Physik - Chemische Physik

FreeCG verbessert das molekulare Modellieren, indem es Effizienz und Genauigkeit steigert.

Eine neue Methode verbessert die Simulation des Ladungstransports in organischen Halbleitern und unterstützt das Design von Geräten.

Erforschung von Monte-Carlo-Methoden zur Untersuchung des Verhaltens von glasbildenden Flüssigkeiten.

Neue Multikanal-NMR-Systeme verbessern die Effizienz und Empfindlichkeit bei der chemischen Analyse.

Die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Chirality und NMR-Techniken in molekularen Studien.

Eine neue Methode für bessere Elektronfunktionslokalisierung in Materialien.

Optimierung von Berechnungen für schwere Elemente in der Quantenchemie.

Entdecke, wie maschinelles Lernen die Ergebnisse von atomaren Interaktionen vorhersagt.

Forschung bringt neue Einblicke in Strontium und Yttrium aus Neutronenstern-Kollisionen.

Lern die Faktoren kennen, die Desikationsrisse in trocknenden Tonmaterialien beeinflussen.

Eine neue Technik verbessert unser Verständnis davon, wie Licht das Verhalten von Molekülen beeinflusst.

Forschung zeigt komplexe Wechselwirkungen bei der Spinentspannung und deren Auswirkungen.

Dieser Artikel stellt einen neuen Ansatz vor, um Elektronentransferreaktionen unter starkem elektronischen Coupling zu untersuchen.

Entdecke, wie Licht mit Materie durch fortgeschrittene Quantentheorien interagiert.

Diese Studie untersucht, wie Antiprotonen Wasserstoff-ähnliche Ionen unter Magnetfeldern beeinflussen.

Ein Blick darauf, wie das Verhalten von Polymerketten die Materialleistung beeinflusst.

TPDH-Graphen sieht vielversprechend aus, um die Leistung und Langlebigkeit von Lithium-Ionen-Batterien zu verbessern.

Neue Methoden verbessern die Simulation der Fermionendynamik in verschiedenen Systemen.

Untersuchung von Schweratom-Molekülen, um grundlegende Fragen in der Physik zu klären.

MolTRES verbessert chemische Vorhersagen, indem es Wissen und innovative Trainingsmethoden integriert.

Maschinenlernen verbessert die Vorhersage von Aktivitätskoeffizienten in chemischen Mischungen.

Daten und maschinelles Lernen verändern, wie Wissenschaftler neue Materialien finden.

Neue Methoden verbessern die Effizienz und Genauigkeit in der Modellierung der elektronischen Struktur.

Untersuchung der Interaktionen von Quantenrotoren innerhalb von Bose-Einstein-Kondensaten.

Ein neuer Datensatz beschleunigt die Vorhersagen von molekularen Eigenschaften für das Drug-Design.

Quantencomputing-Techniken verbessern die Berechnungen von Molekülenergien.

Die Verwendung von GNNs zur Vorhersage der optischen Eigenschaften von Materialien verbessert das Design von Geräten.

Die Forschung konzentriert sich darauf, die Effizienz von Solarzellen mithilfe von Quantenprinzipien zu verbessern.

Ein Blick darauf, wie DGGs das Verständnis von dynamischen Interaktionen in Systemen verbessern.

Untersuchen, wie Rubidium-Atome und KRb-Moleküle sich bei ultrakaltem Temperaturen verhalten.

Forscher verbessern gekoppelte Cluster-Methoden für bessere elektronische Strukturrechnungen.

Untersuchen, wie die Grösse der Kavität die Wechselwirkungen von Wasserstoff- und Heliumionen mit Licht beeinflusst.

Eine neue Methode bietet bessere Möglichkeiten, die kinetische Energie in elektronischen Systemen zu berechnen.

Forschung zeigt das Potenzial von Blei-Halogen-Perowskiten für effiziente Solarzellen.

Dieser Artikel untersucht die Bedeutung der Ampere-Interaktionen im kleinen Massstab.

Ein Blick auf das Steklov-Problem und seinen Einfluss auf verschiedene Bereiche.

Eine neue Methode verbessert Vorhersagen in der Medikamentenentwicklung und Materialdesign mit chemiebewusstem Rauschen.

Ein neues Modell liefert Einblicke in chemische Reaktionsmechanismen mithilfe von maschinellem Lernen.

Neue Methoden verbessern die Effizienz beim Studium periodischer Systeme für bessere Materialeinsichten.

Ein einheitlicher Ansatz zur Analyse von Elektroneninteraktionen in schweren Elementen wird vorgestellt.