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Esta sección explora la fascinante intersección donde la física se encuentra con la química, un territorio donde las leyes fundamentales gobiernan las reacciones moleculares. Aquí descubrimos cómo los principios cuánticos explican el comportamiento de los átomos y cómo la dinámica de fluidos influye en procesos químicos complejos, todo sin perderse en tecnicismos innecesarios.
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A continuación encontrarán los últimos trabajos publicados en esta categoría, listos para ser explorados y comprendidos.
Este estudio evalúa la precisión de los funcionales de orbitales naturales GNOF y GNOFm en la captura de la correlación dinámica mediante el cálculo de las energías de correlación en un conjunto de doce anillos de cinco y seis miembros, demostrando que ambos métodos son robustos y consistentes con los resultados de referencia de CCSD(T).
Este artículo presenta un esquema experimental para diseñar baños térmicos con temperaturas y tasas de disipación ajustables en un sistema de iones atrapados, permitiendo simular la dinámica de sistemas abiertos y estudiar efectos de temperatura local en modelos de transferencia de excitones.
Este estudio utiliza simulaciones de dinámica molecular mediante el método de siembra (*seeding method*) para demostrar que la teoría clásica de nucleación predice con precisión el radio de los cúmulos estables en sistemas pequeños de condensación de Lennard-Jones.
Este estudio utiliza simulaciones de dinámica molecular para demostrar que los electrolitos concentrados experimentan transiciones estructurales y dinámicas vinculadas al acoplamiento ion-solvente, donde la formación de agregados locales dicta cambios en el apantallamiento y la difusión, diferenciándose de la transición de percolación a concentraciones más altas.
Este estudio demuestra que la incorporación de nanopartículas de sílice mesoporosa en andamios de quitosano/alginato mejora significativamente su resistencia mecánica, biodegradabilidad y capacidad de biomineralización, posicionando al compuesto Alg/Chit/MSN30 como un material prometedor para la ingeniería de tejido óseo.
Este artículo propone HEDMoL, un método de aprendizaje de representaciones moleculares que transfiere información de nivel electrónico de moléculas pequeñas a moléculas grandes para mejorar la precisión en la predicción de propiedades físicas sin aumentar los costos computacionales.
Este artículo presenta el conjunto de datos tmQM-RDF, un grafo de conocimiento basado en RDF que recopila descripciones detalladas de aproximadamente 50,000 complejos de metales de transición para facilitar el uso de aprendizaje automático en este campo químico.
Este comentario analiza el impacto del algoritmo Event-Chain Monte Carlo, explicando cómo su transición del equilibrio detallado al equilibrio global permitió evolucionar de un método específico para esferas rígidas a un marco general y potente para diversos sistemas de partículas.
Este artículo presenta estrategias de precondicionamiento estructuradas en bloques para resolver de manera eficiente y escalable los grandes sistemas no lineales del modelo pseudo-4D DFN en baterías de ion de litio.
Este artículo presenta DCM-net, una red neuronal equivariante capaz de generar modelos de carga distribuida de alta resolución que capturan con precisión la anisotropía del potencial electrostático molecular, superando las limitaciones de las cargas puntuales tradicionales en simulaciones de química computacional.