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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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Este estudio demuestra que las nanopartículas de bajo contenido de CeO y CeOMnO soportadas en carbono Vulcan XC-72 mejoran significativamente la selectividad y la actividad para la electrogeneración sostenible de peróxido de hidrógeno mediante la reacción de reducción de oxígeno de dos electrones, donde el catalizador de 1% de CeOMnO/C alcanza hasta un 90% de selectividad.
Este artículo propone un marco unificado a nivel de representación para la teoría de muchos cuerpos cuánticos en equilibrio que caracteriza los diferentes métodos como codificadores que mapean estados admisibles hacia variables específicas, aclarando así las condiciones para la reconstrucción exacta y unificando conceptos como funcionales, núcleos y el embebido cuántico mediante el análisis de las fibras de estado y la información relevante para la tarea.
Este artículo presenta PoseBusters, una herramienta de validación que demuestra que los métodos actuales de acoplamiento proteína-ligando basados en aprendizaje profundo a menudo fallan al generar estructuras físicamente plausibles o al generalizar a secuencias novedosas, rindiendo así por debajo de las herramientas de acoplamiento clásicas que incorporan mejor los principios físicos esenciales.
Este artículo presenta BayesMBAR, una generalización bayesiana del método de la relación de aceptación de Bennett multiestado (MBAR) que computa distribuciones posteriores de energía libre para proporcionar estimaciones de incertidumbre más precisas y permitir la incorporación de conocimiento previo, como la suavidad de la superficie, en los cálculos de energía libre.
Este estudio evalúa el potencial de los modelos fundacionales de aprendizaje automático frente a los métodos de química cuántica para la predicción de potenciales redox moleculares, revelando su alta precisión para la transferencia de electrones acoplada a protones pero sus limitaciones para las transferencias de múltiples electrones, y propone un flujo de trabajo híbrido que combina la optimización de geometría basada en potenciales eficiente con el refinamiento de energía mediante DFT de punto único para permitir el cribado de alto rendimiento escalable.
Este artículo presenta SC3, un referente de solubilidad en múltiples disolventes rigurosamente curado con un límite aleatorio recalibrado y métricas de evaluación avanzadas, revelando que los modelos actuales de vanguardia siguen siendo significativamente menos fiables de lo que se suponía anteriormente y destacando el papel crítico de la incertidumbre calibrada para futuras mejoras.
RELEASE es un motor basado en aprendizaje por refuerzo que automatiza la selección de espacio activo dependiente de la geometría para cálculos de estructura electrónica multirreferencial, entrenando una red neuronal para predecir puntuaciones orbitales, permitiendo así flujos de trabajo de alto rendimiento sin la necesidad de intuición experta o costosos cálculos preliminares de DMRG.
Este estudio demuestra la síntesis de superficie altamente quimioselectiva y estereoespecífica de tetraaza[4]radialenos mediante una cicloadición [1+1+1+1] de isocianuros sobre Au(111), seguida de su cristalización 2D de largo alcance en estructuras homoquirales impulsadas por el reconocimiento molecular enantioselectivo.
Este artículo presenta una implementación de orbitales centrados en átomos numéricos de todo el electrón de la ecuación de Bethe-Salpeter dinámica para sistemas extendidos, la cual incorpora efectos de apantallamiento dinámico y es validada mediante aplicaciones a cristales moleculares como el naftaleno.
Este artículo introduce la Teoría del Campo Covalente (CFT), un marco que resuelve ambigüedades persistentes en las interacciones molécula-superficie al redefinir la afinidad química como una propiedad interfacial continua en lugar de un atributo geométrico discreto, proporcionando así una base teórica para la emergencia de sitios activos, relaciones de escalamiento lineal y correlaciones de Brønsted-Evans-Polanyi a través de superficies complejas.