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O DiffCSP melhora a eficiência de prever estruturas cristalinas usando modelos generativos.

A DFT em rede melhora a compreensão de sistemas eletrônicos complexos e interações.

Explorando as propriedades eletrônicas e as interações em dicalcogenetos de níquel.

Novas descobertas mostram como as ondas de densidade de carga influenciam a supercondutividade em materiais específicos.

O aprendizado de máquina melhora a precisão na previsão das estruturas cristalinas para o desenvolvimento de novos materiais.

Descubra como os excitons influenciam o futuro dos dispositivos eletrônicos e ópticos.

Pesquisas mostram diferenças importantes de energia nos núcleos atômicos com técnicas avançadas de modelagem.

Nova abordagem automatizada melhora cálculos de espectroscopia vibracional para materiais complexos.

Um pacote de software pra estudar as estruturas eletrônicas dos materiais através de simulações.

Um olhar profundo sobre a classificação das excitações eletrônicas e novos métodos.

Pesquisadores confirmam a divisão única de bandas no telureto de manganês, revelando comportamento altermagnético.

Um novo método melhora a eficiência na coleta de dados para aprendizado de máquina científica.

Novos métodos em ciência dos materiais melhoram a descoberta de ligas usando aprendizado de máquina.

Um novo método melhora as previsões da resistência dos materiais sob estresse.

Combinar aprendizado de máquina com OFDFT melhora a eficiência e a precisão da análise molecular.

Explorando o potencial dos perovskitas duplas de haleto em células solares e LEDs.

CrTe mostra potencial para tecnologia avançada com suas características magnéticas e elétricas.

DBBSC oferece uma nova abordagem para melhorar os cálculos em química quântica.

Uma técnica melhora a compreensão das estruturas eletrônicas em materiais orgânicos.

Explore o impacto do acoplamento spin-órbita nas propriedades eletrônicas e aplicações.

Explorando o papel e as aplicações da teoria da função de Green na física moderna.

Pesquisas mostram coisas interessantes sobre como a água interage com superfícies de óxido metálico.

Estudos recentes melhoram as estimativas da energia de adsorção de monóxido de carbono em superfícies de óxido de magnésio.

Pesquisadores desenvolvem métodos estocásticos para estudar quasipartículas de forma eficiente em materiais complexos.

Explora como o DFPT avança o estudo dos fonons em materiais.

Uma nova abordagem melhora a precisão na previsão de Hamiltonianos para materiais.

Insights sobre o atraso temporal de Eisenbud-Wigner-Smith e suas implicações.

Novo método acelera cálculos de DFT, melhorando a pesquisa de materiais.

A espectroscopia de absorção de raios X revela as estruturas eletrônicas dos ferritas para aplicações melhores.

Pesquisas sobre HeC60 revelam comportamentos importantes do hélio aprisionado em fulerenos.

Uma abordagem nova melhora o estudo de metais magnéticos usando simulações avançadas.

A pesquisa analisa a estrutura e o comportamento magnético da oxiapatita de chumbo com substituição de cobre.

Pesquisadores descobrem propriedades eletrônicas únicas do grafeno em camadas torcidas.

Esse artigo fala sobre as melhorias nos métodos de correção de auto-interação dentro da teoria do funcional de densidade.

Um novo modelo melhora a precisão e a eficiência na previsão da densidade eletrônica.

A pesquisa usa aprendizado de máquina pra prever rapidinho as propriedades de cristais de sal orgânico.

Descobrindo rotas eficientes de movimento atômico em processos químicos.

Pesquisas mostram novas maneiras de estudar as propriedades únicas do dióxido de vanádio.

Aprendizado de máquina melhora a precisão na previsão de propriedades químicas usando funcionais de densidade híbridos adaptativos.

Pesquisas mostram as propriedades do alumínio em condições extremas.