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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研究者たちが、電子構造計算を改善するために結合クラスター法を強化した。
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空洞の大きさが水素とヘリウムのイオンの光との相互作用にどう影響するかを探る。
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新しい方法が電子システムの運動エネルギーを計算するのにより良い方法を提供する。
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研究は、効率的な太陽電池のための鉛ハロゲン化物ペロブスカイトの可能性を強調している。
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この記事は、小さいスケールでのアンペール相互作用の重要性について考察してるよ。
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ステクロフ問題とそのさまざまな分野への影響を見てみよう。
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化学に配慮したノイズを使って、薬の発見や材料設計の予測が改善される新しい方法が登場した。
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新しいモデルが機械学習を使って化学反応のメカニズムについての洞察を提供するよ。
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新しい方法で周期的システムの研究効率が上がって、材料の洞察がより良くなってるよ。
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重い元素における電子相互作用の分析のための統一アプローチを紹介します。
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革新的な技術が、材料内の電子の振る舞いや相互作用の理解を深めてるよ。
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量子コンピュータは、複雑な化学システムや材料の研究を強化するかもしれないね。
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研究者たちは効率的な量子システムシミュレーションのためにツリーテンソルネットワークを使ってるよ。
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この研究は、光合成細菌におけるエネルギー伝達に対する膜の影響を明らかにしている。
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新しい方法が機械学習の原子間ポテンシャルにおける不確実性測定を向上させる。
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新しい方法が安定した原子配置の探索を改善する。
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分子相互作用や薬の結合を予測するための新しい方法を見てみよう。
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新しい方法がダイヤモンドのスピン欠陥を使ってRF信号の検出を強化する。
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研究者たちは、先進的なアプリケーション用の機械スイッチとして機能する微小な分子構造をシミュレートしてる。
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confined channelsにおけるリセットが粒子の脱出時間に与える影響を調べる。
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線状アルキルアミンが液体状態で分子レベルでどう振る舞うかを見てみよう。
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新しい方法が材料の電子特性の理解を深める。
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新しいツールが化学研究のためのポテンシャルエネルギー面の作成を簡単にしてくれるよ。
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MM-RCRは化学合成における最適な反応条件の予測を向上させるよ。
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量子カーネルを使って分子エネルギー面を予測することを探求中。
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研究によって二酸化炭素のライデバーグ状態のダイナミクスが明らかになった。
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温度がビオロゲンゲルの特性や用途に与える影響を探る。
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研究が、化学反応中の電子の振る舞いを分子レベルで明らかにした。
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この研究は、より大きな分子系のために複数のGPUを使ってTDDFT計算を強化するものだよ。
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スピン格子モデルにおける密度汎関数理論の幾何学的視点を探る。
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新しいモデルが機械学習を通じて電気化学インターフェースの理解を深める。
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研究は、密度汎関数理論の予測を向上させるために自己相互作用ポテンシャルを導入している。
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