785 Arbeiten
Dieser Bereich widmet sich den faszinierenden Schnittstellen zwischen Physik und Chemie, wo fundamentale Naturgesetze auf molekularer Ebene untersucht werden. Hier geht es um die Bewegung von Atomen, die Kräfte zwischen Molekülen und die thermodynamischen Prozesse, die unser Universum formen, ohne dabei in unnötigen Fachjargon zu verfallen.
Auf Gist.Science durchsuchen wir kontinuierlich die neuesten Vorveröffentlichungen von arXiv in dieser Kategorie. Für jedes neue Preprint erstellen wir sowohl eine verständliche Zusammenfassung für ein breites Publikum als auch eine detaillierte technische Analyse, damit die komplexesten Entdeckungen für jeden zugänglich sind.
Im Folgenden finden Sie die aktuellsten Forschungsarbeiten aus dem Feld der physikalischen Chemie, die wir für Sie aufbereitet haben.
Dieser Beitrag stellt einen umfassenden Quantenchemie-Datensatz vor, der Grundzustands- und konische-Schnittstruktur für 260.000 kleine Moleküle auf OM2/MRCI-Niveau berechnet enthält, um die Integration der Photochemie mit maschinellem Lernen für die Untersuchung von Reaktionsprozessen im angeregten Zustand zu erleichtern.
Mittels Ionenfallenexperimenten und Berechnungen der elektronischen Struktur zeigt diese Studie einen neuen barrierenlosen Reaktionsweg zwischen Pyrimidin-Kationen in der Gasphase und Acetylen auf, der spontan stickstoffhaltige polyzyklische aromatische Kohlenwasserstoffe bildet und eine mögliche Erklärung für deren beobachtete Häufigkeiten im interstellaren Medium und in der Atmosphäre des Titan liefert.
Dieser Beitrag stellt das Protein-Hydratations-Neuronale-Netzwerk (PHNN) vor, ein übertragbares implizites Solvensmodell, das die Genauigkeit der Solvatationsenergetik von Proteinen verbessert, indem es Korrekturen für analytische Kontinuumparameter lernt, anstatt nachträgliche Energieanpassungen vorzunehmen, und dadurch eine hohe Dateneffizienz sowie eine robuste Leistung bei Systemen außerhalb des Trainingsbereichs erzielt.
Dieser Artikel zeigt mathematisch und numerisch, dass der effektive Rang der kanonischen polyadischen Zerlegung für Elektronenabstoßungsintegrale nicht universell linear mit der Systemgröße wachsen kann, und etabliert stattdessen eine untere Schranke, die proportional zu ist.
Dieser Beitrag stellt ein flexibles, automatisiertes und basissatzunempfindliches Framework zur Zerlegung von Ladungstransferanregungen in korrelierten Wellenfunktionen in lokale und domainsbasierte Beiträge vor, das eine robuste Analyse sowohl für inter- als auch für intramolekulare Fälle in verschiedenen rechnerischen Aufbauten ermöglicht.
Dieser Beitrag stellt die Random-Phase-Näherung (RPA) als robuste Alternative zur Störungstheorie zweiter Ordnung nach Møller-Plesset (MP2) im Rahmen des auf lokalen natürlichen Orbitalen basierenden Coupled-Cluster-Verfahrens (LNO-CC) vor und zeigt, dass die RPA-basierte LNO-CC-Methode für Systeme mit beträchtlichen Energieabständen eine hohe Genauigkeit bewahrt, während sie für metallische Systeme eine deutlich schnellere Konvergenz bietet.
Dieser Artikel stellt den -CIAH-Algorithmus vor, eine -Punkt-Erweiterung der zweiten Ordnung koeiterativen augmentierten Hesse-Matrix-Methode zur Pipek-Mezey-Wannier-Funktionslokalisation, die eine rechnerische Effizienz erzielt, die 2–3-mal höher ist als bei ersten Ordnungs--Raum-Ansätzen und um Größenordnungen schneller ist als -Punkt-Methoden, während die optimale -Skalierung beibehalten wird.
Dieser Artikel analysiert Alphonse Bergets populärwissenschaftliches Werk *Le Ciel* von 1923, um aufzuzeigen, wie seine auf der Newtonschen Mechanik beruhenden, halbquantitativen Vorhersagen für eine Erd-Mond-Reise – die Flugbahnphasen, menschliche Faktoren und eine geschätzte Transitzeit von 49 Stunden umfassen – eine historisch bedeutsame und pädagogisch wertvolle Synthese der Astrodynamik des frühen 20. Jahrhunderts darstellen, die moderne Raumfahrtkonzepte auf bemerkenswerte Weise vorwegnimmt.
Diese Arbeit leitet geschlossene Ausdrücke für Matrixelemente explizit korrelierter Gaußscher Basisfunktionen in periodischen Systemen her, indem ein verallgemeinerter Entfaltungssatz genutzt wird, um doppelte Gittersummen auf einfache Summen zu reduzieren, und validiert das Formalismus, indem die Übereinstimmung zwischen der Grundzustandsenergie im thermodynamischen Limit einer unendlichen Wasserstoffkette und Ergebnissen aus Extrapolationen endlicher Ketten nachgewiesen wird.
Dieser Beitrag stellt ein maschinelles Lernframework für grobkörnige Molekulardynamik vor, das das traditionelle Force Matching durch stochastisches Hessian-Vektor-Produkt-Matching zur Einbeziehung von Informationen zur zweiten Ordnung der Krümmung erweitert und dadurch die Genauigkeit und Übertragbarkeit grobkörniger Potentiale für biomolekulare Simulationen erheblich verbessert.