Física - Física Química

Un enfoque híbrido mejora las simulaciones de comportamientos moleculares complejos utilizando conocimiento experto y datos.

El moco es vital para muchas enzimas que participan en procesos biológicos esenciales.

Un nuevo método de aprendizaje automático mejora la eficiencia de los cálculos de la funcional espectral de Koopmans.

El Modelo Completamente Multipolar ofrece mejores perspectivas sobre el comportamiento molecular del agua.

NeuralSCF combina aprendizaje automático con DFT para un análisis eficiente de la estructura electrónica.

Explora las últimas características y aplicaciones del paquete ipie para AFQMC.

Un nuevo método mejora el descubrimiento molecular usando algoritmos evolutivos y modelos de lenguaje.

La investigación revela comportamientos complejos de transferencia de electrones en entornos de cavidades ópticas.

eCOMO ofrece una nueva manera de estudiar moléculas controladas en varios campos científicos.

Este trabajo explora cómo las moléculas cargan fraccionalmente al interactuar con su entorno.

Nuevos métodos mejoran las predicciones de cómo las moléculas absorben y emiten luz.

Explorando cómo las moléculas escapan del hielo en el universo frío.

Explorando la dinámica y los desafíos de la cristalización a través de la nucleación.

CF+ ayuda a entender la química en entornos espaciales.

La investigación revela cómo la luz afecta el comportamiento molecular en entornos especiales.

CS ofrece información sobre los procesos químicos en los cometas y los orígenes del azufre.

La investigación revela una menor energía de enlace del benceno en el hielo de agua, lo que impacta en la química espacial.

FreeCG mejora la modelación molecular al aumentar la eficiencia y la precisión.

Un nuevo método mejora las simulaciones de transporte de carga en semiconductores orgánicos, ayudando en el diseño de dispositivos.

Explorando métodos de Monte Carlo para estudiar el comportamiento de líquidos formadores de vidrio.

Los nuevos sistemas de RMN multicanal mejoran la eficiencia y sensibilidad para el análisis químico.

Explorando la conexión entre la quiralidad y las técnicas de RMN en estudios moleculares.

Un nuevo método para mejorar la localización de la función de electrones en materiales.

Optimizando cálculos para elementos pesados en química cuántica.

Descubre cómo el machine learning predice los resultados de las interacciones atómicas.

La investigación revela nuevos conocimientos sobre el Estroncio y el Itrio a partir de colisiones de estrellas de neutrones.

Conoce los factores que influyen en las grietas por desecación en materiales de arcilla en secado.

Una nueva técnica mejora nuestra comprensión del efecto de la luz en el comportamiento molecular.

La investigación revela interacciones complejas en la relajación del spin y sus implicaciones.

Este artículo presenta un nuevo enfoque para estudiar las reacciones de transferencia de electrones bajo un fuerte acoplamiento electrónico.

Descubre cómo la luz interactúa con la materia a través de teorías cuánticas avanzadas.

Este estudio analiza cómo los antipartículas influyen en iones similares al hidrógeno bajo campos magnéticos.

Una mirada a cómo el comportamiento de las cadenas de polímeros afecta el rendimiento de los materiales.

TPDH-grafeno muestra potencial para mejorar el rendimiento y la longevidad de las baterías de iones de litio.

Nuevos métodos mejoran la simulación de la dinámica de fermiones en varios sistemas.

Investigando moléculas de átomos pesados para descubrir preguntas fundamentales en física.

MolTRES mejora la predicción química al integrar conocimiento y métodos de entrenamiento innovadores.

El aprendizaje automático mejora la predicción de los coeficientes de actividad en mezclas químicas.

Los datos y el aprendizaje automático están cambiando la forma en que los científicos encuentran nuevos materiales.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y la precisión en el modelado de estructuras electrónicas.