この研究は、量子コンピュータが化学反応をシミュレートできる方法を示してるよ。
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新しい方法が多電子系の時間経過における挙動を明らかにしてるよ。
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研究で、海のスプレーエアロゾルが窒素酸化物を形成する際の塩素の役割が明らかになった。
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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。
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カルシウムの振動は、細胞の機能や反応にとってめっちゃ大事なんだよね。
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反応拡散モデルのいろんな分野での役割を探ってる。
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新しい方法で原子構造予測のための機械学習モデルが強化される。
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異なる密度環境での溶媒とのイオン相互作用を調べる。
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新しい方法で、複数の電子状態にわたる分子の挙動のシミュレーションが強化される。
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UPINNは、化学療法薬の効果をモデル化し予測する能力を高める。
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GradNavは、科学者が分子の挙動をより効率的に研究するのを助けるよ。
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圧力と温度が水の異なる状態にどう影響するかを見てみよう。
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新しい方法で、電場下の分子動力学シミュレーションの精度が向上した。
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研究が薄いフルオロベンゼンフィルムが光の下でメチルヨウ化物の分解にどんな影響を与えるかを明らかにした。
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新しい方法が複雑な分子間相互作用のシミュレーションの効率を改善する。
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この研究は、ベンゼン、水、アンモニアの間の水素結合を見てるよ。
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研究が、宇宙のユニークな氷でCOとNOがどのように形成されるかを明らかにした。
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メモリーを取り入れた分子内の電子の挙動を計算する新しい方法。
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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。
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研究が多孔質材料の形状と化学反応の関係を明らかにした。
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放射線量がヒドロキシルラジカルの生成にどう影響するかを調査中。
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グラッパは、効率を上げるために機械学習技術を使って分子予測を強化してるよ。
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新しいアプローチが測地線距離を使って原子相互作用の記述子を改善する。
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MiMiCは、複数のスケールでの分子相互作用の複雑なシミュレーションを可能にして、より良い洞察を提供するよ。
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カルボキシレート配位子が硫化鉛ナノクリスタルの特性にどのように影響するかについての研究。
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ヒドロキシルラジカルの化学プロセスにおける重要性を探る。
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量子力学が化学反応やその挙動にどう影響するかを探求中。
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アンモニアと蟻酸のダイマーの光イオン化プロセスを見てみよう。
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この記事では、電場が溶液中の化学反応にどのように影響するかについて話してるよ。
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この記事では、LLMが化学研究と教育に与える影響について話してるよ。
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研究によると、パラジウムナノクリスタルは相変化中にひずみに適応することがわかった。
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HEroBMは粗視化分子シミュレーションの逆マッピング精度を向上させる。
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研究者たちは量子粒子シミュレーションを効率的に加速するためにGPUを使ってるよ。
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自己触媒ネットワークとそれらが化学プロセスや生命において果たす役割を探る。
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CACTUSは、LLMと化学情報学を組み合わせて、薬の発見や分子解析を手助けするよ。
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新しい理論が、非周期的ハミルトニアンに対応することで固体 NMR 分析を改善した。
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FRETを使って分子のダイナミクスや振る舞いの洞察を探る。
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新しい手法が化学と物理学における電子相互作用の精度を高める。
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量子アルゴリズムが化学反応速度の研究をどう高めるかを探る。
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新しいモデルが生体内の膜の挙動についての理解を深める。
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