効率的なモデル技術を使って分子予測を向上させる。
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改良された方法で化学結合の理解が深まってる、特に重い元素について。
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新しい方法で、材料科学におけるワニエ関数の計算が簡単になったよ。
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小さな熱エンジンの研究は、エネルギーの動きについて新しい知見を提供しているよ。
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非金属が金属表面の接着特性にどう影響するかを調べる。
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化合物のエネルギーレベルに対する反対称摂動の影響を探る。
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この記事では、MMSTハミルトニアンを使った量子-古典動力学のシミュレーションのための3つのアルゴリズムを検討するよ。
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機械学習ツールが、複雑な材料の中で似た原子のグループを効率的に特定する。
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新しい手法が、さまざまな分野での複雑な問題に対するマルチブロック最適化を改善してるよ。
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ナノジャンクションにおける電子スピンの挙動に関する研究は、高度な電子デバイスの可能性を示している。
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GGA-VQEは量子コンピューティングにおける適応変分アルゴリズムのための強力なソリューションを提供します。
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新しい粗粒化手法が複雑なシステムのシミュレーションを改善し、計算コストを削減する。
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研究が進んで、先進的なNMR技術を使ってロジウムフォルメート錯体の重要な特性が明らかになったよ。
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新しいアプローチがDFTとRPAを使って分子相互作用モデルを改善する。
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研究によると、TMC-1の冷たい密なガス雲には複雑な化学があることがわかった。
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さまざまなシステムでの分散相互作用をモデル化する効果的な方法を探ってる。
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研究が、光が限られた空間での分子の挙動にどのように影響するかを明らかにしている。
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新しい方法が量子コンピュータを活用して結晶構造を効果的に予測する。
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この記事では、カルボニル結合と光の挙動の関係について探ってるよ。
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塩が水の電気信号を伝える能力にどんな影響を与えるか調査中。
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定容燃焼における熱着火の仕組みとその影響を学ぼう。
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新しい方法が量子コンピューティングを改善して、複雑なシステムのためのハードウェア効率的なアンザッツを強化しているよ。
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新しい技術は、多様なデータセットを使って化学的相互作用の予測モデルを強化してる。
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新しい方法が化学構造の決定のスピードと精度を向上させてるよ。
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研究がZnOベースの太陽電池の効率を改善する要因を明らかにしたよ。
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自己イオン化とそれが分子挙動に与える影響を見てみよう。
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水への溶解度は、薬の効果や開発プロセスに影響を与える。
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分子シミュレーションで密度行列の精度を高める方法を紹介します。
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リアルタイムシミュレーションの進展が、化学システムにおける電子の挙動についての洞察を明らかにしている。
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研究によると、プロトン化ジメチルエーテルの存在とその天体化学での役割が確認されたよ。
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新しい方法が革新的な技術を使って分子動力学シミュレーションを改善する。
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Espalomaは、分子シミュレーションと薬の発見を改善するために機械学習を導入した。
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DNPとZULF NMRの医療や材料科学での可能性を見つけよう。
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この記事では、ペロブスカイトナノクリスタルにおけるバイエキシトンとその挙動を探ります。
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研究がポロニウムの特性や潜在的な応用についての新しい詳細を明らかにしている。
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レーザーパルスが分子のダイナミクスや制御にどう影響するかを調査中。
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新しい方法が薬の発見における分子特性の予測を改善する。
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銅(II)ポルフィリンの蛍光メカニズムと温度の影響を探る。
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Lambda-ABFは、化学および生物システムの自由エネルギー計算を簡素化するよ。
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自律型量子マシンは独立して動作し、さまざまなアプリケーションの効率を向上させる。
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