Física - Física Química

Combinar el aprendizaje activo y las restricciones físicas mejora los resultados de la regresión simbólica.

Los investigadores estudian la estabilidad de las proteínas para mejorar la efectividad de los medicamentos basados en proteínas.

La investigación revela comportamientos complejos de las cadenas de polímeros cerca de superficies sólidas.

Los investigadores desarrollan un método usando aprendizaje automático para predecir con precisión las propiedades moleculares.

Una mirada a cómo los clústeres de hierro-azufre ayudan a la fijación de nitrógeno y afectan la agricultura.

La investigación muestra cómo la intensidad del láser influye en la ionización de compuestos de argón y agua.

Usando modelos simples para explorar efectivamente compuestos químicos.

Explorando cómo la computación cuántica puede mejorar el diseño de fármacos a través de cálculos de energía de interacción.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de DFT para la fuerte correlación electrónica en complejos de hierro.

La investigación revela métodos para estudiar complejos de metales de transición bajo exposición a la luz.

La investigación revela detalles clave sobre los enlaces moleculares en trimers de fluoruro de hidrógeno.

La investigación revela cómo la luz afecta las reacciones químicas en entornos únicos.

Una mirada al papel de Ring Polymer Surface Hopping en la química cuántica.

Métodos innovadores revelan información sobre las estructuras electrónicas de los metales de transición.

Nuevo método mejora el mapeo de transformaciones moleculares.

Un nuevo método mejora las simulaciones en la transferencia de energía molecular.

Nuevas ideas desafían las suposiciones sobre el comportamiento de los polielectrolitos en diferentes condiciones.

Nuevos métodos mejoran la precisión en el modelado de transiciones de fase en materiales.

Un nuevo modelo de red neuronal profunda hace que predecir interacciones moleculares sea más eficiente.

Este artículo habla sobre el modelo de Michaelis-Menten y sus limitaciones en la cinética enzimática.

Examinando la interacción entre Moller-Plesset y DFT en sistemas cuánticos.

Combinar paseos aleatorios ramificados y muestreo de Metropolis mejora las simulaciones cuánticas.

Un estudio revela cómo la temperatura y la densidad afectan las interacciones atómicas en vapores densos.

Un enfoque novel identifica diferentes moléculas con funciones de fármacos similares.

Una mirada a las interacciones entre luz y materia y su impacto en las reacciones químicas.

Aprende sobre las divisiones de túneles y sus aplicaciones en el comportamiento molecular.

Explorando nuevos potenciales de aprendizaje automático para predecir el comportamiento atómico de manera eficiente.

Un enfoque nuevo para entender las reacciones químicas influenciadas por potenciales eléctricos.

Un nuevo método mejora la precisión en las predicciones de energía para sistemas moleculares.

Investigando iones de cobre en zeolitas para mejorar procesos catalíticos para la reducción de gases nocivos.

La investigación revela comportamientos inesperados de los fluidos en espacios pequeños, desafiando teorías tradicionales.

Usar fotones entrelazados mejora las mediciones en espectroscopía ultrarrápida.

Una herramienta de laboratorio virtual para que los investigadores optimicen procesos químicos usando IA.

Entender las predicciones de la IA aumenta la confianza en las aplicaciones de química.

Explorando las complejidades de la producción de entropía en la mecánica cuántica y las cargas no conmutativas.

Una mirada a los métodos para sincronizar láseres y estudiar reacciones químicas rápidas.

Este estudio conecta la conductividad térmica y la velocidad del sonido en varios líquidos.

Explorando cómo los granos interestelares contribuyen a la formación de moléculas orgánicas en el espacio.

Un conjunto de datos de 86 millones de moléculas ayuda en la investigación de descubrimiento de fármacos y ciencia de materiales.

DASH ofrece un enfoque rápido y preciso para asignar cargas parciales en moléculas.