高斯优化一直找不到稳定的波函数
1、高斯优化一直找不到稳定的波函数的原因是初始结构不合适、优化参数设置不当、系统过于复杂。初始结构不合适：高斯优化需要一个初始的结构作为起点进行优化。如果初始结构不合适，则会导致优化失败。初始结构不合适可以是由于手动构建的错误，也可以是由于从其他软件获取的初始结构存在问题。
2、方法选择上，受限波函数通常以R开头，非受限以U开头，受限开壳波函数用RO。需要注意的是，指定多个方法关键字可能会产生意外结果，但某些特殊情况下可以组合使用，如与MP2配合的CASSCF计算或ONIOM和IRCMax作业的多个方法选项。
3、CIS中用Root、CASSCF中用NRoot选项选择感兴趣的激发态，CIS计算里用Singlets和Triplets选项选择单重激发态或三重激发态（对应荧光或磷光），CASSCF计算时需要将与跃迁有关的轨道包含进活性空间并且选择好的初始波函数，剩下的工作和一般的优化几何构型计算区别不大。
4、所以更换基组并不在所有的情况下都适用。方法是 首先用小基组进行计算，由前一个波函得到用于大基组计算的初始猜测 （Guess=Read 自动进 行 ）。2 增加最大循环步数 Gaussian 默认的最大循环步数为 64 （SCF=DM 或 SCF=QC 方法则为 512），如果循环次数超 过这个数目则会汇报 convergence failure 。
高手指点什么叫做高斯拟合,以及适用于什么场合
1、高斯拟合是一种数学方法，适用于处理实验数据，特别是那些符合正态分布或近似正态分布的数据。 它通过最小二乘法或其他优化算法来找到最佳的参数值，使数据的拟合曲线与观测值之间的差异最小。以下对高斯拟合进行详细介绍和说明其应用场景。
2、将高斯拟合应用于定量分析模型，不仅能够简化模型参数，而且显著提升了模型的可理解和解释性。这种技术在需要快速且精确拟合数据的场合，如科学计算和数据分析中，都展现出强大的实用价值。
3、高斯拟合是一种利用高斯函数对数据点集进行函数近似的方法。具体来说：函数形式：高斯函数的形式为 $G_i = A_i cdot expleft^2}{C_i^2}right）$，其中 $A_i$、$B_i$ 和 $C_i$ 是高斯函数的参数，分别代表振幅、均值和标准差。
4、高斯拟合是一种数学方法，主要用于数据处理和分析。其具体过程和特点如下：高斯拟合也称为最小二乘法拟合，其工作原理主要是通过找到一种数学模型来最恰当地表示观察到的数据点。这种方法利用高斯函数作为拟合函数，根据数据点的分布特点，调整高斯函数的参数，使得数据点与拟合函数之间的误差最小。
ps里面的高斯模糊什么作用呀??
1、高斯模糊滤镜在photoshop中的主要作用是增添图像的朦胧感和柔化效果。具体作用如下：增添梦幻般的朦胧感：通过复制原图层并应用高斯模糊，再调整混合模式至滤色或柔光，可以为图片增添朦胧感，提升整体的视觉冲击力。配合蒙版擦除不需要模糊的部分，可以在营造氛围或特殊视觉效果时发挥重要作用。
2、作用：能创造出“玩具城”般的效果，使图像前景保持清晰，背景变得模糊，增添梦幻感。高斯模糊：作用：使整张图片仿佛透过一层半透明介质，失去焦点，增添柔和氛围。通过复制粘贴图层并使用“滤色”模式，能使图片更加温暖明亮。
3、作用：可根据数值快速地模糊图像，产生很好的朦胧效果。高斯是指对像素进行加权平均所产生的钟形曲线。 选择高斯模糊后，会弹出一个对框，在对话框的底部可以利用拖动划杆来对当前图像模糊的程度进行调整，还可以输入数值（Radius）半径（R）：2 像素。首先用ps打开需要处理的照片。
4、作用不同。动感模糊的作用是模拟相机在拍摄运动物体时呈现的动态效果。高斯模糊的作用是用来来减少图像噪声以及降低细节层次。特殊模糊的作用是减少图像中的褶皱模糊或除去图像中多余的边缘。参数工具不同。动感模糊可用的设置参数为两个，分别是角度和距离。高斯模糊可用的设置参数为一个即半径。
5、高斯：利用曲线的分布模式，有选择地模糊图像。这个模糊效果可以让人仿佛透过一种半透明的介质来看整张图片，使图片失去焦点。而它的使用技巧可以让图片变得更为温暖明亮，那就是复制粘贴新的一层，运用高斯模糊后再将图层改为“滤色”。特殊：产生一种清晰边缘的模糊效果。
