分子结构耦合常数预测数据集MolecularStructureCouplingConstantPrediction-linhlpv
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, 量子化学, 耦合常数, 机器学习, 分子模拟, 结构预测, 谱学, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自量子化学计算的数据，记录了分子的结构信息和耦合常数，用于预测分子中原子间的相互作用。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据涵盖了多种分子结构，未限定地理范围。
数据维度：包括分子结构、原子坐标、偶极矩、磁屏蔽张量、Mulliken电荷、势能、标量耦合贡献和耦合常数等多种属性。
数据格式：主要为CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、structures.csv（分子结构信息）以及其他分子性质相关文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于量子化学计算，并经过整理和结构化。
该数据集适合用于分子性质预测、量子化学模拟和机器学习模型的训练与评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于量子化学、材料科学和计算化学等领域的学术研究，如分子性质预测、化学反应模拟、分子结构优化等。
行业应用：可以为药物研发、材料设计等行业提供数据支持，尤其是在预测分子相互作用、加速新材料发现方面。
决策支持：支持科研人员和工程师在分子设计和材料开发中的决策，优化实验设计和提高研发效率。
教育和培训：作为计算化学、机器学习与化学交叉学科的教学资源，帮助学生和研究人员理解分子结构与性质之间的关系。
此数据集特别适合用于探索分子结构与耦合常数之间的定量关系，帮助用户实现分子性质的预测、化学反应的模拟和新材料的设计。
