化学 に関する最新の記事

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。

核の動きが物質の相変化にどう影響するかを新たな視点で見る。

この記事では、大きな分子がどのように複合体を形成し、時間とともに変化するかを調べる。

ReactCAは、より良い材料合成のために固体反応をシミュレートするよ。

研究がメチルシアニドの宇宙や生命形成における役割についての新しい知見を明らかにした。

研究がダイヤモンドの電気的特性に対する分子集合の影響を明らかにした。

惑星が形成中のディスクの化学にどう影響するかの研究。

機械学習はエタノールみたいな分子のポテンシャルエネルギー表面計算を早くするんだ。

チオフェンの光吸収は複雑な相互作用を示していて、テクノロジー応用にとって重要だよ。

新しい研究で、プラズマ技術がプロパンの燃焼効率向上に役立ってることが明らかになったよ。

エンジニアリングされた形がユニークな液晶材料をどう形成するかを勉強中。

この研究は、時間が経つにつれて熱がフォームの構造にどう影響するかを調べてるんだ。

研究によると、ポリフェニルアセチレンが異なる溶媒や温度でどう折りたたまれるかがわかった。

研究によると、ハリネズミの欠陥がストレス下でのガラスの挙動にどんな影響を与えるかがわかったよ。

結晶がどうやってできるかの概要と、科学における重要性。

研究者のために文献レビューのプロセスを効率化するために言語モデルを使う。

温度と界面活性剤がユニークな液体における気泡の動きに与える影響の探究。

研究は原始星ディスク内の有機分子の化学を明らかにしている。

新しいアプローチが生成モデルを強化して、効率的な化合物発見を実現。

量子コンピュータを使って線形方程式を解く新しいアプローチ。

新しい記述子が薬剤発見や材料科学における化合物の予測を強化する。

新しい方法で複雑な分子のトンネリングスプリッティングの計算が改善された。

新しい方法が複雑な材料の結晶構造の予測を向上させる。

化学における大規模言語モデルの信頼性と不確実性を調べること。

量子コンピュータの新しい手法が、複雑な化学問題を解決するための可能性を示してるよ。

足場上でテンプレーティング集積を通じてクラスターがどのように形成されるかを見てみよう。

材料における電子相互作用の予測を改善する新しいアプローチ。

キラルな金ナノクリスタルは、磁場によって影響を受けるユニークな電気特性を明らかにする。

この研究は、化学反応が相分離の挙動にどんな影響を与えるかを明らかにしてるよ。

QGNNは量子力学を使って分子の特性をモデル化したり予測したりする革新的な方法を提供するよ。

新しい方法が機械学習技術を使って有機化合物の特性予測を改善した。

クラスターがどうやって交流して成長するかをモデル化する新しいアプローチ。

研究によると、炭素硫化物が宇宙の氷の地域でどう形成されるかがわかった。

新しい技術がアト秒X線パルスを使って電子の挙動の研究を強化してるよ。

密度汎関数理論の重要性と課題についての考察。

グラフベースの確率タスクや分子生成を強化するためにGraphSPNを紹介するよ。

新しい方法が材料のダーク状態の研究を進める。

この記事は、方向性が複雑なシステムにおけるチューリングパターンにどのように影響するかを探る。

この研究は、限られたデータで神経ネットワークが自律システムをどうモデル化するかを調べてるよ。

新しい方法がエネルギー計算を強化し、量子コンピュータと材料科学に影響を与える。