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1032 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.

From Static Spectra to Operando Infrared Dynamics: Physics Informed Flow Modeling and a Benchmark

Die Arbeit stellt mit dem Aligned Bi-stream Chemical Constraint (ABCC)-Framework, dem OpIRSpec-7K-Datensatz und dem OpIRBench-Benchmark eine physik-informierte Lösung vor, die es ermöglicht, die zeitliche Entwicklung von Infrarotspektren der Solid Electrolyte Interphase (SEI) in Lithium-Ionen-Batterien aus statischen Messdaten vorherzusagen und so elektrochemische Entdeckungsprozesse zu beschleunigen.

Shuquan Ye, Ben Fei, Hongbin Xu, Jiaying Lin, Wanli Ouyang2026-02-24🤖 cs.AI

Vibronic Landscape of Excitons in Photosynthetic Antenna

Diese Studie charakterisiert die vibronischen Eigenschaften von Exzitonen in lichtabsorbierenden Proteinen purpurner photosynthetischer Bakterien und zeigt, dass im Gegensatz zu sauerstoffproduzierenden Systemen zusätzliche vibronische Beiträge in den Spektren neue Wege für vibrationsunterstützte Energietransferprozesse eröffnen.

Manuel J. Llansola-Portoles, James Sturgis, Andrew Gall, Andrew Pascal, Leonas Valkunas, Bruno Robert2026-02-24🔬 physics

The X-ray absorption spectrum of the propargyl radical, C3_3H3⋅_3^{\cdot}

Diese Studie kombiniert experimentelle und rechnerische Untersuchungen des NEXAFS-Spektrums des Propargyl-Radikals, um dessen charakteristische Absorptionsbanden bei 282,2 eV sowie eine vibronische Feinstruktur zu analysieren und die Fragmentierungsmuster bei resonanten Übergängen zu charakterisieren.

Dorothee Schaffner, Theo Juncker von Buchwald, Jacob Pedersen, Andreas Rasp, Emil Karaev, Valentin von Laffert, Alessio Bruno, Michele Alagia, Stefano Stranges, Ingo Fischer, Sonia Coriani2026-02-24🔬 physics

MACE-POLAR-1: A Polarisable Electrostatic Foundation Model for Molecular Chemistry

Das Paper stellt MACE-POLAR-1 vor, ein skalierbares elektrostatikbasiertes Fundamentmodell für die molekulare Chemie, das durch die Integration von Langreichweiteneffekten und induzierbaren Ladungen eine physikalisch fundierte und hocheffiziente Beschreibung von Ladungs- und Spinzuständen sowie nichtkovalenten Wechselwirkungen über verschiedene Systemgrößen hinweg ermöglicht.

Ilyes Batatia, William J. Baldwin, Domantas Kuryla, Joseph Hart, Elliott Kasoar, Alin M. Elena, Harry Moore, Mikołaj J. Gawkowski, Benjamin X. Shi, Venkat Kapil, Panagiotis Kourtis, Ioan-Bogdan Magdău (…)2026-02-24🤖 cs.LG

A Physics-Regularized Neural Network and Kirchhoff Markov Random Field Framework for Inferring Internal Electrochemical States from Operando Spectromicroscopy

Diese Studie entwickelt einen physikalisch regularisierten, datengesteuerten Analyseansatz, der ein neuronales Netzwerk mit einem Kirchhoff-Markov-Zufallsfeld-Framework kombiniert, um aus operando-Spektromikroskopiedaten interne elektrochemische Zustände wie SOC, Ionenleitfähigkeit und Potentialverteilungen in Lithium-Ionen-Batterieelektroden quantitativ zu rekonstruieren.

Naoki Wada, Yuta Kimura, Masaichiro Mizumaki, Koji Amezawa, Ichiro Akai, Toru Aonishi2026-02-24🔬 cond-mat.mtrl-sci

The interplay of cation/anion and monovalent/divalent selectivity in negatively charged nanopores: local charge inversion and anion leakage

Die Studie zeigt, dass der anomale Molenbruch-Effekt in negativ geladenen nanoporösen Systemen durch ein feines Zusammenspiel von Ladungsinversion, Anionenleckage und Ionenbeweglichkeit bestimmt wird, wobei makroskopische Leitfähigkeitskurven unabhängig von den mikroskopischen Details der Oberflächenmodellierung sind, solange der Abstand der kleinsten Annäherung zwischen Ionen und Oberflächenladungen übereinstimmt.

Eszter Lakics, Mónika Valiskó, Dirk Gillespie, Dezső Boda2026-02-24🔬 cond-mat.mes-hall

PackFlow: Generative Molecular Crystal Structure Prediction via Reinforcement Learning Alignment

Die Studie stellt PackFlow vor, ein auf Reinforcement Learning ausgerichtete Flow-Matching-Framework zur effizienten Vorhersage von Molekülkristallstrukturen, das durch physikalische Ausrichtung die Generierung stabilerer Kandidaten ermöglicht und so die Kosten der Energiebewertung in der Kristallstrukturvorhersage senkt.

Akshay Subramanian, Elton Pan, Juno Nam, Maurice Weiler, Shuhui Qu, Cheol Woo Park, Tommi S. Jaakkola, Elsa Olivetti, Rafael Gomez-Bombarelli2026-02-24🔬 physics