この記事は、科学における量子コンピューティングとモンテカルロ法の相乗効果を調べているよ。
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新しいモデルは、原子にかかる力を考慮することで分子の形を理解するのを改善したんだ。
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ATMは、薬の発見における結合エネルギーの予測を簡単にする。
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研究によると、閉じられた空間での炎の玉の動きが明らかになったよ。
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新しい方法がキラル薬の測定を改善して、患者ケアを向上させる。
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電子励起の分類と新しい手法についての深い考察。
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研究者たちは、古典的な手法と機械学習を組み合わせて、より良い分子予測を行っている。
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ニューラルネットワークは、科学研究における原子間の相互作用の予測を高める。
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研究によると、銅の解離バリアが高いことがわかって、以前の研究に挑戦してる。
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ダブル共鳴分光法の基本と応用を探ってみよう。
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この記事では、光が分子の特性や化学反応にどのように影響するかを探ります。
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研究者たちはX線吸収分光法を使って液体水の分子挙動を分析してるよ。
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光が水素分子に与える影響を調べることで、宇宙に関する洞察が得られる。
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研究がナノディスクの構造と安定性、特にapoE3との関係について明らかにしている。
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機械学習モデルは、効率よく分子の特性予測を改善する。
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量子システムの励起状態を効率的にターゲットにする新しいアプローチ。
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この記事では、大きな環境で量子システムをシミュレーションする方法を紹介するよ。
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新しい方法が科学的機械学習のデータ収集の効率を高めるよ。
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新しいアプローチで分子レベルの熱伝導シミュレーションが改善された。
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複雑な分子の中の電子の挙動を研究するための計算が簡単になる新しい方法ができたよ。
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原子間の相互作用の研究を簡単にする新しいモデル。
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この記事では、エネルギー貯蔵デバイスにおける電気二重層のモデル化のための新しい方法について話してるよ。
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HfFイオンを通じて電子EDMを調べることは、基本的な物理学への洞察を提供する。
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フラーレンはカーボンフラーレンとアルカリ金属を組み合わせて、ユニークな超伝導特性を示してるんだ。
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ハミルトニアンと量子電磁力学における役割を探る。
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RCフローは、重要な反応座標を使って複雑な分子システムの解析を簡素化するよ。
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熱力学マップは、複雑なシステムの相転移を理解するのに役立つ。
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高度な技術を使ってラジウムフルオリドの特性と可能性を調査中。
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光エネルギーの捕捉を改善するシステムの複雑さを探る。
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ヒドロキシルイオンを冷却する新しい技術が科学の進展への扉を開く。
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研究が、流れの条件が多孔質媒体のパターンにどんな影響を与えるかを明らかにしている。
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粒子の動きが化学反応の速さにどう影響するかを調べる。
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新しい方法が化学における励起エネルギー計算の精度を向上させる。
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TDMVCCは、分子の挙動を時間をかけて研究する能力を高めるんだ。
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研究によると、ガスと固体の間で予想外の熱伝達の挙動が見られるらしい。
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研究はリコピン色素における一重項フィッシオンの複雑な動態を明らかにしている。
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この研究は、サイクリックボルタンメトリーを使って、ブロミド溶液中の銀電極の挙動を予測するモデルを比較してるんだ。
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量子システムにおける正確な励起状態計算のための新しい方法を探ってる。
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構造データと動的データを組み合わせることで、分子の挙動に関する洞察が得られる。
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研究が、アンチモンにおける電子とフォノンの振る舞いの相互作用を光パルスを使って明らかにした。
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