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La théorie de la fonctionnelle de densité corrigée par la dispersion est évaluée sur les nouveaux ensembles de référence S66 et S66x8 pour les interactions non covalentes. Au total, 17 fonctionnelles de densité différentes sont évaluées. Deux variantes de notre dernière correction additive de dispersion de Londres DFT-D3 et DFT-D3(BJ), qui diffèrent par leurs fonctions d'amortissement à courte portée, sont testées. En général, les corrections de dispersion montrent à nouveau être cruciales pour obtenir des énergies d'interaction non covalentes fiables et des distances d'équilibre. Les corrections diminuent fortement les différences de performance entre les fonctionnelles, et en résumé, la plupart des méthodes corrigées par la dispersion peuvent être recommandées. DFT-D3 et DFT-D3(BJ) donnent également des résultats similaires, mais pour la plupart des fonctionnelles et des distances intermoléculaires, le schéma de Becke-Johnson rationnel fonctionne légèrement mieux. En particulier, l'analyse statistique pour S66x8, qui couvre également des géométries complexes non équilibrées, montre que la classe de fonctionnelles Minnesota est également améliorée par le schéma D3. Les meilleures méthodes au niveau (méta-)GGA ou (méta-)GGA hybride sont B97-D3, BLYP-D3(BJ), PW6B95-D3, MPW1B95-D3 et LC-ωPBE-D3. Les fonctionnelles double-hybrides sont les méthodes les plus précises et robustes, et en particulier PWPB95-D3 et B2-PLYP-D3(BJ) peuvent être recommandées. Les meilleures approches DFT-D3 et DFT-D3(BJ) sont compétitives par rapport aux méthodes de perturbation spécialement adaptées et dépassent clairement le standard MP2. Les comparaisons entre S66, S22 et des parties de la base de données GMTKN30 montrent que l'ensemble S66 fournit des données statistiquement fiables et peut servir d'outil précieux pour, par exemple, des fins d'ajustement ou de validation croisée d'autres bases de données de référence.
Goerigk et al. (Wed,) ont étudié cette question.