量子化学分子性质预测数据集QM9Dataset-linhlpv
数据来源：互联网公开数据
标签：量子化学，分子性质，数据集，机器学习，分子模拟，材料科学，化学信息学，分子结构
数据概述： 该数据集包含来自QM9数据库的分子性质数据，记录了13万多个有机小分子的量子化学计算结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为数据集创建时间，涵盖了对大量分子的计算结果。
地理范围：数据不涉及地理位置信息，主要关注分子的结构和性质。
数据维度：数据集包括分子的结构信息（如原子坐标、连接关系），以及多种量子化学性质，如能量、偶极矩、极化率、HOMO/LUMO能级等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于QM9数据库，该数据库基于密度泛函理论（DFT）计算得到，并已进行标准化。
该数据集适合用于量子化学、材料科学、机器学习等领域的研究和应用，特别是在分子性质预测、材料设计等任务中具有重要价值。
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：适用于分子性质预测、分子结构与性质关系研究、材料设计等学术研究，如预测分子的能量、稳定性、光谱性质等。
行业应用：可以为药物研发、材料科学等行业提供数据支持，特别是在分子筛选、新材料设计等方面。
决策支持：支持分子设计和优化，帮助科学家和工程师加速新材料和药物的研发进程。
教育和培训：作为化学、材料科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分子性质、量子化学计算及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索分子结构与性质之间的关系，帮助用户实现分子性质预测、新材料设计等目标，为化学和材料科学研究提供数据支持。
