計算化学 に関する最新の記事

新しい方法で、自動パラメータ調整を通じて分子モデルの精度が向上した。

Gauss-Newton最適化を使って粗視化分子シミュレーションを改善する新しいアプローチ。

新しい方法が、先進材料の多様な結晶構造の予測を向上させる。

補完エネルギーランドスケープを使った最適な原子構造を見つけるための新しい方法。

新しい方法が量子システムのシミュレーションの効率と精度を向上させてるよ。

新しい方法が複雑な材料におけるスピンダイナミクスの理解を向上させる。

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。

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。

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。

新しいアプローチが量子計算の精度を高め、パルスの持続時間を大幅に短縮する。

研究がオーロラBを抑制してがんを治療する可能性のある薬を示唆してる。

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。

新しいモデルが触媒におけるコバルトの特性の理解を深める。

LRRK2-WDRをターゲットにした化合物発見の進展を促すコンペが開催されてるよ。

新しい深層学習の手法が、材料科学のための結晶構造予測を向上させる。

新しい方法は、原子の関係を考慮することで分子学習を向上させる。

新しい方法が、分子相互作用の研究におけるReaxFFのパラメータ最適化を改善する。

UniCornは、効果的な分子表現学習のために多様な事前トレーニング方法を統合しているよ。

量子技術とNMRを組み合わせて分子の洞察を得る。

機械学習を使った新しい方法が化学反応の遷移状態最適化を強化してるよ。

XtalOptの最新機能をチェックして、高度な材料予測をしよう。

薬の発見を簡単にする新しいモデルで、効率的に分子を生成するんだ。

この研究は、分子イオンの回転遷移と低エネルギー電子衝突の重要性を探るものだよ。

新しい方法がコーン・シャム方程式を解く効率を向上させる。

新しいアプローチが分子研究におけるエネルギー最小化を改善するんだ。

量子システムと古典システムがお互いにどう影響し合うかを見る。

COMPASS法は分子ドッキングのノイズ問題に対処して、薬の発見を強化するよ。

BICePsは、実験データを使ってモデルのパラメータを調整することで、分子の挙動予測を改善する。

新しい方法で、電荷密度の予測のスピードと精度が向上するよ。

研究は、酵素トンネルが機能と変異への反応にどのように影響するかを明らかにしています。

分子ドッキングを通じて薬剤発見におけるアクティブラーニングの役割を探る。

新しい方法が分子シミュレーションと相互作用を改善して、より正確になるよ。

ハイブリッドアプローチは、専門知識とデータを使って複雑な分子挙動のシミュレーションを改善するよ。

新しい方法が進化的アルゴリズムと言語モデルを使って分子発見を強化する。

機械学習を使って分子シミュレーションの解釈性を高める。

新しいデータセットが薬の設計に向けた分子特性の予測を加速させる。

この研究は、分子が力の下でどう展開するかを高度なシミュレーションを使って調査している。

量子化学の機械学習における非入れ子データの利点を調査中。

NEO理論を使って化学プロセスにおける量子と古典的相互作用を研究中。

新しい方法が計算研究における溶媒モデルの精度を向上させる。