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El estudio introduce la descomposición de sondas composicionales (CPD) para demostrar que la alineación de la tarea de entrenamiento y la arquitectura equivariante determinan un gradiente de accesibilidad lineal en la información geométrica de los modelos fundamentales atómicos, revelando cómo la información se enruta selectivamente según su tipo de simetría.
Este estudio demuestra que es posible lograr predicciones termodinámicas precisas y cuantitativas para el apareamiento iónico del CaCO en agua, combinando muestreo estadístico avanzado con métodos de estructura electrónica de alto nivel (CCSD(T)) superando las limitaciones de la teoría del funcional de la densidad estándar.
Este artículo introduce un marco teórico con cuantificadores específicos de tareas que miden el impacto operacional de los recursos cuánticos en la dinámica química, permitiendo diagnosticar y acotar su influencia máxima en procesos moleculares como la transferencia de energía.
Mediante un enfoque numérico exacto (MPS-HEOM), este estudio demuestra que en sistemas de polaritones moleculares, la escala de convergencia hacia el límite termodinámico () está controlada por las escalas temporales de los fonones y el desorden dinámico, los cuales suprimen la colectividad al activar estados oscuros y grises.
Este trabajo demuestra que el aprendizaje automático del matriz de densidad reducida de dos electrones (2-RDM) permite desarrollar modelos precisos que ofrecen acceso directo a energías y fuerzas con calidad de método acoplado de clúster para sistemas complejos, como la glucosa en solución, a un costo computacional comparable al de Hartree-Fock.
Este estudio presenta superficies de energía potencial adiabáticas de alta precisión y acoplamientos no adiabáticos para el ozono, obtenidos mediante cálculos *ab initio* ic-MRCI(Q) que permiten construir un hamiltoniano diabático de cuatro estados, localizar intersecciones cónicas y caracterizar la ruta de mínima energía sin la presencia de características de "arrecife".
El artículo presenta "paces", un método eficiente y paralelizado para GPUs que calcula la dinámica cuántica evolucionando un subespacio restringido y coevolutivo del espacio de Hilbert, demostrando su eficacia mediante el modelo Holstein y su aplicabilidad a Hamiltonianos dispersos y sistemas abiertos.
Este estudio establece que la segregación de haluros en perovskitas mixtas de bromo y yodo está impulsada termodinámicamente por la preferencia de los iones de bromo por los sitios superficiales y la oxidación de los iones de yodo inducida por huecos foto-generados, siendo la naturaleza del catión en la posición A un factor determinante que puede mitigarse mediante el diseño de materiales.
Este trabajo presenta arquitecturas de Mezcla de Expertos (MoE) y Mezcla de Expertos Lineales (MoLE) para Potenciales Interatómicos de Aprendizaje Automático que, mediante activación dispersa y enrutamiento por elemento, logran un rendimiento superior y una especialización química interpretable, estableciendo nuevos estándares de precisión en múltiples benchmarks.
Este artículo presenta un algoritmo híbrido cuántico-clásico basado en rotaciones de Givens secuenciales que transforma el Hamiltoniano electrónico hacia una forma diagonal en el marco de Heisenberg, reduciendo significativamente la sobrecarga de mediciones y la profundidad del circuito mediante actualizaciones clásicas aproximadas y la fusión de ángulos.
Este estudio utiliza el modelo Pariser-Parr-Pople y el método DMRG para demostrar que el estado oscuro $2^1A_g$ de los polienos tiene un carácter predominantemente de par de tripletes (aproximadamente un 75%), lo cual tiene implicaciones significativas para los mecanismos de fisión de singletes.
Esta revisión examina los avances teóricos y experimentales sobre los triones en semiconductores bidimensionales, destacando su estabilidad reforzada por el confinamiento cuántico y la reducción del apantallamiento dieléctrico, así como su comportamiento bajo diversas condiciones externas y su conexión con fenómenos de muchos cuerpos.
Este artículo demuestra que el decaimiento coulombiano interatómico e intermolecular (ICD), un proceso de ionización ultrarrápido previamente estudiado en sistemas débilmente unidos, puede ocurrir de manera eficiente en gases atómicos y moleculares a grandes distancias mediante un mecanismo previamente desconocido, lo que amplía significativamente su impacto y abre nuevas vías de aplicación.
Este estudio demuestra que el uso de secuencias de pulsos de RMN que ralentizan la transferencia de polarización, en lugar de acelerarla, mejora el rendimiento de la hiperpolarización SABRE en sistemas con mayor inequivalencia magnética y menor tasa de intercambio químico.
Este artículo presenta una teoría de perturbación multireferencial basada en simetrías (SBPT) que, al elegir un Hamiltoniano de referencia con mayor simetría, reduce significativamente los recursos computacionales necesarios para cálculos de estructura electrónica clásicos y cuánticos, ofreciendo soluciones escalables y resultados más precisos para ciertos sistemas moleculares.
Este artículo presenta NATPS, un nuevo método que combina la dinámica MASH reversible en el tiempo con el muestreo de trayectorias de transición para simular eficientemente eventos no adiabáticos raros en fotoquímica, reduciendo significativamente el costo computacional en comparación con enfoques tradicionales.
Este estudio demuestra que la inclusión de efectos cuánticos nucleares en cálculos de densidad electrónica para LiH y LiD corrige las desviaciones del aproximación de Born-Oppenheimer, mejorando la concordancia con datos experimentales y revelando una dependencia térmica significativa de la densidad electrónica.
Este estudio presenta una aproximación meta-GGA no empírica que incorpora el laplaciano de la densidad electrónica para mitigar significativamente el error de auto-interacción en el sistema de un electrón , logrando una curva de energía de enlace que coincide con la solución exacta y supera a las funcionales semilocales PBE y SCAN.
El artículo presenta una nueva representación de la tabla periódica llamada "Pares y Cuadrados" que aprovecha el hecho de que el número de orbitales en cada nivel de energía atómica es un cuadrado perfecto para lograr una estructura más regular e intuitiva que las presentaciones actuales.
Este artículo presenta DOTA, un modelo de aprendizaje profundo basado en transformadores que aprovecha las interacciones orbitales para predecir con precisión las energías de adsorción en superficies, superando la escasez de datos experimentales y resolviendo el "problema del CO" mediante la alineación de datos experimentales y simulaciones cuánticas de múltiples fidelidades.