密度汎関数理論 に関する最新の記事

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。

自己一貫性トレーニングが分子特性のハミルトニアン予測を向上させる役割について探ってる。

研究者たちは新しいペロブスカイト材料を特定するためにシミュレーションと機械学習を使ってる。

機械学習は、従来の方法よりも効率的に結晶構造を予測するのに役立つよ。

研究者たちが低温範囲での効率的な冷却のための新しい材料を特定した。

機械学習と高度なシミュレーションを通じてイオン液体の新しい洞察。

異なる条件下での金属シミュレーションを改善するための最近のDFTの進展を探る。

研究が、素材のインターフェースが電子機器の性能にどう影響するかを明らかにしてるよ。

研究は、材料内の電子-フォノン相互作用の予測を向上させる方法を探っている。

核密度汎関数理論（DFT）とその物理学への応用についての考察。

新しいデータセットと機械学習技術が高エントロピー材料の理解を深めてるよ。

機械学習がバンドギャップの予測を改善して、材料の電子特性の理解を深めてるよ。

研究がタングステンナノ粒子のさまざまな環境での安定性に関する新たな知見を明らかにした。

エンジニアリングにおける材料特性への量子効果の影響を探る。

機械学習は触媒発見を加速させ、反応効率を高める。

新しいアプローチが分子研究におけるエネルギー最小化を改善するんだ。

新しい方法が複雑な化学システムの量子計算を改善してるよ。

この記事では、積層パターンが窮窮 MXene の特性にどのように影響するかを検討しています。

新しい方法で、電荷密度の予測のスピードと精度が向上するよ。

研究によると、フルチカゾンフルオラートとプロピオン酸の構造に違いがあることがわかった。

新しい方法で、分子結晶の昇華エンタルピー計算の精度が向上したよ。

材料における正確な力計算のための最適化された効果ポテンシャル法の探求。

研究者たちは、機械学習を利用して材料の重要なハバードパラメータを予測してるよ。

TbSbTeは独特な特性と磁気的挙動を示し、ノーダルライン半金属に関する洞察を提供しているよ。

ニッケル空孔センターを調べて、将来の技術への影響を探る。

研究者たちは、新しい深層学習アプローチを使って、材料モデリングを改善するためにAIを活用している。

新しいインターフェースが現実的な条件下での分子動力学シミュレーションを強化するよ。

NeuralSCFは、効率的な電子構造解析のために機械学習とDFTを組み合わせてるよ。

分子研究におけるキラリティとNMR技術の関係を探る。

光が物質とどんなふうに関わるか、高度な量子理論を通して探ってみて。

SCIGENは、構造的制約を統合して、安定した量子材料を効率的に生成するんだ。

スキルミオンとそのトポロジカルホール効果への影響を探る。

SLEMモデルは、材料の量子オペレーターを予測する精度と効率を向上させる。

新しい方法が材料の電子特性の理解を深める。

宇宙の分子が惑星や生命の形成にどう影響するか探ってるんだ。

研究は、太陽エネルギーのための鉛の安全な代替品に焦点を当てている。