Uma nova ferramenta simplifica a criação de superfícies de energia potencial para pesquisas em química.
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MM-RCR melhora a previsão das condições ideais de reação na síntese química.
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Explorando o uso de núcleos quânticos na previsão de superfícies de energia molecular.
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Pesquisas revelam a dinâmica dos estados de Rydberg no dióxido de carbono.
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Explorando o impacto da temperatura nas propriedades e aplicações do gel de viologeno.
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Estudo revela como os elétrons se comportam durante reações químicas no nível molecular.
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Esse estudo melhora os cálculos de TDDFT usando múltiplas GPUs para sistemas moleculares maiores.
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Explorando perspectivas geométricas na teoria do funcional de densidade em modelos de spin-rede.
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Um novo modelo melhora a compreensão das interfaces eletroquímicas por meio de aprendizado de máquina.
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A pesquisa apresenta um potencial de auto-interação pra melhorar as previsões da Teoria do Funcional de Densidade.
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Investigando os benefícios de dados não aninhados em aprendizado de máquina para química quântica.
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O UNIFAC 2.0 melhora as previsões de misturas químicas usando técnicas avançadas.
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Estudando interações quânticas e clássicas em processos químicos usando a teoria NEO.
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Uma nova abordagem mostra como as proteínas se ligam nas membranas celulares.
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Um novo método melhora a precisão da modelagem de solventes em estudos computacionais.
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O aprendizado de máquina acelera os cálculos da superfície de energia potencial pra moléculas como o etanol.
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A absorção de luz do tiofeno revela interações complexas, essenciais para aplicações tecnológicas.
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Uma análise detalhada de como a neve molhada muda e seu impacto ambiental.
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Novos métodos melhoram as previsões de sistemas quânticos complexos usando aprendizado de máquina.
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Uma ferramenta de software simplifica as previsões do comportamento dos VOCs sob exposição à luz solar.
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Uma nova abordagem pra melhorar a resolução de equações lineares com computação quântica.
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Novos métodos melhoram os cálculos de divisões de tunelamento em moléculas complexas.
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Uma nova abordagem para agrupar dados de dinâmica molecular para melhorar o design de medicamentos.
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Um novo método melhora os estudos de feixes moleculares com luz ultravioleta profunda.
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Novos modelos melhoram a compreensão dos níveis de energia dos osciladores anarmônicos.
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Um novo modelo explora as interações mecânicas em ânodos de silício pra lidar com problemas de voltagem.
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Um novo método usa aprendizado de máquina pra previsões químicas atmosféricas mais rápidas.
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Pesquisas recentes mostram como os elétrons se movem em arrays de pontos quânticos.
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YbOH ajuda os cientistas a investigar o momento dipolar elétrico do elétron pra novas descobertas na física.
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Uma nova abordagem pra melhorar as previsões de interação de elétrons em materiais.
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Pesquisadores desenvolvem um método pra simular como as substâncias se movem e interagem.
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Um novo método QM/MM melhora o estudo de enzimas usando técnicas computacionais avançadas.
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Novos métodos em computação quântica melhoram os cálculos de energia para materiais em nível atômico.
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A computação quântica pode mudar a pesquisa química e as simulações.
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Um novo método melhora as previsões das propriedades de compostos orgânicos usando técnicas de aprendizado de máquina.
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Pesquisadores desmembram moléculas complexas em fragmentos pra facilitar a análise.
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Pesquisas mostram que a interface grafeno-água é ácida, afetando o comportamento dos íons.
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Como a concentração de sal impacta o potencial de superfície de metais em soluções.
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Novos métodos melhoram o estudo de estados escuros em materiais.
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Explorando como a solvatação afeta a eficiência da bateria e o movimento dos íons.
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