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.

Disentangling Single- and Biexciton Dynamics with Photoelectron-Detected Two-Dimensional Electronic Spectroscopy

Die Studie zeigt, dass durch Zeitgating und kinetische Energiefilterung in der photoelektronen-detektierten zweidimensionalen Spektroskopie die durch Exzitonen-Exzitonen-Annihilation verschleierten Dynamiken von Einzel- und Biexzitonen erfolgreich entwirrt und annähernd die gleichen Informationen wie bei kohärent detektierter Spektroskopie gewonnen werden können.

Luisa Brenneis, Matthias Hensen, Julian Lüttig, Tobias Brixner2026-03-18🔬 physics.optics

Aitomia: Your Intelligent Assistant for AI-Driven Atomistic and Quantum Chemical Simulations

Die Autoren stellen Aitomia vor, eine KI-gestützte Plattform, die durch den Einsatz von Chatbots und Multi-Agenten-Systemen Experten und Laien bei der Durchführung, Analyse und Zusammenfassung komplexer atomistischer und quantenchemischer Simulationen unterstützt und so die Forschung in diesem Bereich demokratisiert.

Jinming Hu, Hassan Nawaz, Yi-Fan Hou, Yuting Rui, Lijie Chi, Yuxinxin Chen, Arif Ullah, Pavlo O. Dral2026-03-17🔬 physics

Artificial Intelligence for Direct Prediction of Molecular Dynamics Across Chemical Space

Die Studie stellt MDtrajNet und das vortrainierte Basismodell MDtrajNet-1 vor, eine neuartige neuronale Architektur, die mittels Äquivarianz und Transformer-Technologie Molekulardynamik-Trajektorien direkt über den chemischen Raum hinweg generiert und dabei die Rechengeschwindigkeit um bis zu zwei Größenordnungen steigert, ohne auf herkömmliche Kraftberechnungen oder numerische Integration angewiesen zu sein.

Fuchun Ge, Yuxinxin Chen, Pavlo O. Dral2026-03-17🤖 cs.AI

A Descriptor Is All You Need: Accurate Machine Learning of Nonadiabatic Coupling Vectors

Die Autoren stellen einen neuartigen, domänenspezifischen Deskriptor und ein Phasenkorrekturverfahren vor, die es erstmals ermöglichen, nichtadiabatische Kopplungsvektoren mit einer Genauigkeit von über R2=0,99R^2 = 0,99 maschinell zu lernen und so präzise, voll ML-gesteuerte Fewest-Switches-Oberflächenspringen-Simulationen (FSSH) für Fulven zu ermöglichen.

Jakub Martinka, Lina Zhang, Yi-Fan Hou, Mikołaj Martyka, Jiří Pittner, Mario Barbatti, Pavlo O. Dral2026-03-17🤖 cs.LG

Extending Nonlocal Kinetic Energy Density Functionals to Isolated Systems via a Density-Functional-Dependent Kernel

Die Autoren lösen die Instabilität des Wang-Teter-Kinetischen-Energie-Dichtefunktional bei isolierten Systemen durch die Einführung eines dichteabhängigen Kerns, wodurch eine signifikante Genauigkeitssteigerung bei atomaren Systemen erreicht wird, ohne die Effizienz oder die hohe Präzision in Bulk-Metallen zu beeinträchtigen.

Liang Sun, Mohan Chen2026-03-17🔬 cond-mat.mtrl-sci

Isotopic Fingerprints of Proton-mediated Dielectric Relaxation in Solid and Liquid Water

Die Studie belegt durch cross-validierte Messungen an vier Isotopologen von Eis und Wasser, dass die dielektrische Relaxation durch einen klassischen Protonentransfer über eine Energiebarriere und nicht durch eine molekulare Neuorientierung gesteuert wird, was durch eine temperaturunabhängige Aktivierungsenergie und ein konstantes H₂O/D₂O-Ratenverhältnis von 2,0 bestätigt wird.

Alexander Ryzhov, Pavel Kapralov, Mikhail Stolov, Anton Andreev, Aleksandra Radenovic, Viatcheslav Freger, Vasily Artemov2026-03-17🔬 cond-mat

A Primary Unified Geometric Framework of Molecular Reaction Dynamics Based on the Variational Principle

Diese Arbeit stellt ein einheitliches geometrisches Rahmenwerk für die Molekülreaktionsdynamik vor, das auf dem Variationsprinzip basiert und durch die Integration von Prinzipien wie dem Äquivalenzprinzip, künstlicher Intelligenz und gekrümmter Raumzeit eine neue Perspektive auf die Lösung der Schrödingergleichung und die Beschreibung von Phasenübergängen bietet.

Xingyu Zhang, Jinke Yu, Qingyong Meng2026-03-17🔬 physics