Physik - Chemische Physik

Ein neues Tool vereinfacht die Erstellung von potentiellen Energiefeldern für die chemische Forschung.

MM-RCR verbessert die Vorhersage optimaler Reaktionsbedingungen in der chemischen Synthese.

Erforschung der Nutzung von Quantenkernen zur Vorhersage von molekularen Energiefeldern.

Forschung zeigt die Dynamik von Rydberg-Zuständen in Kohlendioxid.

Untersuchung der Auswirkungen von Temperatur auf die Eigenschaften und Anwendungen von Viologen-Gelen.

Eine Studie zeigt, wie Elektronen sich während chemischer Reaktionen auf molekularer Ebene verhalten.

Diese Studie verbessert TDDFT-Berechnungen mit mehreren GPUs für grössere Molekülsysteme.

Erforschung geometrischer Perspektiven in der Dichtefunktionaltheorie bei Spin-Gitter-Modellen.

Ein neues Modell verbessert das Verständnis von elektrochemischen Schnittstellen durch maschinelles Lernen.

Die Forschung führt ein Selbstwechselwirkungspotential ein, um die Vorhersagen der Dichtestheorie zu verbessern.

Untersuchung der Vorteile von nicht geschachtelten Daten im maschinellen Lernen für Quantenchemie.

UNIFAC 2.0 verbessert die Vorhersagen von chemischen Mischungen mit fortschrittlichen Techniken.

Studieren von quanten- und klassischer Wechselwirkungen in chemischen Prozessen mit NEO-Theorie.

Ein neuer Ansatz zeigt, wie Proteine in Zellmembranen binden.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Lösungsmittelmodellierung in computergestützten Studien.

Maschinelles Lernen beschleunigt die Berechnungen der potenziellen Energieoberflächen für Moleküle wie Ethanol.

Die Lichtabsorption von Thiophen zeigt komplexe Wechselwirkungen, die für technologische Anwendungen wichtig sind.

Ein tieferer Blick darauf, wie nasser Schnee sich verändert und welche Umweltauswirkungen das hat.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen komplexer Quantensysteme mit Hilfe von maschinellem Lernen.

Ein Software-Tool vereinfacht die Vorhersagen über das Verhalten von VOCs bei Sonneneinstrahlung.

Ein neuer Ansatz, um das Lösen von linearen Gleichungen mit Quantencomputern zu verbessern.

Neue Methoden verbessern die Berechnungen von Tunnelungssplits in komplexen Molekülen.

Ein neuer Ansatz zur Clusterbildung von Molekulardynamik-Daten, um das Medikamentendesign zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Studien von Molekularstrahlen mit tiefem Ultraviolettlicht.

Neue Modelle verbessern das Verständnis der Energielevels von anharmonischen Oszillatoren.

Ein neues Modell untersucht mechanische Wechselwirkungen in Siliziumanoden, um Spannungsprobleme anzugehen.

Eine neue Methode nutzt Deep Learning für schnellere Vorhersagen chemischer Prozesse in der Atmosphäre.

Neuere Forschungen geben Aufschluss über die Elektronenbewegung in Quantenpunktanordnungen.

YbOH hilft Wissenschaftlern, das elektrische Dipolmoment des Elektrons zu untersuchen, um neue physikalische Erkenntnisse zu gewinnen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Vorhersagen von Elektroneninteraktionen in Materialien.

Forscher haben eine Methode entwickelt, um zu simulieren, wie Stoffe sich bewegen und miteinander interagieren.

Eine neue QM/MM-Methode verbessert das Studium von Enzymen mit fortschrittlichen computertechnischen Verfahren.

Neue Methoden in der Quantencomputing verbessern die Energieberechnungen für Materialien auf atomarer Ebene.

Quantencomputing könnte die chemische Forschung und Simulationen revolutionieren.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen von Eigenschaften organischer Verbindungen mit Hilfe von Machine-Learning-Techniken.

Forscher zerlegen komplexe Moleküle in Fragmente, um sie besser analysieren zu können.

Forschung zeigt, dass die Graphen-Wasser-Grenzfläche sauer ist, was das Verhalten von Ionen beeinflusst.

Wie die Salzkonzentration das Oberflächenpotenzial von Metallen in Lösungen beeinflusst.

Neue Methoden verbessern das Studium der dunklen Zustände in Materialien.

Untersuchen, wie Solvation die Effizienz von Batterien und die Bewegung von Ionen beeinflusst.