Physique - Physique chimique

Découvrez comment les potentiels de réseaux de neurones transforment les simulations moléculaires pour les chercheurs.

Une nouvelle méthode pour trouver des structures atomiques optimales en utilisant des paysages énergétiques complémentaires.

Un aperçu des processus de transfert d'énergie chez les plantes et leur importance.

Une étude sur comment les polymères se déplacent à travers de petites ouvertures dans des environnements bondés.

Un aperçu du rôle de la théorie des clusters couplés avec contraintes de similarité dans la compréhension moléculaire.

Un nouveau modèle transforme les prédictions de rétrosynthèse en utilisant des réseaux de neurones graphiques.

Explore comment les paquets d'onde de Hagedorn améliorent les études de fluorescence et la compréhension moléculaire.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la précision des simulations de systèmes quantiques.

Cette recherche propose une approche combinée pour des simulations de mouvement des protéines plus rapides.

La recherche révèle des propriétés clés du monofluorure d'aluminium pour des expériences de refroidissement et de piégeage.

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

Explorer les propriétés luminescentes de la proflavine dans différents environnements.

Cette étude présente le NNBF pour améliorer les calculs de l'état fondamental en chimie quantique.

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

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des réactions chimiques grâce à une analyse de données améliorée.

Des méthodes améliorées boostent les prévisions de la bande interdite pour l'oxyde de cobalt lithium dans les applications de batteries.

Un nouveau modèle améliore les prévisions sur la performance des tensioactifs en fonction de la température.

Apprends comment la tomographie quantique et la diffraction d'électrons ultrarapides dévoilent le comportement des molécules.

Une étude montre comment les particules chargées créent des nano-bulles dans l'eau.

Explorer la signification et les propriétés de l'eau dans les processus chimiques.

Analyser les interactions de l'eau avec les matériaux g-CN et CN pour la catalyse et la séparation.

Cette étude montre comment les ordinateurs quantiques peuvent simuler des réactions chimiques.

Une nouvelle méthode éclaire le comportement des systèmes à plusieurs électrons dans le temps.

Une étude révèle le rôle du chlore dans la formation des oxydes d'azote à partir des aérosols de mer.

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

Les oscillations de calcium sont super importantes pour le fonctionnement et la réponse des cellules.

Explorer le rôle des modèles de réaction-diffusion dans divers domaines.

Une nouvelle méthode améliore les modèles d'apprentissage automatique pour les prédictions de structures atomiques.

Examiner les interactions des ions avec le solvant dans des environnements à densité variable.

Une nouvelle méthode améliore la simulation du comportement moléculaire à travers plusieurs états électroniques.

UPINN améliore notre capacité à modéliser et à prédire les effets des médicaments de chimiothérapie.

GradNav aide les scientifiques à étudier le comportement moléculaire plus efficacement.

Un aperçu de comment la pression et la température affectent les différents états de l'eau.

Une nouvelle méthode améliore la précision des simulations de dynamique moléculaire sous champs électriques.

Une étude révèle comment de fines couches de fluorobenzène influencent la décomposition de l'iode de méthyle sous la lumière.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans la simulation d'interactions moléculaires complexes.

Cette étude examine les liaisons hydrogène entre le benzène, l'eau et l'ammoniaque.

Une étude révèle comment le CO et le NO se forment sur une glace unique dans l'espace.

Une nouvelle méthode pour calculer le comportement des électrons dans les molécules en intégrant de la mémoire.

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