Fisica - Fisica chimica

Un nuovo strumento semplifica la creazione di superfici di energia potenziale per la ricerca chimica.

MM-RCR migliora la previsione delle condizioni di reazione ottimali nella sintesi chimica.

Esplorare l'uso dei kernel quantistici nella previsione delle superfici di energia molecolare.

La ricerca rivela la dinamica degli stati di Rydberg nel biossido di carbonio.

Esplorare l'impatto della temperatura sulle proprietà e applicazioni del gel di viologeno.

Uno studio rivela come si comportano gli elettroni durante le reazioni chimiche a livello molecolare.

Questo studio migliora i calcoli TDDFT usando più GPU per sistemi molecolari più grandi.

Esplorando prospettive geometriche sulla teoria funzionale della densità nei modelli spin-lattice.

Un nuovo modello migliora la comprensione delle interfacce elettrochimiche tramite il machine learning.

La ricerca introduce un potenziale di auto-interazione per migliorare le previsioni della Teoria del Funzionale di Densità.

Indagare i vantaggi dei dati non annidati nel machine learning per la chimica quantistica.

UNIFAC 2.0 migliora le previsioni delle miscele chimiche usando tecniche avanzate.

Studiare le interazioni quantistiche e classiche nei processi chimici utilizzando la teoria NEO.

Un approccio nuovo mostra come le proteine si legano nelle membrane cellulari.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della modellazione dei solventi negli studi computazionali.

Il machine learning accelera i calcoli delle superfici di energia potenziale per molecole come l'etanolo.

L'assorbimento di luce del tiofene mostra interazioni complesse, fondamentali per applicazioni tecnologiche.

Uno sguardo approfondito su come cambia la neve bagnata e il suo impatto ambientale.

Nuovi metodi migliorano le previsioni di sistemi quantistici complessi usando il machine learning.

Uno strumento software semplifica le previsioni del comportamento dei VOC sotto l'esposizione al sole.

Un nuovo modo per migliorare la risoluzione delle equazioni lineari con il calcolo quantistico.

Nuovi metodi migliorano i calcoli delle divisioni di tunneling in molecole complesse.

Un nuovo approccio per raggruppare i dati di dinamica molecolare per migliorare il design dei farmaci.

Un nuovo metodo migliora gli studi sui fasci molecolari con luce ultravioletta profonda.

Nuovi modelli migliorano la comprensione dei livelli energetici degli oscillatori anarmonici.

Un nuovo modello analizza le interazioni meccaniche negli anodi di silicio per affrontare i problemi di tensione.

Un nuovo metodo usa il deep learning per previsioni chimiche atmosferiche più rapide.

Recenti ricerche fanno luce sul movimento degli elettroni negli array di punti quantici.

YbOH aiuta gli scienziati a investigare il momento di dipolo elettrico dell'elettrone per nuove intuizioni sulla fisica.

Un nuovo modo per migliorare le previsioni dell'interazione degli elettroni nei materiali.

I ricercatori hanno sviluppato un metodo per simulare come le sostanze si muovono e interagiscono.

Un nuovo metodo QM/MM migliora lo studio degli enzimi utilizzando tecniche computazionali avanzate.

Nuovi metodi nel calcolo quantistico migliorano i calcoli energetici per i materiali a livello atomico.

Il computer quantistico potrebbe rivoluzionare la ricerca chimica e le simulazioni.

Un nuovo metodo migliora le previsioni delle proprietà dei composti organici usando tecniche di machine learning.

I ricercatori smontano molecole complesse in frammenti per un'analisi migliore.

La ricerca mostra che l'interfaccia grafene-acqua è acida, influenzando il comportamento degli ioni.

Come la concentrazione di sale influisce sul potenziale superficiale dei metalli nelle soluzioni.

Nuovi metodi migliorano lo studio degli stati scuri nei materiali.

Esplorare come la solvatizzazione influisce sull'efficienza delle batterie e sul movimento degli ioni.