研究によると、光共振器環境での複雑な電子移動挙動が明らかになった。
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eCOMOは、さまざまな科学分野で制御された分子を研究する新しい方法を提供します。
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この研究は、分子が環境と相互作用することでどのように部分的に電荷を持つようになるかを探るものだよ。
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新しい方法で分子が光を吸収・放出する予測が改善される。
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寒い宇宙で分子が氷から逃げる方法を探ってる。
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核形成を通じた結晶化のダイナミクスと課題を探る。
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CF+は宇宙環境における化学の理解に貢献してるんだ。
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研究によって、光が特別な環境で分子の振る舞いにどんな影響を与えるかが分かったよ。
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CSはコメットの化学プロセスや硫黄の起源についての洞察を提供する。
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研究によると、水氷上のベンゼンの結合エネルギーが低くて、宇宙化学に影響を与えるんだって。
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FreeCGは、効率と精度を向上させることで分子モデリングを強化するよ。
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新しい方法が有機半導体の電荷輸送シミュレーションを改善し、デバイス設計に役立つ。
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ガラス形成液体の挙動を研究するためにモンテカルロ法を探ってる。
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新しいマルチチャネルNMRシステムは、化学分析の効率と感度を向上させる。
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分子研究におけるキラリティとNMR技術の関係を探る。
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材料中での電子の機能局在化を改善する新しい方法。
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量子化学における重元素の計算を効率化する。
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機械学習が原子間の相互作用の結果を予測する方法を発見しよう。
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研究が中性子星の衝突からストロンチウムとイットリウムについての新しい知見を明らかにした。
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乾燥した粘土材料のひび割れに影響を与える要因について学ぼう。
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新しい技術が光が分子の挙動に与える影響を理解するのに役立つ。
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研究はスピン緩和の複雑な相互作用とその影響を明らかにしている。
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この記事では、強い電子結合の下での電子移動反応を研究するための新しいアプローチを紹介します。
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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。
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この研究は、反陽子が磁場の下で水素のようなイオンにどんな影響を与えるかを調べてるよ。
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ポリマー鎖の挙動が材料の性能にどう影響するかを見てみよう。
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TPDH-グラフェンはリチウムイオンバッテリーの性能と寿命を向上させる可能性があるよ。
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新しい方法がいろんなシステムでフェルミオンのダイナミクスのシミュレーションを改善してるよ。
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重原子分子を調査して物理学の基本的な問いを解明する。
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MolTRESは、知識と革新的なトレーニング方法を統合することで、化学的予測を強化します。
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機械学習は化学混合物の活動係数の予測を向上させる。
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データと機械学習が、科学者たちが新しい材料を見つける方法を変えてるんだ。
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新しい手法が電子構造モデリングの効率と精度を向上させる。
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ボース・アインシュタイン凝縮体内の量子ローターの相互作用を調べる。
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新しいデータセットが薬の設計に向けた分子特性の予測を加速させる。
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量子コンピューティング技術が分子エネルギーの計算を改善する。
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GNNを使って材料の光学特性を予測することで、デバイス設計が良くなるんだ。
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研究は、量子原理を使って太陽電池の効率を向上させることに焦点を当てている。
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DGGがシステム内の動的相互作用の理解をどう深めるかを見てみよう。
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超低温でルビジウム原子とKRb分子がどんなふうに相互作用するかを調べてるんだ。
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