Explorando cómo la solvatación afecta la eficiencia de la batería y el movimiento de iones.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Explorando cómo la solvatación afecta la eficiencia de la batería y el movimiento de iones.
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Descubre cómo las gotitas interactúan con las superficies a través del ángulo de contacto y la fricción.
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Investigaciones revelan cómo la luz influye en las propiedades únicas de los semimetales topológicos.
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Explorando el sorprendente comportamiento de orden en sistemas físicos, especialmente en la sal de Rochelle.
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La investigación sobre superredes de moiré revela nuevas fases en materiales en capas.
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Las superredes dieléctricas con patrones redefinen las propiedades electrónicas del grafeno para las tecnologías del futuro.
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La investigación investiga el potencial de superconductividad en grafeno de una sola capa con alta dopaje.
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Investigando el impacto de los ángulos de torsión en las propiedades electrónicas de las capas de grafeno.
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Estudio de cómo las corrientes eléctricas afectan los giros de electrones en diferentes materiales.
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Este estudio investiga cómo estallan las burbujas en diferentes fluidos y los efectos en la formación de gotas.
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Este estudio examina cómo la temperatura afecta el movimiento de las nanopartículas de oro.
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La investigación revela cómo partículas dispersas pueden formar estructuras quasicristales únicas.
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Estudio de la generación de carga eléctrica en materiales bajo tensión a nanoescala.
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La investigación presenta una técnica innovadora para entender el entrelazamiento en sistemas cuánticos complejos.
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Un enfoque fresco para analizar sistemas no recíprocos usando zonas de Brillouin generalizadas.
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Una teoría que explica los rasgos únicos de partículas subdimensionales como los fractones.
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Explorando la formación y el potencial de las redes de Meron Kekulé en la tecnología.
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La investigación muestra cómo las señales de microondas pueden estabilizar osciladores magnéticos para un mejor rendimiento.
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La investigación que usa Quantum ESPRESSO revela el comportamiento de los materiales a nivel molecular.
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Explora el potencial de las Redes Neuronales Físicas para transformar la eficiencia computacional.
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Este estudio examina la ecuación estocástica de Allen-Cahn y su comportamiento a largo plazo.
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Un nuevo método combina modelos para mejorar el diseño de moléculas para fármacos y materiales.
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Explorando el potencial de los centros de vacío de nitrógeno para aplicaciones de tecnología cuántica.
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La investigación revela propiedades únicas de los cuasicristales de grafeno y su potencial en superconductividad.
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Una mirada a teorías y métodos para analizar estructuras de cascarones en ingeniería.
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Presentamos AVQDS(T): una nueva forma de simular dinámicas cuánticas que reduce la complejidad y mejora la precisión.
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El agrupamiento K-means ayuda a los investigadores a analizar comportamientos electrónicos complejos en materiales.
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Un estudio revela cómo los defectos en el silicio afectan la absorción de luz láser.
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Investigadores combinan aprendizaje automático y DFT para descubrir materiales termoeléctricos eficientes.
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Este estudio examina cómo reaccionan los polímeros en entornos únicos de cristal líquido.
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La investigación explora órdenes ocultos inducidos por láser en materiales con aplicaciones tecnológicas potenciales.
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Explorando cómo las mezclas no recíprocas revelan interacciones complejas en los sistemas vivos.
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Los investigadores exploran 1T-CrTe2 para tecnologías avanzadas de almacenamiento y procesamiento de datos.
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Explorando las dinámicas únicas de los semimetales de Weyl durante las transiciones de fase.
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Nueva técnica mejora simulaciones de interacciones de partículas en sistemas complejos usando computación cuántica.
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Una nueva herramienta ayuda a identificar simetrías de grupo puntual en química y ciencia de materiales.
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La investigación muestra que la compresión a baja temperatura mejora las propiedades superconductoras del estroncio.
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Descubre las características intrigantes y la importancia del ADN de kinetoplasto.
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Un nuevo modelo, XPaiNN, mejora las predicciones en química cuántica usando enfoques de aprendizaje automático.
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La investigación revela interacciones complejas en 1T-VSe durante las transiciones estructurales.
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