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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.

Modeling the emission spectra of polycyclic aromatic hydrocarbons by recurrent fluorescence

Diese theoretische Arbeit entwickelt ein statistisches Modell zur Berechnung der Emissionsspektren von polycyclischen aromatischen Kohlenwasserstoffen durch rekurrente Fluoreszenz und zeigt, dass bei hochsymmetrischen Kationen wie Naphthalin, Anthracen und Pyren niedrig liegende, symmetrieverbotene elektronische Übergänge einen überraschend großen Beitrag zur Kühlung und Stabilisierung dieser Moleküle im interstellaren Medium leisten können.

Damien Borja, Florent Calvo, Pascal Parneix, Cyril Falvo2026-03-24🔬 physics

Consistent GMTKN55 and molecular-crystal accuracy using minimally empirical DFT with XDM(Z) dispersion

Die Studie stellt eine neue, auf Atomnummern basierende XDM(Z)-Dispensionskorrektur vor, die in Kombination mit hybriden Funktionale wie revPBE0 und B86bPBE0 sowohl auf der GMTKN55-Datenbank als auch bei molekularen Kristallen eine hervorragende und konsistente Genauigkeit ohne übermäßige Empirie erreicht.

Kyle R. Bryenton, Erin R. Johnson2026-03-24🔬 physics

A chemical language model for reticular materials design

Die Studie stellt Nexerra-R1 vor, ein auf chemischen Bausteinen basierendes Sprachmodell, das durch die gezielte Generierung organischer Linker einen inversen Designansatz für retikuläre Materialien ermöglicht und so die systematische Entdeckung neuartiger, experimentell synthetisierbarer Metall-organischer Gerüste (MOFs) vorantreibt.

Dhruv Menon, Vivek Singh, Xu Chen, Mohammad Reza Alizadeh Kiapi, Ivan Zyuzin, Hamish W. Macleod, Nakul Rampal, William Shepard, Omar M. Yaghi, David Fairen-Jimenez2026-03-24🔬 cond-mat.mtrl-sci

Analytic Gradients and Geometry Optimization for Orbital-Optimized Pair Coupled Cluster Doubles

Diese Arbeit stellt eine neue, wiederverwendbare Engine in PyBEST vor, die analytische OOpCCD-Gradienten mit dem \texttt{geomeTRIC}-Optimierer koppelt und damit erstmals eine robuste, gradientengetriebene Geometrieoptimierung für senioritäts-null-Wellenfunktionen mit orbitaler Optimierung ermöglicht.

Saman Behjou, Iulia Emilia Brumboiu, Katharina Boguslawski2026-03-24🔬 physics

More converged, less accurate? Reassessing standard choices for ab initio water using machine learning potentials

Die Studie zeigt, dass unzureichend konvergierte Referenzrechnungen die Genauigkeit von Machine-Learning-Potenzialen für Wasser verfälschen, während hochkonvergente Berechnungen mit dem ωB97X-rV-Funktional eine deutlich bessere Übereinstimmung mit experimentellen Ergebnissen liefern.

Hubert Beck, Ondrej Marsalek2026-03-24🔬 physics

A unified machine learning framework for ab initio multiscale modeling of liquids

Die vorgestellte Arbeit stellt ein einheitliches maschinelles Lern-Framework vor, das maschinell gelernte Atompotentiale mit neuronaler klassischer Dichtefunktionaltheorie kombiniert, um die Multiskalenmodellierung von Flüssigkeiten wie Wasser und Kohlendioxid effizient und rein aus ersten Prinzipien zu ermöglichen.

Anna T. Bui, Stephen J. Cox2026-03-24🔬 physics

Resolving Discrepancies in Disjoining Pressure Predictions for Liquid Nanofilms from Molecular Simulations

Die Studie zeigt, dass Diskrepanzen bei der Vorhersage des Disjoining-Drucks in Flüssigkeitsnanofilmen durch die Vernachlässigung langreichweitiger Dispersionswechselwirkungen und inkonsistente Dickendefinitionen entstehen, die durch eine korrekte Behandlung dieser Effekte und eine einheitliche Definition der Filmdicke im überarbeiteten Peng-Verfahren behoben werden können.

Yafan Yang, Zufeng Zuo, Jingyu Wan, Denvid Lau2026-03-24🔬 physics

Geometric Diagnostics of Scrambling-Related Sensitivity in a Bohmian Preparation Space

Diese Arbeit schlägt einen geometrischen, auf Bohmianischen Trajektorien basierenden Ansatz vor, der unter Verwendung von Lagrange-Deskriptoren in einem zweidimensionalen Vorbereitungsraum aus Gaußschen Wellenpaketen eine Alternative zum algebraischen OTOC-Diagnostikum für Quanten-Chaos bietet und dabei die exponentielle Sensitivität des invertierten harmonischen Oszillators analytisch nachweist.

Stephen Wiggins2026-03-24🌀 nlin

Efficient Coupled-Cluster Python Frameworks for Next-Generation GPUs: A Comparative Study of CuPy and PyTorch on the Hopper and Grace Hopper Architecture

Diese Studie stellt neue Batch-Algorithmen für effiziente Coupled-Cluster-Implementierungen auf NVIDIA Hopper- und Grace-Hopper-GPUs vor, die durch optimierte Tensor-Kontraktionen mit CuPy und PyTorch eine bis zu zehnfache Beschleunigung gegenüber früheren hybriden Ansätzen erreichen.

Antonina Dobrowolska, Julian Swierczynski, Paweł Tecmer, Emil Sujkowski, Somayeh Ahmadkhani, Grzegorz Mazur, Klemens Noga, Jeff Hammond, Katharina Boguslawski2026-03-24🔬 physics

Measurement Reduction in Orbital-Optimized Variational Quantum Eigensolver via Orbital Compression

Diese Arbeit stellt einen orbital-optimierten VQE-Ansatz vor, der durch Orbitalkompression (mittels gefrorener natürlicher Orbitale und aufgespaltener virtueller Orbitale) die Messkosten erheblich senkt und gleichzeitig die Genauigkeit von Elektronenstrukturberechnungen für Moleküldissoziation und Reaktionsaktivierungsenergien verbessert.

Yanxian Tao, Lingyun Wan, Jie Liu2026-03-24🔬 physics

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