Том 39, номер 05, статья № 1

Аннотация:

Статья посвящена проблеме идентификации линий в колебательно-вращательных спектрах высокого разрешения. Предлагается подход на основе эвристического поиска, применяемого в системах искусственного интеллекта для автоматического поиска набора проявленных в спектре уровней энергии молекулы. Такие системы решают задачу поиска последовательности операций по преобразованию входных данных (формул, знаний), приводящей данные в некоторое целевое или искомое состояние. Программой анализируются одновременно несколько присутствующих в спектре вращательных подуровней. Это позволяет, имея больше информации, получать более достоверную идентификацию соответствующих им спектральных линий. Результаты работы могут использоваться в оптическом зондировании атмосферы и в изучении физики молекул.

Ключевые слова:

колебательно-вращательные спектры, метод потенциальных функций, нейронная сеть, перцептрон, эффективный гамильтониан, дипольный момент

Список литературы:

1. Герцберг Г. Колебательно-вращательные спектры многоатомных молекул. M.: Изд-во иностранной литературы, 1949. 403 с.
2. Щербаков А.П. Применение методов теории распознавания образов для идентификации линий в колебательно-вращательных спектров // Оптика атмосф. и океана. 1997. Т. 10, № 8. С. 947–958.
3. Быков А.Д., Науменко О.В., Пшеничников А.М., Синица Л.Н., Щербаков А.П. Экспертная система для идентификации линий в колебательно-вращательных спектрах // Опт. и спектроскоп. 2003. Т. 94, № 4. С. 580–589.
4. Айзерман М.А., Браверманн Э.И., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в задачах обучения машин. М.: Наука, 1970. 384 с.
5. Левин Л.Л. Введение в теорию распознавания образов: Учеб. пособие. Томск: ТГУ, 1982, 2004, 2008. 97 с.
6. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М.: Вильямс, 2008. 1103 с.
7. Laurene V.F. Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms And Applications. Harvard: Pearson Education, 2006, 467 p.
8. Birss F.W., Ramsay D.A. Computer assistance in the analysis of molecular spectra: I. Rotational structure of high resolution singlet-singlet bands // Comput. Phys. Commun. 1985. V. 38, N 1. P. 83–112. DOI: 10.1016/0010-4655(85)90048-7.
9. Senn P. Coincidence analysis of high-resolution molecular spectra // Comput. Chem. 1993. V. 17, N 4. P. 389–399. DOI: 10.1016/0097-8485(93)85019-9.
10. Kisiel Z. Assignment and analysis of complex rotational spectra // Spectroscopy from Space / J. Demaison, K. Sarka, E.A. Cohen (eds.). Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 2001. P. 91–106.
11. Medvedev I.R., Winnewisser M., Winnewisser B.P., De Lucia F.C., Herbst E. The use of CAAARS (Computer Aided Assignment of Asymmetric Rotor Spectra) in the analysis of rotational spectra // J. Mol. Struct. 2005. V. 742, N 1–3. P. 229–236. DOI: 10.1016/j.molstruc.2005.01.054.
12. Tasinato N., Charmet A. Pietropolli, Stoppa P. ATIRS package: A program suite for the rovibrational analysis of infrared spectra of asymmetric top molecules // J. Mol. Spectrosc. 2007. V. 243, N 2. P. 148–154. DOI: 10.1016/j.jms.2007.02.016.
13. Łodyga W., Kręglewski M., Pracna P., Urban Š. Advanced graphical software for assignments of transitions in rovibrational spectra // J. Mol. Spectrosc. 2007. V. 243, N 2. P. 182–188. DOI: 10.1016/j.jms.2007.02.004.
14. Western C.M. PGOPHER: A program for simulating rotational vibrational, and electronic spectra // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2017. V. 186. P. 221–242. DOI: 10.1016/j.jqsrt.2016.04.010.
15. Нильсон Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. М.: Мир, 1973. 273 с.
16. Теей А., Грибомон П., Луи Ж., Снийерс Д., Водон П., Гоше П., Грегуар Э., Санчес Э., Дельсарт Ф. Логический подход к искусственному интеллекту. М.: Мир, 1990. 429 с.
17. Хювенен Э., Сеппянен Й. Мир Лиспа: в 2 т. М.: Мир, 1990. 447 с.
18. Watson J.K.G. Determination of centrifugal distortion coefficients of asymmetric top molecules // J. Chem. Phis. 1967. V. 46. P. 1935–1948.
19. Törring T., Papoušek D., Aliev M.R. Molecular Vibrational and Rotational Spectra: Studies in Physical and Theoretical Chemistry. Amsterdam, Oxford, New York: Elsevier, 1982. 324 s. DOI: 10.1002/bbpc.19830870538.
20. Western C.M., Billinghurst B.E. Automated assignment and fitting of spectra with PGOPHER // Phys. Chem. Chem. Phys. 2017. V. 19. P. 10222–10226. DOI: 10.1039/C8CP06493H.
21. Zaleski D., Prozument K. Automated assignment of rotattional spectra using artificial neural networks // J. Chem. Phys. 2018. V. 149. P. 104106-1–104106-12. DOI: 10.1063/1.5037715.
22. Starikov V.I., Tashkun S.A., Tyuterev Vl.G. Description of vibration-rotation energies of nonrigid triatomic mjlecules using generating function method // J. Mol. Spectrosc. 1992. N 151. P. 130–147. DOI: 10.1016/0022-2852(92)90010-L.
23. Simon B. Large orders and surability of eigenvalue peturbation theory: A mathematical overview // Int. J. Quantum Chem. 1982. V. XXI. P. 3–25.
24. Polyanskii O.L. One-dimensional approximation of effective rotational hamiltonian of the ground state of the water molecule // J. Mol. Spectrosc. 1985. N 112. P. 79. DOI: 10.1016/0022-2852(85)90193-6.
25. Toth R.A. Extensive measurements of H₂¹⁶O line frequencies and strengths: 5750 to 7965 // Appl. Opt. 1994. V. 33, N 21. P. 4851–4867. DOI: 10.1364/AO.33.004851.
26. Быков А.Д., Науменко О.В., Щербаков А.П., Синица Л.Н., Воронин Б.А. Идентификация и моделирование спектра поглощения молекулы H₂¹⁶O в диапазоне 5750–7965 см^–1 // Оптика атмосф. и океана. 2004. Т. 17, № 12. С. 1057–1065.
27. Barber R.J., Tennyson J., Harris G.J., Tolchenov R.N. A high accuracy computed water line list // Mon. Not. Roy. Astron. Soc. 2006. V. 368. P. 1087–1094. DOI: 10.1111/j.1365-2966.2006.10184.x.