最終更新：2025-12-28
注意: この記事はAIによって自動生成されたものです。正確な情報については、必ず引用元の原著論文をご確認ください。
はじめに
B97系汎関数の開発において、長距離補正（LC）と古典的な分散力補正（-D）を組み合わせた「B97X-D」は広く利用される標準的な手法となりました。これに対し、2016年にMardirossianとHead-Gordonによって提案された**B97M-V**は、より高度な物理的要件を取り入れた汎関数として設計されています。
本稿では、原著論文に基づき、B97M-Vの理論的な構成要素と、その設計に用いられた最適化手法について解説します。
B97M-V の主要な構成要素
B97M-Vは、従来のB97形式を基礎としつつ、以下の3つの物理的・数学的拡張を行っています。
1. Meta-GGA (M) の導入
従来のB97系（B97-D, B97X-Dなど）は、電子密度 とその勾配 に依存するGGA（一般化勾配近似）に分類されます。
これに対し、B97M-Vの「M」は Meta-GGA を意味しており、変数として運動エネルギー密度 () を明示的に利用します。
運動エネルギー密度の導入により、汎関数は共有結合領域や同種スピン相関（same-spin correlation）の記述において、電子の局在化情報をより詳細に識別可能となります。これにより、原子化エネルギーや異性化エネルギーの予測精度向上が図られています。
2. VV10 非局所相関 (V) の採用
従来の「-D」補正（DFT-D2, D3）は、原子間距離 に基づく経験的な項（）を加算する手法でした。
一方、B97M-Vの「V」は、VV10 (Vydrov-Van Voorhis 2010) と呼ばれる非局所相関汎関数を採用しています。
この項は、電子密度分布に基づく二重積分によって分散力を算出します。原子ごとのパラメータに依存せず、電子密度の形状を直接反映できるため、構造特異的な分散相互作用の記述において、より物理的に厳密なアプローチとなっています。
3. 組合せ最適化 (Combinatorial Optimization)
B97形式の特徴である冪級数展開は高い柔軟性を持ちますが、項数の増加は過学習（Overfitting）のリスクを伴います。
B97M-Vの開発にあたり、著者らは組合せ最適化の手法を用いました。
- B97形式の展開項の候補として、非常に多数の組み合わせ（約通り）を想定。
- 大規模なトレーニングセットを用いたスクリーニングを行い、パラメータ数を最小限（12個）に抑えつつ、未知のデータへの転移性（Transferability）が最大となる数式を選定。
このように、データ駆動型のアプローチによって最適な関数形を探索・決定している点が、本汎関数の大きな特徴です。
計算精度と適用範囲
広範なベンチマーク（GMTKN30データベース等）における評価では、B97M-Vは以下のような特性を示しています。
非共有結合相互作用の記述
- VV10汎関数の寄与により、水素結合や分散力が支配的な系において高い精度を示します。従来のハイブリッド汎関数と比較しても、RMSD（二乗平均平方根誤差）の低減が確認されています。
反応障壁と熱化学特性
- 長距離補正（）による自己相互作用誤差の低減と、Meta-GGAによる電子構造記述の精密化により、反応の遷移状態や生成エンタルピーの予測においても安定した精度を発揮します。
まとめ
B97M-Vは、B97の柔軟な数学的枠組みに、範囲分離（Range-separation）、Meta-GGA、およびVV10非局所相関を統合した汎関数です。
計算コストはMeta-GGAや非局所積分の計算により従来のGGA汎関数（B97X-D等）より増加しますが、現時点における半経験的ハイブリッド汎関数の中で、最も洗練された設計の一つと評価されています。高い精度が要求される反応機構解析や、非共有結合相互作用が重要な系の解析において、有力な選択肢となります。
参考文献
- N. Mardirossian and M. Head-Gordon, “B97M-V: A combinatorially optimized, range-separated hybrid, meta-GGA density functional with VV10 nonlocal correlation”, J. Chem. Phys. 144, 214110 (2016).