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.
Diese Arbeit zeigt, dass die Optimierung ortsabhängiger Dekohärenz (Dephasing) den Quantentransport in eindimensionalen Gittern durch das Überwinden von Lokalisierungseffekten und energetischen Barrieren effizienter steigern kann als ein räumlich gleichmäßiges Rauschen.
Diese Arbeit untersucht numerisch, wie die Eigenschaften poröser Medien und verschiedene Strömungsbedingungen die kontrollierte Wirkstofffreisetzung aus porösen Implantaten beeinflussen, um deren Design gezielt an physiologische Anforderungen anzupassen.
Diese theoretische Studie zeigt, dass optische Phononen in Graphen die Hochharmonische Erzeugung (HHG) durch die Kopplung an Interband-Ströme und Phasenstreuung signifikant unterdrücken und dephasieren, was die Diskrepanz zwischen Theorie und Experiment erklärt.
In dieser Arbeit wird die Methode des „Structure Factor Twist Averaging“ (sfTA) durch die neuen Varianten „paired sfTA“ und „binding sfTA“ für zweidimensionale Bilagen-Materialien erweitert, um die Bindungsenergien durch eine optimierte Auswahl der Verdrehungswinkel präziser zu berechnen.
Diese Arbeit nutzt breitbandige impulsive stimulierte Raman-Spektroskopie an Iod, um durch eine neue Methode zur Chirp-Korrektur und Wavelet-Analyse den Transfer von Schwingungskoherenz zwischen elektronischen Zuständen über nichtadiabatische Kopplung nachzuweisen.
Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Entdeckung molekularer Mechanismen (AIMMD) wurde ein interpretierbarer, symbolischer Committor für die Retinal-Isomerisierung entwickelt, der zeigt, dass der tatsächliche Reaktionspfad aufgrund nicht-gleichgewichtiger Dynamik komplexer verläuft, als es die reine Freie-Energie-Oberfläche vermuten lässt.
Das vorgestellte Deep-Learning-Modell „Vib2Conf“ nutzt einen attentional resampler und Mixture-of-Experts, um mithilfe von Vibrationsspektren präzise dreidimensionale Molekülkonformationen zu identifizieren, selbst bei minimalen strukturellen Unterschieden.
In dieser Arbeit wird eine computergestützte Strategie vorgestellt, mit der durch die Kombination von Simulationen und maschinellem Lernen neue, lichtaktivierbare PARP1-Inhibitoren für die Krebstherapie identifiziert und experimentell validiert wurden.
Diese Arbeit untersucht die Verbesserung der elektrochemischen Leistung und Diffusionskinetik von Bor-dotierten -Kathodenmaterialien für Natrium-Ionen-Batterien durch eine Kombination aus experimentellen Methoden, DRT-Analysen sowie theoretischen DFT- und MD-Simulationen.
Diese Arbeit präsentiert einen skalierbaren Divide-and-Conquer-Heuristik-Ansatz, der das Problem des molekularen Dockings als Maximum Weighted Independent Set (MWIS) auf Neutral-Atom-Quantenprozessoren abbildet und so die Lösung komplexer Protein-Ligand-Systeme trotz der begrenzten Kapazität aktueller Quantenhardware ermöglicht.