Информационная энтропия параллельных и независимых химических реакций

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В задачах математической химии химическая реакция представляется как трансформация одного молекулярного ансамбля в другой, а для количественного описания изменения сложности молекул часто используется информационная энтропия и связанные с ней параметры. Информационная энтропия химической реакции рассчитывается как разность значений, соответствующих ансамблю продуктов и ансамблю реагентов. Ранее нами было показано, что информационная энтропия молекулярных ансамблей зависит не только от информационной энтропии отдельных молекул, но и от кооперативной энтропии – эмерджентного параметра, возникающего при объединении молекул в ансамбль. Учет этого параметра обуславливает особенности вычисления информационной энтропии для взаимосвязанных химических реакций. В статье рассмотрены системы независимых и параллельных химических реакций и выведена аналитическая зависимость, связывающая информационную энтропию суммарного процесса с параметрами отдельных реакций.

Об авторах

А. Д. Зимина

Институт нефтехимии и катализа УФИЦ РАН

Email: diozno@mail.ru
Россия, 450075, Уфа

И. С. Шепелевич

Институт нефтехимии и катализа УФИЦ РАН

Email: diozno@mail.ru
Россия, 450075, Уфа

Д. Ш. Сабиров

Институт нефтехимии и катализа УФИЦ РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: diozno@mail.ru
Россия, 450075, Уфа

Список литературы

  1. Станкевич И.М., Станкевич И.В., Зефиров Н.С. // Успехи химии. 1988. Т. 57. С. 191–208.
  2. Sabirov D.S., Shepelevich I.S. // Entropy. 2021. V. 23. P. 1240.
  3. Barigye S.J., Marrero-Ponce Y., Pérez-Giménez F., Bonchev D. // Mol. Divers. 2014. V. 18. P. 673.
  4. Dehmer M., Mowshowitz A. // Inf. Sci. 2011. V. 181. P. 57.
  5. Basak S., Harriss D., Magnuson V. // J. Pharm. Sci. 1984. V. 73. P. 429.
  6. Basak S.C. // Big Data Analytics in Chemoinformatics and Bioinformatics with Applications to Computer-Aided Drug Design, Cancer Biology, Emerging Pathogens and Computational Toxicology. Eds: Basak S.C., Vračko M. Elsevier, 2023. P. 3–35.
  7. Bonchev D. // Bulgar. Chem. Commun. 1995. V. 28. P. 567.
  8. Sabirov D.S. // Comput. Theor. Chem. 2016. V. 1097. P. 83.
  9. Sabirov D.S., Shepelevich I.S. // Comput. Theor. Chem. 2015. V. 1073. P. 61.
  10. Sabirov D.S., Ori O., László I. // Fullerene Nanotube Carbon Nanostruct. 2018. V. 26. P. 100.
  11. Augustine T., Roy S., Sahaya V.J. et al. // Mol. Phys. 2023. V. 121. P. e2179858.
  12. Krivovichev S. // Mineral. Mag. 2013. V. 77. P. 275.
  13. Aksenov S.M., Yamnova N.A., Borovikova E.Y. et al. // J. Struct. Chem. 2020. V. 61. P. 1760.
  14. Bindi L., Nespolo M., Krivovichev S.V. et al. // Rep. Prog. Phys. 2020. V. 83. P. 106501.
  15. Krivovichev S.V., Krivovichev V.G., Hazen R.M. // Eur. J. Miner. 2018. V. 30. P. 231.
  16. Krivovichev S.V., Hawthorne F., Williams P.A. // Struct. Chem. 2016. V. 28. P. 153.
  17. Krivovichev S.V., Krivovichev V.G., Hazen R.M. et al. // Mineral. Mag. 2022. V. 86. P. 183.
  18. Banaru D.A., Hornfeck W., Aksenov S.M., Banaru A.M. // CrystEngComm. 2023. https://doi.org/10.1039/D2CE01542K
  19. Banaru A., Aksenov S., Krivovichev S. // Symmetry. 2021. V. 13. P. 1399.
  20. Jacob K., Clement J., Arockiaraj M. et al. // J. Mol. Struct. 2023. V. 1277. P. 134786.
  21. Plášil J. // Eur. J. Minerol. 2018. V. 30. P. 237.
  22. Hanif M.F., Mahmood H. // Polycyclic Aromatic Compounds. 2022. https://doi.org/10.1080/10406638.2022.2149575
  23. Sabirov D.S., Ori O., Tukhbatullina A.A., Shepelevich I.S. // Symmetry. 2021. V. 13. P. 1899.
  24. Augustine T., Santiago R. // Symmetry. 2023. V. 15. P. 635.
  25. Rahul M.P., Clement J. // Eur. Phys. J. Plus. 2022. V. 137. P. 1365.
  26. Rahul M., Clement J., Singh J.J. et al. // J. Mol. Struct. 2022. V. 1260. P. 132797.
  27. Sabirov D., Tukhbatullina A., Shepelevich I. // Liquids. 2021. V. 1. P. 25.
  28. Baby A., Julietraja K., Xavier D.A. // Polycyclic Aromatic Compounds. 2023. https://doi.org/10.1080/10406638.2023.2179641
  29. Castellano G., Lara A., Torrens F. // Phytochemistry. 2014. V. 97. P. 62.
  30. Castellano G., Torrens F. // Phytochemistry. 2015. V. 116. P. 305.
  31. Sabirov D., Koledina K. // EPJ Web. 2020. V. 244. P. 01016.
  32. Karreman G. // Bull. Math. Biol. 1955. V. 17. P. 279.
  33. Кобозев Н.И. // Журн. физ. химии. 1966. Т. 40. С. 281.
  34. Кобозев Н.И., Страхов Б.В., Рубашов А.М. // Там же. 1971. Т. 45. С. 86.
  35. Кобозев Н.И., Страхов Б.В., Рубашов А.М. // Там же. 1971. Т. 45. С. 375.
  36. Sabirov D.S., Osawa E. // J. Chem. Inf. Model. 2015. V. 55. P. 1576.
  37. Sabirov D.S., Sokolov V.I., Terentyev O.A. // RSC Adv. 2016. V. 6. P. 72230.
  38. Sabirov D.S., Tukhbatullina A.A., Shepelevich I.S. // Symmetry. 2022. V. 14. P. 1800.
  39. Feng B., Zhuang X. // Acta Chimica Sinica. 2020. V. 78. P. 833.
  40. Champion Y., Thurieau N. // Sci. Rep. 2020. V. 10. P. 10801.
  41. Бальмаков М.Д. // Успехи физ. наук. 1999. Т. 169. С. 1273.
  42. Кадомцев Б.Б. // Там же. 1994. Т. 164. С. 449.
  43. Sabirov D.S. // Comput. Theor. Chem. 2018. V. 1123. P. 169.
  44. Sabirov D.S. // Ibid. 2020. V. 1187. P. 112933.
  45. Sabirov D.S., Tukhbatullina A.A., Shepelevich I.S. // J. Mol. Graph. Model. 2022. V. 110. P. 108052.
  46. Бенсон С. Термохимическая кинетика. М.: Мир, 1971. 308 с.
  47. Sabirov D.Sh. // Understanding Information Entropy. Ed.: Kumar V. Nova Publishers, 2023.
  48. Nielsen M.A., Chuang I.L. Quantum Computation and Quantum Information. Cambridge University Press, 2001. P. 822.
  49. Sharma A., Thakur P., Kumar G., Kumar A. // Modern Phys. Lett. A. 2021. V. 36. P. 2150065.
  50. Matsubara S. // Chem. Lett. 2021. V. 50. P. 475.
  51. Grzybowski A.B., Badowski T., Molga K., Szymkuć S. // WIREs Comput. Mol. Sci. 2023. V. 13. P. e1630.
  52. Тухбатуллина А.А., Шепелевич И.С., Сабиров Д.Ш. // Вестн. Башкирск. ун-та. 2022. Т. 27. № 2. С. 349.
  53. Ugi I., Gillespie P. // Angew. Chem. 1971. V. 10. P. 914.
  54. Hunter K.C., East A.L.L. // J. Phys. Chem. A. 2002. V. 106. P. 1346.
  55. Bertz S.H. // New J. Chem. 2003. V. 27. P. 860.
  56. Matsubara S. // Chem. Lett. 2021. V. 50. P. 475.
  57. Жданов Ю.А. Энтропия информации в органической химии. Ростов н/Д: изд-во Ростовского ун-та, 1979. 56 с.
  58. Коледина К.Ф. // Математическое моделирование. 2022. Т. 34. С. 97.
  59. Sabirov D.S., Shepelevich I.S., Tumanskii B.L. // Comput. Theor. Chem. 2018. V. 1138. P. 84.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2.

Скачать (16KB)
Метаданные

© А.Д. Зимина, И.С. Шепелевич, Д.Ш. Сабиров, 2023

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах