Physik - Chemische Physik

Ein neues Modell verwandelt Retrosynthese-Prognosen mithilfe von Graph-Neuronalen-Netzen.

Erforsche, wie Hagedorn-Wellenpakete die Fluoreszenzstudien und das molekulare Verständnis verbessern.

Neue Methoden verbessern die Effizienz und Genauigkeit bei der Simulation von Quantensystemen.

Diese Forschung präsentiert einen kombinierten Ansatz für schnellere Simulationen der Proteinbewegung.

Forschung entdeckt wichtige Eigenschaften von Aluminiummonofluorid für Kühl- und Fangexperimente.

Neue Erkenntnisse über ionische Flüssigkeiten durch maschinelles Lernen und fortgeschrittene Simulationen.

Die Untersuchung der lichtemittierenden Eigenschaften von Proflavine in verschiedenen Umgebungen.

Diese Studie stellt NNBF vor, um Berechnungen des Grundzustands in der Quantenchemie zu verbessern.

Die neuesten Fortschritte in der DFT erkunden, um Metalsimulationen unter verschiedenen Bedingungen zu verbessern.

Neue Methode verbessert das Verständnis von chemischen Reaktionen durch verbesserte Datenanalyse.

Verbesserte Methoden verbessern die Vorhersagen des Bandlücken für Lithium-Kobalt-Oxid in Batterien.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen zur Leistung von Tensiden basierend auf der Temperatur.

Lern, wie Quanten-Tomographie und ultrafast Elektronendiffraktion molekulares Verhalten aufdecken.

Studie zeigt, wie geladene Teilchen Nano-Blasen im Wasser erzeugen.

Die Bedeutung und Eigenschaften von Wasser in chemischen Prozessen erkunden.

Analyse von Wasserinteraktionen mit g-CN und CN Materialien für Katalyse und Trennung.

Diese Studie zeigt, wie Quantencomputer chemische Reaktionen simulieren können.

Eine neue Methode bringt Licht ins Verhalten von Many-Elektron-Systemen über die Zeit.

Eine Studie zeigt, dass Chlor eine Rolle bei der Bildung von Stickoxiden in Meeresspray-Aerosolen spielt.

Die Forschung untersucht Methoden, um die Vorhersagen von Elektron-Phonon-Wechselwirkungen in Materialien zu verbessern.

Kalziumoszillationen sind super wichtig für die Zellfunktion und die Reaktion.

Die Erforschung der Rolle von Reaktions-Diffusionsmodellen in verschiedenen Bereichen.

Eine neue Methode verbessert maschinelles Lernen Modelle für Vorhersagen von atomaren Strukturen.

Untersuchung von Ioneninteraktionen mit Lösungsmitteln in unterschiedlichen Dichteumgebungen.

Eine neue Methode verbessert die Simulation des molekularen Verhaltens über mehrere elektronische Zustände hinweg.

UPINN verbessert unsere Fähigkeit, die Wirkungen von Chemotherapie-Medikamenten zu modellieren und vorherzusagen.

GradNav hilft Wissenschaftlern, das molekulare Verhalten effizienter zu untersuchen.

Ein Blick darauf, wie Druck und Temperatur die verschiedenen Zustände von Wasser beeinflussen.

Neue Methode verbessert die Genauigkeit von Molekulardynamik-Simulationen unter elektrischen Feldern.

Eine Studie zeigt, wie dünne Fluorbenzen-Filme den Abbau von Methyljodid unter Licht beeinflussen.

Neue Methode verbessert die Effizienz bei der Simulation komplexer molekularer Interaktionen.

Diese Studie untersucht Wasserstoffbrückenbindungen zwischen Benzol, Wasser und Ammoniak.

Studie zeigt, wie CO und NO auf einzigartigem Eis im Weltraum entstehen.

Eine neue Methode zur Berechnung des Elektronverhaltens in Molekülen, die Gedächtnis einbezieht.

Maschinelles Lernen verbessert die Vorhersagen von Bandlücken und sorgt für bessere Einblicke in die elektronischen Eigenschaften von Materialien.

Forschung entdeckt Zusammenhänge zwischen den Formen von porösen Materialien und ihren chemischen Reaktionen.

Untersuchung, wie Strahlungsdosisraten die Bildung von Hydroxylradikalen beeinflussen.

Grappa verbessert molekulare Vorhersagen mit Machine-Learning-Techniken für mehr Effizienz.

Ein neuer Ansatz verbessert die atomaren Interaktionsbeschreibungen mit geodätischer Distanz.

MiMiC ermöglicht komplexe Simulationen von molekularen Wechselwirkungen auf mehreren Ebenen für bessere Einblicke.