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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 artículo propone que la convergencia de la computación de alto rendimiento, el aprendizaje automático y la computación cuántica resolverá los cuellos de botella históricos en el descubrimiento de fármacos, permitiendo simulaciones de precisión cuántica y acelerando la modelización de sistemas celulares reactivos y nuevos materiales.
Este estudio demuestra que las aleaciones de Zn-Al con un contenido de aluminio del 10 % y 15 % en peso superan significativamente al zinc puro y a otros catalizadores en la reacción de evolución de oxígeno alcalina, gracias a una mayor densidad de corriente de intercambio y menores sobrepotenciales, mientras que contenidos más altos o más bajos de aluminio resultan en inestabilidad termodinámica o sitios activos insuficientes.
Este estudio teórico investiga la excitación rotacional de los iones moleculares asimétricos H₂O⁺, HDO⁺ y D₂O⁺ mediante un marco combinado de teorías de dispersión R-matrix y de defecto cuántico multicanal, presentando secciones eficaces y coeficientes de velocidad cinética para transiciones desde el estado fundamental.
Este trabajo presenta un modelo generativo basado en aprendizaje por refuerzo libre de datos que utiliza cálculos de mecánica cuántica en tiempo real para diseñar nuevas moléculas con propiedades deseadas, superando las limitaciones de los métodos tradicionales que dependen de grandes conjuntos de datos preentrenados.
Este artículo presenta las ecuaciones jerárquicas de movimiento para orbitales atómicos (AO-HEOM), un marco teórico que permite un tratamiento no perturbativo y no markoviano de la dinámica cuántica de sistemas con potenciales de Coulomb en baños térmicos, preservando la simetría rotacional tridimensional.
Este trabajo presenta un marco de aprendizaje automático que utiliza trayectorias de dinámica molecular para construir modelos sistema-baño compatibles con las ecuaciones de movimiento jerárquicas (HEOM), permitiendo la simulación rigurosa de la relajación energética, la desfase vibracional y la espectroscopía no lineal en sistemas acuosos mediante funciones de distribución espectral que capturan el acoplamiento anarmónico y la disipación no markoviana.
Este artículo presenta el uso de redes neuronales de valor complejo (CVNN) como un marco físico consistente que supera a las redes de valor real en la predicción de la dinámica disipativa cuántica, ofreciendo mayor precisión, estabilidad y fidelidad física al preservar la estructura algebraica y las correlaciones de fase-amplitud inherentes a los sistemas cuánticos abiertos.
Este trabajo presenta HEOM-2DVS, un marco computacional basado en las ecuaciones de movimiento jerárquicas (HEOM) para simular espectroscopía vibracional bidimensional en líquidos moleculares mediante el tratamiento riguroso de la dinámica cuántica no perturbativa y no lineal de modos vibracionales acoplados, validado mediante el cálculo de espectros para las vibraciones del agua.
El artículo presenta V2Rho-FNO, un marco universal basado en operadores de redes neuronales de Fourier que predice directamente la densidad electrónica a partir de potenciales externos, logrando una generalización sin reentrenamiento a sistemas moleculares no vistos y superando las limitaciones computacionales de la teoría del funcional de la densidad tradicional.
Este estudio evalúa el rendimiento de 25 funcionales de intercambio-correlación, destacando a QTP01 y LC-QTP para coeficientes de polarizabilidad dinámica y dispersión C, respectivamente, como parte de una serie sobre las propiedades de respuesta de segundo orden de los funcionales QTP.