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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.
En Gist.Science, rastreamos cada nueva prepublicación de esta área directamente desde arXiv para hacerla accesible a todos. Nuestro equipo procesa cada documento ofreciendo tanto resúmenes en lenguaje sencillo como análisis técnicos detallados, asegurando que la ciencia de vanguardia llegue a expertos y curiosos por igual.
A continuación encontrarán los últimos trabajos publicados en esta categoría, listos para ser explorados y comprendidos.
Este trabajo presenta un marco unificado de aprendizaje automático que combina potenciales interatómicos aprendidos por máquina con la teoría funcional de la densidad clásica neuronal para modelar ab initio las propiedades termodinámicas y de fase de líquidos como el agua y el dióxido de carbono a través de múltiples escalas, superando las limitaciones computacionales de las simulaciones moleculares tradicionales.
Este artículo resuelve las discrepancias en las predicciones de la presión de disyunción de nanocapas líquidas al demostrar que surgen de la omisión de interacciones de dispersión de largo alcance y de definiciones inconsistentes del espesor, proponiendo un método corregido que armoniza los resultados con el método de Bhatt y ofrece constantes de Hamaker más precisas.
Este artículo propone un marco basado en la mecánica bohmiana que utiliza descriptores lagrangianos en un espacio de preparación de paquetes de onda gaussianos para construir una nueva herramienta geométrica que diagnostica la sensibilidad relacionada con el scrambling cuántico, validada analíticamente en el caso del oscilador armónico invertido.
Este trabajo presenta nuevos algoritmos de agrupación y optimizaciones en CuPy y PyTorch para acelerar las implementaciones de acoplamiento de clusters (CCSD) en GPUs NVIDIA Hopper y Grace Hopper, logrando mejoras de rendimiento de hasta 16 veces en comparación con enfoques híbridos anteriores.
Este trabajo presenta un marco de VQE optimizado orbitalmente basado en compresión orbital que utiliza orbitales naturales congelados y orbitales virtuales divididos para mejorar la precisión de los cálculos de estructura electrónica y reducir significativamente el costo de mediciones en simulaciones de química cuántica.
Este artículo presenta un optimizador de estados de transición impulsado por aprendizaje automático que predice directamente el autovector de Hessiano más a la izquierda, logrando una convergencia robusta y eficiente con costos computacionales reducidos al evitar el cálculo completo del Hessiano mediante una estrategia de retroceso basada en la cuantificación de incertidumbre.
Esta revisión examina cómo la forma, quiralidad y polaridad molecular, junto con la confinación espacial, inducen estados de equilibrio deformados y poli-dominio en cristales líquidos nemáticos paraeléctricos y ferroeléctricos, destacando mecanismos como la ruptura de paridad, deformaciones de flexión y torsión, y un efecto de cancelación de divergencia que reduce las energías elástica y electrostática.
Este trabajo presenta TERS-ABNet, un marco de aprendizaje profundo que reconstruye automáticamente la estructura atómica completa de moléculas individuales a partir de mapas de espectroscopía Raman mejorada por punta (TERS) mediante la inferencia directa de grafos de átomos y enlaces, logrando una precisión atómica y demostrando su eficacia tanto en datos simulados como experimentales.
Este artículo presenta un mecanismo novedoso en el que la dinámica química bistable en coloides activos de una sola especie permite que las partículas cambien espontánea y reversiblemente entre comportamientos de atracción, repulsión y persecución, generando interacciones no recíprocas y dinámicas emergentes como el enjambre polar espontáneo.
El artículo presenta olLOSC, una aproximación unificada y eficiente basada en la corrección de escalado de orbitales localizados que corrige el error de deslocalización en moléculas y materiales periódicos con una precisión comparable a métodos más costosos pero a un costo computacional significativamente menor.