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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.

Overcoming sampling limitations using machine-learned interatomic potentials: the case of water-in-salt electrolytes

Die Studie zeigt, dass maschinengelernte Interatompotenziale, insbesondere durch Feinabstimmung von Foundation-Modellen, die Sampling-Grenzen ab-initio-Molekulardynamik bei hochkonzentrierten Wasser-in-Salz-Elektrolyten überwinden und dabei eine hervorragende Übereinstimmung mit experimentellen Beobachtungen sowie eine effiziente Erfassung schwer zugänglicher Konfigurationen ermöglichen.

Luca Brugnoli, Mathieu Salanne, A. Marco Saitta, Alessandra Serva, Arthur France-Lanord2026-03-24🔬 physics

Adsorption energies and decomposition barrier heights for ethylene carbonate on the surface of lithium from cluster-based quantum chemistry

Diese Studie berechnet Adsorptionsenergien und Zerfallsbarrieren von Ethylencarbonat auf Lithium-Oberflächen mittels hochgenauer Quantenchemie-Methoden an endlichen Clustern, validiert deren Übertragung auf den thermodynamischen Limit und identifiziert das Funktional ω\omegaB97X-V als besonders geeignet für die Untersuchung der Grenzflächenchemie von Elektrolytlösungen an Lithium-Metall-Anoden.

Ethan A. Vo, Hung T. Vuong, Zachary K. Goldsmith, Hong-Zhou Ye, Yujing Wei, Sohang Kundu, Ardavan Farahvash, Garvit Agarwal, Richard A. Friesner, Timothy C. Berkelbach2026-03-24🔬 cond-mat.mtrl-sci

Decoupling Precipitation and Surface Complexation during Mn(II) Removal by Biochar via Experiments and Atomistic Simulations

Diese Studie kombiniert Experimente und atomistische Simulationen, um die Mechanismen der Mn(II)-Entfernung durch Biochar zu entschlüsseln und zwischen alkalisch induzierter Fällung sowie spezifischer Oberflächenkomplexation zu unterscheiden, was die rationale Entwicklung von Biochar für die Wasserremediation ermöglicht.

Audrey Ngambia, Anastasiia Gavrilova, Haitao Huang, Zhuodong Lyu, Ondřej Mašek, Margaret Graham, Valentina Erastova2026-03-24🔬 cond-mat.mtrl-sci

High-resolution cryoEM structure determination of soluble proteins after soft-landing electrospray ion beam deposition

Diese Studie stellt eine neue Methode zur hochauflösenden Kryo-EM-Strukturaufklärung löslicher Proteine vor, bei der durch weiches Landen mittels elektrospray-Ionenstrahlabscheidung (ESIBD) chemisch ausgewählte Proben in dünne, homogene Eisschichten eingebettet werden, wodurch atomare Modelle mit einer Auflösung von 2,5 bis 4,8 Å gewonnen werden können.

Lukas Eriksson, Tim K. Esser, Marko Grabarics, Laurence T. Seeley, Simon B. Knoblauch, Jingjin Fan, Joseph Gault, Paul Fremdling, Thomas Reynolds, Justin L. P. Benesch, Carol V. Robinson, Jani R. Boll (…)2026-03-23🔬 physics

Analytical Nuclear Gradients for State-Averaged Configuration Interaction Singles Variants: Application to Conical Intersections

Die Autoren leiten analytische Kerngradienten für die state-averaged orbital-optimierten CIS-Methoden SACIS und SAECIS her, die es ermöglichen, Konische Schnittpunkte und Geometrien bei niedrigen Rechenkosten qualitativ genau und stabil zu beschreiben, wobei SACIS aufgrund seines günstigeren Kosten-Nutzen-Verhältnisses als die bevorzugte Methode für allgemeine Anwendungen hervorgehoben wird.

Takashi Tsuchimochi2026-03-23🔬 physics

In situ Learning-Based Spin Engineering of Pulsed Dynamic Nuclear Polarization

Diese Studie demonstriert die Anwendung von Bayes'schem maschinellem Lernen und eingeschränkten Zufallswalk-Verfahren, um pulsierte dynamische Kernpolarisation (DNP)-Pulssequenzen direkt in situ für Trityl- und Nitroxid-Proben zu optimieren und so die Empfindlichkeit von NMR und MRI erheblich zu steigern.

Filip V. Jensen, José P. Carvalho, Nino Wili, Asbjorn Holk Thomsen, David L. Goodwin, Lukas Trottner, Claudia Strauch, Anders Bodholt Nielsen, Niels Chr. Nielsen2026-03-23🔬 physics

Coupled cluster theory for positron binding in anions and polyatomic molecules

Die Studie stellt die POS-CCSD-Methode vor, die Elektronen und Positronen gleichberechtigt behandelt, um Positronenbindungsenergien in Anionen und polyatomaren Molekülen unter Berücksichtigung kritischer Elektronenkorrelationseffekte zu berechnen, wobei die Ergebnisse trotz noch nicht vollständig erreichter experimenteller Übereinstimmung aufgrund von Basisgrößenbeschränkungen die Bedeutung des Ansatzes für die Beschreibung solcher Systeme unterstreichen.

Rosario R. Riso, Jan Haakon M. Trabski, Federico Rossi, Dermot Green, Henrik Koch2026-03-23🔬 physics