | ソフトウェア本体、インストールマニュアル ※4 |
※1 本製品に含まれておりませんので予め御用意ください。
※2 本製品に含まれておりませんのでお使いになりたい場合には予め御用意ください。
※3 これら以外のab initio および第一原理計算プログラムについても組み込み可能とする汎用インタフェースがGRRM26には搭載されています。
※4 GRRM26の最新のユーザーマニュアルにつきましてはAFIRサイトのManualページをご覧ください。
GRRM26のセットアップにおけるトラブルと、GRRM26の起動におけるトラブルにつきましては、弊社にてサポート致します(標準サポート、無償)。
GRRM26の使い方や結果の解釈につきましては、AFIRサイトをご覧ください(GRRM26ライセンスご購入後、AFIRサイトへのユーザー登録をお願いしております。既に登録済みの方は再登録不要です)。
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GRRMプログラムの機能比較表はこちらです(PDF)。
GRRMは量子化学探索研究所の登録商標です。
GRRM is a registered trademark of Institute for Quantum Chemical Exploration .
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