Physik - Chemische Physik

SynAsk kombiniert grosse Sprachmodelle mit Chemie-Tools für präzise Informationen.

Neuronale Wellenfunktionen und Pfaffianen verbessern die Vorhersagen der Quantenchemie erheblich.

Die Verbesserung der Geschwindigkeitsmessungen steigert die Simulation des Partikelverhaltens in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen.

Ein klarer Überblick über Thermodynamik, ihre Gesetze und Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Ein Blick auf die Thermodynamik und ihre Rolle bei Stirlingmotoren.

Forschung über Fluorbenzen zeigt Einblicke, wie man schnelle chemische Reaktionen steuern kann.

Neue Simulationen geben Einblicke in die Dynamik von Ethylenkationen und Reaktionsprozesse.

Forschung zu Supraleitern unter hohem Druck zeigt vielversprechende Materialien für zukünftige Technologien.

BICePs verbessert die Vorhersagen zum molekularen Verhalten, indem es die Modellparameter mit experimentellen Daten verfeinert.

Studie zeigt neue Erkenntnisse über das Verhalten von Hydrogel unter Stress.

Die Forschung zu den Eigenschaften von Wasser unter hohem Druck und Temperatur zeigt sein komplexes Verhalten.

Eine neue Methode kombiniert maschinelles Lernen mit Grobkorrektur für bessere Materialmodellierung.

Eine Studie enthüllt neue Erkenntnisse über die Ionendistribution in engen Räumen.

Forschung zeigt, wie kleine Moleküle das Verhalten von Nanoröhren und Nanokäfigen beeinflussen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Berechnung der Sublimationsenthalpien für molekulare Kristalle.

Die Rolle von aktivem Lernen bei der Medikamentenentwicklung durch molekulare Docking erkunden.

Neue Methoden verbessern molekulare Simulationen und Interaktionen für bessere Genauigkeit.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von molekularen Interaktionen und Verhaltensweisen.

Innovative Methode integriert Elektronendichte für verbesserte Vorhersagen von molekularen Eigenschaften.

Erforschen, wie einzigartige Formen die Effizienz und Haltbarkeit von Batterien beeinflussen.

Forschung zu PbF zeigt eine komplexe Wechselwirkung von Energieniveaus und molekularer Dynamik.

Forschung bringt neue Erkenntnisse über molekulare Verbindungen und deren Anwendungen in der Elektronik zutage.

Forschung zu Bubble-Dynamik während der Elektrolyse verbessert die Effizienz der Wasserstoffproduktion.

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um wichtige Hubbard-Parameter für Materialien vorherzusagen.

Die Untersuchung des Verhaltens von Flüssigkristallen während Phasenübergängen.

Eine benutzerfreundliche Software zur Analyse von molekularen Linienlisten in Exoplaneten-Atmosphären.

Untersuchen, wie Quantencomputing unser Verständnis von molekularer Dynamik beeinflusst.

Diese Modelle helfen Wissenschaftlern dabei, komplexe 3D-Molekülstrukturen für die Arzneimittelentwicklung zu erstellen.

Energieverbrauch und -dissipation bei Calcium- und neuronalen Oszillationen erkunden.

Diese Studie analysiert die potenzielle Energieoberfläche von NeC70 und die Bewegung von Ne-Atomen.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Exzitonen für bessere technologische Anwendungen.

Dieser Artikel vereinfacht die komplexe Welt der Quantensysteme.

Ein neuer kombinierter Ansatz verbessert molekulare Dynamiksimulationen mithilfe von Quantencomputing und maschinellem Lernen.

Die Bedeutung des Formylkations in interstellaren Umgebungen erkunden.

Ein neues Framework verbessert erklärbare KI bei molekularen Vorhersagen.

Neue Methoden zeigen das Systemverhalten aus verzerrten Daten in der Molekulardynamik.

Untersuchen, wie chirale Materialien die Lichtausstossraten verändern.

Eine neue Methode erforschen, um die angeregten Zustände von Materialien mit hoher Genauigkeit vorherzusagen.

Dieser Artikel bespricht neue Ansätze, um Vorhersagen in chemischen Reaktionen mit Technologie zu verbessern.

Forscher untersuchen die Eigenschaften von C60, um Einblicke in Materialien und Quantenwissenschaft zu gewinnen.