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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 establece una conexión entre la entropía de la información y la matriz de similitud molecular para cuantificar la complejidad de las moléculas, demostrando la utilidad de este enfoque mediante la comparación de diferentes definiciones de similitud, como las basadas en SMILES y el kernel SOAP, así como su aplicación en mezclas moleculares.
Este trabajo presenta GODD, un modelo de difusión basado en autoencodificadores asimétricos equivariantes que utiliza priores estructurales para generar moléculas 3D en regiones de datos escasos mediante el aprendizaje de distribuciones densas, logrando mejoras significativas en la validez, unicidad y novedad de las muestras bajo cambios estructurales fuera de distribución.
El artículo describe los microestados de disociación de ácidos polipróticos mediante teoría de conjuntos y grafos, identificando al grupo de automorfismos del grafo como el producto directo del grupo cíclico y el grupo simétrico .
Este artículo presenta un enfoque de simulación cuántica analógica en dispositivos de iones atrapados para la dinámica vibrónica molecular sin la aproximación de Born-Oppenheimer, logrando una reducción exponencial de costos computacionales en comparación con los algoritmos clásicos y existentes.
Las nebulosas planetarias, formadas por la eyección de masa de estrellas de masa baja a intermedia que dejan un núcleo caliente de enana blanca, constituyen laboratorios invaluables para el estudio de la astrofísica, la astroquímica y la astromineralogía.
Este artículo presenta un conjunto de datos de referencia compuesto por 624 muestras 2D de alta fidelidad, generadas mediante simulaciones numéricas, que capturan las interacciones entre CO2 y agua a escala de poro para el desarrollo y validación de modelos de aprendizaje automático en aplicaciones de captura y almacenamiento de carbono.
Este trabajo presenta un marco unificado para calcular la energía y la presión electrostática en sistemas periódicos, tanto neutros como no neutros, mediante la introducción de términos de frontera infinitos e interacciones por pares que permiten derivar resultados directamente análogos a los de sistemas aislados.
Este estudio presenta un marco basado en inferencia simulada que integra modelado físico y aprendizaje profundo para reconstruir con precisión paisajes energéticos y dinámicas de plegamiento de biomoléculas a partir de trayectorias experimentales de solo dos segundos, superando las limitaciones de ruido y la necesidad de grandes conjuntos de datos propios de la espectroscopía de fuerza de molécula individual.
Este artículo investiga el "paradoja del orden corporal" en los potenciales interatómicos de aprendizaje automático (MLIPs), analizando cómo los modelos descomponen la energía total en contribuciones de orden corporal, revelando tendencias inherentes dependientes del tipo de modelo y del conjunto de datos, y ofreciendo perspectivas clave para su desarrollo futuro.
Este trabajo presenta NextHAM, un método de aprendizaje profundo universal con simetría E(3) y corrección expresiva, junto con el conjunto de datos Materials-HAM-SOC, para lograr predicciones precisas y eficientes de hamiltonianos de estructura electrónica en una amplia variedad de materiales.