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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.
Los autores presentan una superficie de energía potencial de dimensión completa para la reacción NH2 + O, obtenida mediante cálculos ic-MRCI y redes neuronales, que permite calcular coeficientes de velocidad y relaciones de ramificación precisos en un amplio rango de temperaturas para refinar los modelos de combustión de combustibles nitrogenados.
Este trabajo presenta una superficie de energía potencial altamente precisa para el complejo helio-benceno, obtenida mediante cálculos de alto nivel CCSD(T) y regresión de procesos gaussianos multifidelidad, que revela comportamientos de solvatación cualitativamente distintos a los predichos por potenciales empíricos en simulaciones de Monte Carlo de integral de camino.
Este artículo presenta una nueva variante del modelo de dispersión XDM que utiliza una función de amortiguamiento basada en números atómicos, demostrando mediante benchmarks en la base de datos GMTKN55 y cristales moleculares que los funcionales híbridos revPBE0 y B86bPBE0 combinados con este método ofrecen un rendimiento excelente y consistente en química computacional.
Este artículo presenta la primera implementación de gradientes nucleares analíticos para el método de pares acoplados optimizados orbitalmente (OOpCCD) dentro de PyBEST, integrando un motor de optimización geométrica con \texttt{geomeTRIC} que permite optimizaciones robustas y precisas para funciones de onda de senioridad cero.
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 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.
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.
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.
Este estudio demuestra que el método de funciones de correlación temporal transitoria (TTCF) permite simular con precisión el deslizamiento del agua confinada entre canales de grafeno a tasas de deformación accesibles experimentalmente, validando la concordancia entre los resultados de dinámica molecular de no equilibrio y los métodos de equilibrio en sistemas de alto deslizamiento.