計算化学 に関する最新の記事

研究者たちは、電解質の挙動や相互作用をよりよく理解するためにシミュレーションを改善している。

材料内の複雑な電子挙動をモデル化する研究の進展はめっちゃ重要だよ。

異なる塩が水の動きや相互作用に与える影響を調べる。

開いた量子系におけるエネルギー挙動を磁化と電子数を通じて探る。

DiffCSPは生成モデルを使って結晶構造の予測効率を改善するよ。

深層学習の分子ドッキングの精度と妥当性における効果を評価する。

機械学習は新しい材料開発のための結晶構造予測の精度を向上させる。

新しい方法が計算化学における分子シミュレーションと解析を向上させた。

新しい自動化アプローチが複雑な材料の振動スペクトロスコピー計算を向上させる。

この研究は、分子グラフをより効果的に生成するための高度なGNNを評価してるよ。

新しい手法がシミュレーションにおけるイオンの相互作用の理解を向上させる。

研究者たちは、既存の形状を使って多様な3D分子を作る方法を開発した。

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。

物理的対称性を尊重した効率的な分子モデリングの新しい方法。

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。

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。

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。

新しい方法が複雑なシステムにおける分子遷移の研究を改善してる。

動的電子システムのシミュレーションのためのTDHF法と量子コンピューティングを探る。

新しい技術が、大きな分子のエネルギー計算を改善して、エラーを減らしてるよ。

材料科学における効率的な原子相互作用モデル化のためのツール。

現在の分子フィンガープリントを使った方法は、薬の開発において大きな制約があるんだ。

量子-古典相互作用の正確なシミュレーションのための新しい方法を探求中。

新しいアルゴリズムが多目的戦略を使って結晶構造予測を改善したよ。

新しいPythonライブラリが材料科学における低エネルギー構造探索を強化。

部分電荷が分子や化学結合にどんな影響を与えるかを探ってみよう。

二核複合体の磁気挙動を研究するための新しい方法が提案された。

最近の研究により、酸化マグネシウムの表面における一酸化炭素の吸着エネルギーの推定が改善された。

研究者たちは原子の特性を使って分子の相互作用の改良されたモデルを開発した。

DFPTが材料中のフォノンの研究をどう進めているか探ってみよう。

新しいアプローチが一様電子気体モデルを使って電子相互作用エネルギー計算の精度を向上させる。

HeC60に関する研究では、フラーレン内に閉じ込められたヘリウムの重要な挙動が明らかになった。

新しい方法がスピン電流を考慮することで材料科学における予測を改善する。

遷移金属フッ化物に関する新しい知見が計算予測を改善する。

新しい方法が、深層学習を使って原子シミュレーションの不確実性推定を改善する。

新しい手法は、アクティブラーニングと正規化フローを通じて分子シミュレーションを改善する。

コミッターが分子反応の理解にどう役立つか探ってみよう。

光照射下のシクロブタノンの迅速な反応を見てみよう。

研究は、機械学習を使って有機塩の結晶の特性を素早く予測するんだ。

光にさらされたときのサイクロブタノンの反応を調べてる。