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DiffCSP améliore l'efficacité de la prédiction des structures cristallines en utilisant des modèles génératifs.

La DFT sur réseau améliore la compréhension des systèmes électroniques complexes et des interactions.

Explorer les propriétés électroniques et les interactions dans les dichalcogénures de nickel.

De nouvelles découvertes révèlent comment les ondes de densité de charge influencent la supraconductivité dans certains matériaux.

L'apprentissage automatique améliore la précision des prévisions des structures cristallines pour le développement de nouveaux matériaux.

Découvre comment les excitons influencent l'avenir des appareils électroniques et optiques.

Des recherches montrent des différences d'énergie importantes dans les noyaux atomiques grâce à des techniques de modélisation avancées.

Une nouvelle méthode automatisée améliore les calculs de spectroscopie vibratoire pour des matériaux complexes.

Un logiciel pour étudier les structures électroniques des matériaux via des simulations.

Un regard approfondi sur la classification des excitations électroniques et de nouvelles méthodes.

Des chercheurs confirment une séparation de bandes unique dans le tellurure de manganèse, révélant un comportement altermagnétique.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la collecte de données pour l'apprentissage machine scientifique.

De nouvelles méthodes en science des matériaux améliorent la découverte d'alliages grâce à l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de la résistance des matériaux sous contrainte.

Combiner l'apprentissage machine et l'OFDFT améliore l'efficacité et la précision de l'analyse moléculaire.

Explorer le potentiel des double pérovskites halogénées dans les cellules solaires et les LEDs.

Le CrTe a du potentiel pour des technologies avancées avec ses caractéristiques magnétiques et électriques.

DBBSC propose une nouvelle façon d'améliorer les calculs en chimie quantique.

Une technique améliore la compréhension des structures électroniques dans les matériaux organiques.

Explore l'impact du couplage spin-orbite sur les propriétés électroniques et les applications.

Explorer le rôle et les applications de la théorie des fonctions de Green en physique moderne.

Des recherches révèlent des infos sur les interactions de l'eau avec les surfaces d'oxyde métallique.

Des études récentes améliorent les estimations de l'énergie d'adsorption du monoxyde de carbone sur les surfaces d'oxyde de magnésium.

Des chercheurs développent des méthodes stochastiques pour étudier les quasi-particules de manière efficace dans des matériaux complexes.

Explore comment la DFPT fait avancer l'étude des phonons dans les matériaux.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la prédiction des Hamiltoniens pour les matériaux.

Aperçus sur le temps de retard d'Eisenbud-Wigner-Smith et ses implications.

Une nouvelle méthode accélère les calculs DFT, améliorant la recherche sur les matériaux.

La spectroscopie d'absorption des rayons X révèle les structures électroniques des ferrites pour des applications améliorées.

La recherche sur HeC60 révèle des comportements importants de l'hélium piégé dans les fullérènes.

Une nouvelle approche améliore l'étude des métaux magnétiques grâce à des simulations avancées.

La recherche étudie la structure et le comportement magnétique de l'oxyapatite de plomb substituée au cuivre.

Des chercheurs découvrent des propriétés électroniques uniques du graphène en double couche tordu.

Cet article parle des améliorations des méthodes de correction d'auto-interaction dans la théorie de la fonctionnelle de densité.

Un nouveau modèle améliore la précision et l'efficacité dans la prédiction de la densité d'électrons.

La recherche utilise l'apprentissage automatique pour prédire rapidement les propriétés des cristaux de sels organiques.

Découvrir des itinéraires efficaces de mouvement atomique dans les processus chimiques.

La recherche met en avant de nouvelles méthodes pour étudier les propriétés uniques du dioxyde de vanadium.

L'apprentissage automatique améliore la précision dans la prédiction des propriétés chimiques en utilisant des fonctionnelles de densité hybrides adaptatives.

La recherche met en lumière les propriétés de l'aluminium dans des conditions extrêmes.