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978 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.

Self-consistent Hessian-level meta-generalized gradient approximation

Diese Arbeit stellt eine selbstkonsistente Implementierung der neuartigen, orbitalunabhängigen ϑ\vartheta-PBE-Funktionalklasse auf Hessian-Ebene vor, die durch die Nutzung vollständiger räumlicher Dichtezweiterordnungsableitungen eine verbesserte Unterscheidung zwischen atomaren und bindungsbezogenen Elektronendichten ermöglicht und dabei genaue Chemisorptionsenergien liefert, obwohl Herausforderungen bei der Vorhersage von Gitterkonstanten bestehen bleiben.

Pooria Dabbaghi, Juan Maria García Lastra, Piotr de Silva2026-04-09🔬 cond-mat.mtrl-sci

Explicit Electric Potential-Embedded Machine Learning Framework: A Unified Description from Atomic to Electronic Scales

Die Autoren stellen ein einheitliches maschinelles Lern-Framework vor, das durch die Komponenten Hy-DFT, PE-MACE und PE-EDP die simultane Vorhersage von atomaren Kräften und Elektronendichteverteilungen unter beliebigen elektrischen Potenzialen ermöglicht und so präzise, großskalige Simulationen elektrochemischer Grenzflächen erlaubt.

Jingwen Zhou, Yawen Yu, Xuwei Liu, Chungen Liu2026-04-09🔬 cond-mat.mtrl-sci

Enhanced Climbing Image Nudged Elastic Band method with Hessian Eigenmode Alignment

Die Autoren stellen einen adaptiven Hybridalgorithmus vor, der die Nudged-Elastic-Band-Methode mit dem Minimum-Mode-Following-Verfahren kombiniert, um die Konvergenz zu relevanten Sattelpunkten zu beschleunigen und die Rechenkosten für die Entdeckung atomarer Umordnungen signifikant zu senken.

Rohit Goswami (Institute IMX and Lab-COSMO, École polytechnique fédérale de Lausanne, Science Institute, University of Iceland, Reykjavik, Iceland), Miha Gunde (Science Institute, University of (…)2026-04-08🔬 cond-mat.mtrl-sci

End-to-End Differentiable Learning of a Single Functional for DFT and Linear-Response TDDFT

Die Autoren stellen einen vollständig differenzierbaren Workflow vor, der mithilfe eines JAX-basierten Quantenchemie-Frameworks ein einziges tiefgelerntes Energie-Funktional optimiert, das sowohl für die Dichtefunktionaltheorie (DFT) als auch für die lineare Antwort-Zeit-abhängige DFT (LR-TDDFT) verwendet wird, indem es über automatische Differentiation direkt in die Selbstkonsistenzgleichungen und die Casida-Eigenwertprobleme integriert ist.

Xiaoyu Zhang2026-04-08🔬 physics

Tuning of Atomic Layer Deposition Pulse Time through Physics-Informed Bayesian Active Learning

Die vorgestellte Arbeit stellt ein physik-informiertes Bayesianisches Active-Learning-Framework vor, das durch die Integration eines Langmuir-Adsorptionsmodells und eine zweistufige Parameterschätzung die Optimierung der Pulszeiten beim Atomic Layer Deposition (ALD) für TiO₂ deutlich beschleunigt, die Vorhersagegenauigkeit erhöht und den Vorläuferverbrauch reduziert.

Pouyan Navabi, Christos G. Takoudis2026-04-08🔬 cond-mat.mes-hall

Information Entropy is a General-Purpose Collective Variable for Enhanced Sampling

Die Studie zeigt, dass ein lokales Maß der Informationsentropie als universeller kollektiver Variabler dient, der durch voreingestellte Bias-Verfahren wie Well-Tempered Metadynamik eine überwachungslose Entdeckung von metastabilen Zuständen und Reaktionspfaden in atomistischen Systemen ermöglicht, ohne dass vorab definierte Reaktionskoordinaten erforderlich sind.

Xiangrui Li, Daniel Schwalbe-Koda2026-04-08🔬 physics

Molecular Excited States using Quantum Subspace Methods: Accuracy, Resource Reduction, and Error-Mitigated Hardware Implementation of q-sc-EOM

Diese Studie demonstriert die Genauigkeit und Skalierbarkeit des q-sc-EOM-Verfahrens zur Berechnung angeregter Zustände in der Quantenchemie, indem sie durch Messreduktionstechniken und Fehlerminderung auf Quantenhardware eine vielversprechende Methode für den zukünftigen Quantennutzen aufzeigt.

Srivathsan Poyyapakkam Sundar, Prince Frederick Kwao, Alexey Galda, Ayush Asthana2026-04-08⚛️ quant-ph

Rationalizing defect formation energies in metals and semiconductors with semilocal density functionals

Diese Studie analysiert die Leistungsfähigkeit verschiedener Dichtefunktionalnäherungen bei der Berechnung von Defektbildungsenergien in Metallen und Silizium, wobei sie feststellt, dass die lokale Dichtefunktionalnäherung für Metalle und die meta-GGA-Funktionale LAK für Silizium die genauesten Ergebnisse liefern, und leitet daraus durch die Untersuchung semilokaler Variablen Erkenntnisse für die Weiterentwicklung dieser Funktionale ab.

Jorge Vega Bazantes, Timo Lebeda, Akilan Ramasamy, Kanun Pokharel, Ruiqi Zhang, John Perdew, Jianwei Sun2026-04-08🔬 cond-mat.mtrl-sci