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.

Shannon and Rényi entropies of molecular densities: insights into extensivity and the incomplete description of electron correlation

Die Studie zeigt, dass Shannon- und Rényi-Entropien auf Basis der Elektronendichte und der Formfunktion unzureichend sind, um statische Elektronenkorrelation zu erfassen und die Extensivitätseigenschaft zu erfüllen, und schlägt vor, robustere entropische Deskriptoren aus höherdimensionalen Objekten des Hilbertraums zu konstruieren.

Diogo J. L. Rodrigues, Evelio Francisco, Ángel Martín Pendás2026-04-21⚛️ quant-ph

Disorder-induced non-Gaussian states in large ensembles of cavity-coupled molecules

Die Studie zeigt, dass Unordnung in großen, kavitätsgekoppelten Molekülensemblen zu kurzzeitigen nicht-gaußschen Zuständen führt, die durch klassische Näherungen wie Ehrenfest oder die abgeschnittene Wigner-Näherung nicht erfasst werden und somit eine rein thermische Beschreibung der Kernwellenpakete in der polaritonischen Chemie ausschließen.

R. Schwengelbeck, M. Pandini, R. Daraban, J. Schachenmayer2026-04-21⚛️ quant-ph

Assessment of S* in the Orange Carotenoid Protein

Die Studie widerlegt die Notwendigkeit des langlebigen Karotinoid-Singulett-Zustands S* für die Photoaktivierung des Orange Carotenoid Proteins und zeigt stattdessen, dass S* auf einer Heterogenität des Grundzustands beruht.

James P. Pidgeon, George A. Sutherland, Matthew S. Proctor, Shuangqing Wang, Dimitri Chekulaev, Sayantan Bhattacharya, Rahul Jayaprakash, Andrew Hitchcock, Ravi Kumar Venkatraman, Matthew P. Johnson (…)2026-04-20🔬 physics

Some challenges of diffused interfaces in implicit-solvent models

Diese Studie untersucht die Auswirkungen der Form des diffusen Übergangs von dielektrischen und ionischen Parametern in impliziten Solvensmodellen auf Solvatations- und Bindungsenergien und zeigt, dass die Wahl des Steigungsparameters kpk_p entscheidend für die Genauigkeit ist, wobei optimale Werte je nach Anwendung zwischen 2 und 20 variieren.

Mauricio Guerrero-Montero, Michal Bosy, Christopher D. Cooper2026-04-20🔬 physics

Electron transfer in confined electromagnetic fields: a unified Fermi's golden rule rate theory and extension to lossy cavities

Diese Arbeit stellt eine vereinheitlichte Fermi'sche-Goldene-Regel-Theorie für den nichtadiabatischen Elektronentransfer in konfinierten elektromagnetischen Feldern vor, die analytische Ausdrücke für alle Temperatur- und Zeitskalen liefert, Verluste in Kavitäten berücksichtigt und Phänomene wie Resonanzverstärkung sowie photonische Emission beschreibt.

Wenxiang Ying, Abraham Nitzan2026-04-20🔬 physics

Perspective on Moreau-Yosida Regularization in Density-Functional Theory

Diese Perspektive fasst die Anwendung der Moreau-Yosida-Regularisierung in der Dichtefunktionaltheorie zusammen, die eine mathematisch wohldefinierte Formulierung des Kohn-Sham-Ansatzes ermöglicht, in Inversionsschemata integriert ist und durch die Wahl der Topologie direkte Verbindungen zu klassischen Feldtheorien herstellt, während sie gleichzeitig zukünftige Entwicklungsmöglichkeiten aufzeigt.

Markus Penz, Michael F. Herbst, Trygve Helgaker, Andre Laestadius2026-04-20🔬 cond-mat.mtrl-sci

SeQuant Framework for Symbolic and Numerical Tensor Algebra. I. Core Capabilities

SeQuant ist eine Open-Source-Bibliothek, die ein graphentheoretisches Tensor-Netzwerk-Kanonicalisierungsverfahren nutzt, um symbolische und numerische Tensoralgebra über kommutative und nicht-kommutative Ringe effizient zu vereinfachen, zu optimieren und direkt auszuführen.

Bimal Gaudel, Robert G. Adam, Ajay Melekamburath, Conner Masteran, Nakul Teke, Azam Besharatnik, Andreas Köhn, Edward F. Valeev2026-04-20⚛️ quant-ph

Comparing the latent features of universal machine-learning interatomic potentials

Diese Studie analysiert systematisch die latenten Merkmale universeller maschineller Interatomarer Potenziale und zeigt, dass diese Modelle den chemischen Raum auf signifikant unterschiedliche Weise kodieren, wobei die Merkmalsrekonstruktionsfehler stark von der Wahl des Datensatzes, des Trainingsprotokolls und der Feinabstimmung abhängen.

Sofiia Chorna, Davide Tisi, Cesare Malosso, Wei Bin How, Michele Ceriotti, Sanggyu Chong2026-04-20🔬 cond-mat.mtrl-sci

Thermal conductivities of monolayer graphene oxide from machine learning molecular dynamics simulations

Diese Studie entwickelt ein effizientes maschinell gelerntes Potential, um mittels großskaliger Molekulardynamik-Simulationen zu zeigen, dass die Wärmeleitfähigkeit von reduziertem Graphenoxid stark unterdrückt ist und in komplexer Weise von der chemischen Zusammensetzung sowie dem Anteil an graphenähnlichen Strukturen abhängt.

Bohan Zhang, Biyuan Liu, Penghua Ying, Zherui Chen, Yanzhou Wang, Yonglin Zhang, Haikuan Dong, Jinglei Yang, Zheyong Fan2026-04-20🔬 physics