新しいアルゴリズムが量子状態シミュレーションの効率を高める。
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ペプチドの構造が電子の動きや導電性にどう影響するか調べてる。
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低温での電荷移動プロセスに関する新しい洞察。
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新しい方法が大きな分子のエネルギーレベル計算の効率を改善する。
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新しい方法が時間経過による電流の変動の挙動を明らかにしている。
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カップルクラスター理論とその量子化学における役割を探る。
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マルチエクスプガウス積分法への新しいアプローチが、電子構造計算の積分精度を向上させる。
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新しいアプローチで機械学習を使って分子の特性予測が改善される。
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科学者たちが分子が環境とどのように相互作用するかを研究する方法を開発した。
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TMC-1の寒冷地域で発見された3つの新しい有機分子。
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研究がトリアトミック水素イオンの宇宙化学における役割について新たな理解を明らかにした。
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新しい機械学習の方法が分子研究のための振動数計算を改善した。
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研究がレーザーのパルスが特定の分子の電荷の動きにどう影響するかを明らかにした。
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結び目の面白い研究とその応用を覗いてみよう。
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ポアソン幾何学とシステムシミュレーションにおけるその重要性についての考察。
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粒子の相互作用がガラス状の材料の挙動にどんな影響を与えるかを探る。
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研究で、クロム置換ピロクロアイルリデートの複雑な磁気挙動が明らかになった。
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グラフの共alescenceがさまざまな分野で複雑なシステムをモデル化するのにどう役立つかを学ぼう。
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超冷二原子分子に関する新しい洞察が、技術におけるその可能性を明らかにしている。
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研究が超冷却分子の相互作用と安定性について新しい洞察を明らかにした。
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天然の光学活性とその材料科学における重要性を見てみよう。
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量子コンピュータの技術を使ってVQEのように水素化イオンを探る。
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研究者たちは、分子分析のために波動関数を効率的に圧縮するために機械学習を使っている。
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液体CClにおける分子の動きが音速に与える影響を調べる。
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画期的なモデルが薬の開発のための分子表現を向上させる。
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正方形BX平面の研究は新しい超伝導材料を明らかにするかもしれない。
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MolCodeは、より良い分子作成のために2Dと3Dデータを組み合わせる。
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物理学と分子化学の基本概念の概要。
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重い元素がどうやって形成されるのか、そして自然の中でどこに見つけられるのかを探ろう。
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新しい方法が化学の複雑な分子間相互作用の予測を向上させる。
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新しいモデルが多孔質材料のガス吸収予測を改善したよ。
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塩水溶液の中でイオンがどう振る舞うかの研究。
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PyQCAMSは科学者が原子と分子の衝突を効率的に研究するのを助けるよ。
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制約が古典システムと量子システムにおける拡散にどう影響するかを探ってみて。
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この研究では、第一周期遷移金属の水和イオンのイオン化ポテンシャルを調べてるよ。
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二量体の配置とそれらがいろんな分野でどう使われてるかの概要。
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DFTと機械学習の化学研究への統合についての見方。
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研究によると、コーヒーの抽出と味に影響を与える要因があるんだ。
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