密度汎関数理論 に関する最新の記事

DiffCSPは生成モデルを使って結晶構造の予測効率を改善するよ。

格子DFTは、複雑な電子システムや相互作用の理解を深める。

ニッケル二カルコゲナイドの電子特性と相互作用を探る。

新しい洞察が、電荷密度波が特定の材料における超伝導性にどのように影響するかを明らかにしている。

機械学習は新しい材料開発のための結晶構造予測の精度を向上させる。

エキシトンが電子機器や光デバイスの未来にどう影響するかを発見しよう。

研究が進んだモデリング技術を使って、原子核の重要なエネルギー差を明らかにしている。

新しい自動化アプローチが複雑な材料の振動スペクトロスコピー計算を向上させる。

材料の電子構造をシミュレーションで調べるためのソフトウェアパッケージ。

電子励起の分類と新しい手法についての深い考察。

研究者たちはマンガンテルル化物におけるユニークなバンド分裂を確認し、アルターマグネティックな挙動を明らかにした。

新しい方法が科学的機械学習のデータ収集の効率を高めるよ。

材料科学の新しい手法が、機械学習を使って合金の発見を促進してるよ。

新しい方法が、ストレス下での材料の強度予測を改善する。

機械学習とOFDFTを組み合わせることで、分子分析の効率と精度が向上するよ。

ハライドダブルペロブスカイトのソーラーセルやLEDにおける可能性を探る。

CrTeは、その磁気特性や電気特性で先進技術に有望だね。

DBBSCは量子化学の計算を改善するための新しいアプローチを提供してるよ。

有機材料の電子構造を理解するための技術が向上した。

スピン軌道耦合がエレクトロニック特性や応用に与える影響を探る。

現代物理学におけるグリーン関数理論の役割と応用を探る。

研究が金属酸化物表面との水の相互作用についての洞察を明らかにしている。

最近の研究により、酸化マグネシウムの表面における一酸化炭素の吸着エネルギーの推定が改善された。

研究者たちは、複雑な材料中の準粒子を効率的に調べるための確率的手法を開発した。

DFPTが材料中のフォノンの研究をどう進めているか探ってみよう。

新しいアプローチが材料のハミルトニアン予測の精度を向上させる。

アイゼンバッド-ウィグナー-スミスの時間遅延についての洞察とその影響。

新しい方法でDFT計算が速くなって、材料研究が進展してるよ。

X線吸収分光法は、改良されたアプリケーションのためのフェライトの電子構造を明らかにする。

HeC60に関する研究では、フラーレン内に閉じ込められたヘリウムの重要な挙動が明らかになった。

新しいアプローチで、高度なシミュレーションを使って磁性金属の研究が進んでる。

研究は銅が置換された鉛オキシアパタイトの構造と磁気挙動を調べてるよ。

研究者たちがツイストバイレイヤーグラフェンのユニークな電子特性を発見した。

この記事では、密度汎関数理論における自己相互作用補正法の改善について話してるよ。

新しいモデルは、電子密度の予測における精度と効率を向上させるよ。

研究は、機械学習を使って有機塩の結晶の特性を素早く予測するんだ。

化学プロセスにおける原子の動きの効率的なルートを発見すること。

研究がバナジウム二酸化物のユニークな特性を調べる新しい方法を明らかにした。

機械学習は、適応ハイブリッド密度関数を使って化学特性を予測する精度を高めるよ。

研究が過酷な条件下でのアルミニウムの特性を明らかにしている。