Derniers articles pour Théorie de la fonctionnelle de densité

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.

Explorer le rôle de l'entraînement à la cohérence personnelle pour améliorer la prédiction Hamiltonienne des propriétés moléculaires.

Les chercheurs utilisent des simulations et de l'apprentissage automatique pour identifier de nouveaux matériaux de pérovskite.

L'apprentissage automatique aide à prédire les structures cristallines plus efficacement que les méthodes traditionnelles.

Des chercheurs identifient de nouveaux matériaux pour un refroidissement efficace dans les plages de basses températures.

Nouvelles découvertes sur les liquides ioniques grâce à l'apprentissage automatique et aux simulations avancées.

Explorer les avancées récentes en DFT pour améliorer les simulations de métaux sous différentes conditions.

La recherche met en lumière comment les interfaces matérielles influencent la performance des appareils électroniques.

La recherche explore des méthodes pour améliorer les prédictions des interactions électron-phonon dans les matériaux.

Un aperçu de la DFT nucléaire et de ses applications en physique.

De nouveaux ensembles de données et des techniques d'apprentissage automatique améliorent la compréhension des matériaux à haute entropie.

L'apprentissage automatique améliore les prédictions des bandes interdites, ce qui renforce la compréhension des propriétés électroniques des matériaux.

Des recherches révèlent de nouvelles infos sur la stabilité des nanoparticules de tungstène dans différents environnements.

Un aperçu des effets quantiques sur les propriétés des matériaux en ingénierie.

L'apprentissage automatique accélère la découverte de catalyseurs et améliore l'efficacité des réactions.

Une nouvelle approche améliore la minimisation de l'énergie dans les études moléculaires.

De nouvelles méthodes améliorent les calculs quantiques pour des systèmes chimiques complexes.

Cet article examine comment les motifs d'empilement affectent les propriétés des MXenes nitrures.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision de la prédiction de la densité de charge.

Une étude révèle des différences structurelles entre le fuorate de fluticasone et le propionate.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans le calcul des enthalpies de sublimation pour les cristaux moléculaires.

Explorer la méthode du potentiel effectif optimisé pour des calculs de force précis dans les matériaux.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour prédire des paramètres Hubbard importants pour les matériaux.

Le TbSbTe a des propriétés uniques et un comportement magnétique, offrant des aperçus sur les semimétaux à ligne nodale.

L'examen des centres de vacance de nickel et leur impact sur les technologies futures.

Des chercheurs utilisent l'IA pour améliorer la modélisation des matériaux grâce à une nouvelle approche d'apprentissage profond.

Une nouvelle interface améliore les simulations de dynamique moléculaire dans des conditions réalistes.

NeuralSCF combine l'apprentissage automatique avec la DFT pour une analyse efficace de la structure électronique.

Explorer le lien entre la chiralité et les techniques RMN dans les études moléculaires.

Découvrez comment la lumière interagit avec la matière grâce à des théories quantiques avancées.

SCIGEN intègre des contraintes structurelles pour créer des matériaux quantiques stables de manière efficace.

Un aperçu des skyrmions et de leur impact sur l'effet Hall topologique.

Le modèle SLEM améliore la précision et l'efficacité dans la prédiction des opérateurs quantiques pour les matériaux.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des propriétés électroniques dans les matériaux.

Explorer comment les molécules dans l'espace influencent la formation des planètes et de la vie.

La recherche se concentre sur des alternatives sûres au plomb pour l'énergie solaire.