本系列推送将从以下几个方面介绍MECP：
- Introduction - What is MECP?
- Algorithm - How to locate a MECP?
- Application - When do we need MECP?
- Theory - What can we do beyond MECP?
Introduction - What is MECP?
自旋交叉(Spin Crossover, SCO)在材料、催化等领域中有着十分广泛的应用，早在中学时我们就知道配位化合物存在高自旋(high spin, HS)及低自旋(low spin, LS)两种自旋态(spin state)，实际有时还会遇到intermediate spin (IS)。对于经典的八面体配位化合物，最稳定的自旋态通常由配位场强度Δ决定。
From Wikipedia
在化学反应过程中，尤其是过渡金属催化的反应中，由于底物结构的不断变化，金属周围的配体场发生改变，导致反应进行到不同程度时最稳定的自旋态也会随之改变，从而使得一些本来不能发生或者较难发生的反应，通过在不同自旋态之间的跳跃得以发生。例如Sason Shaik的2011年的Nature Chemistry就详细介绍了exchange interaction如何影响不同自旋态间的能量差，进而影响反应机理。
From Shaik S, Chen H, Janardanan D. Nature Chemistry,2011, 3(1): 19.
对于普通的催化反应，我们只需找到相应的中间体和过渡态就可以很好地描述整个反应机理了，但是对于涉及到自旋交叉的反应，我们还需要找到不同自旋态之间的交叉点(crossing point)。
例如在上图中，底物最开始处于单重态，但是对于后续的反应可能三重态更加容易发生，那么我们就需要找到单重态和三重态在势能面上的交叉点，因为在这一点单重态和三重态的能量相同，底物最容易发生自旋交叉，并且在交叉后可以平滑的过渡到三重态中间体的结构，完成后续反应。那么最后我们只要像平常的反应机理一样，取包括交叉点和过渡态在内的所有物种中能量最高的作为能垒就可以了。
那么为什么我们需要minimum energy crossing point (MECP) 而不是单纯的crossing point (CP)就够了呢？（因为me组的cp才是最好的，其它cp都不要）
这是因为真实的势能面并不是图三那样简单的一维，而是非常高维度(3N-6维)空间中的势能面，在高维空间中势能面的交叉部分不是一个点，而是一个高维曲面。例如图四是一个二维势能面，势能面的交叉点就是一条曲线，这条线上能量最低的点才是minimum energy crossing point，也就是MECP。
小编注：作者来自香港科技大学。顺便为依山傍水，无敌海景，香港最美的科技大学打个广告~
下期预告：MECP搜索算法
