【摘要】 这项任务是量子化学众多应用的核心，主要负责建立化学反应的机制，理解和调整反应性，探索新的反应途径。

过渡态(TS)、活化能和势能面(PES)是化学中的关键概念。虽然TS通常在实验上是不可观察到的，并且在过渡态理论和物理化学中有多个警告定义，这和相关的概念作为化学家理解化学反应如何发生的基础。

 

近似地说，反应的最终平衡态，即反应物和生成物，决定了反应的热力学特性，而TS，连同反应物和生成物，决定了反应的动力学特性。这幅图的热力学和动力学部分对于理解反应机理和产物产率的分布都是必要的。

 

在现代量子化学计算中，原子结构和终态能量学的预测是一项牢固建立的常规操作，但对TS的类似预测存在重大的实际困难。这种情况反映在量子化学学界在预测平衡态和过渡态的原子结构时所使用的不同术语上。平衡原子结构的预测被称为“几何优化”，而对TS结构的类似预测被称为“过渡态搜索”。

 

后一个术语意味着该过程构成了实际的搜索，而不是相对直接的优化(细化)，并且搜索不一定会找到数学上最优的解决方案。能够以最小的麻烦可靠地定位过渡状态的重要性怎么估计都不为过。

 

这项任务是量子化学众多应用的核心，主要负责建立化学反应的机制，理解和调整反应性，探索新的反应途径。虽然存在许多半自动的过渡状态搜索方法，但在两个给定极小值之间定位过渡状态的操作才刚刚开始成为需要完全自动化的基本计算任务。

 

在应用计算化学中，它很可能与单点能量计算和几何最小化一样重要，这两种方法已经在大量的量子化学计算机程序中得到了微调[1]。

 

[1]Leif D. Jacobson 1 , Art D. Bochevarov 1 , Mark A. Watson, et al. Automated Transition State Search and Its Application to Diverse Types of Organic Reactions[J]. J. Chem. Theory Comput. 2017, 13, 11, 5780-5797.

 

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