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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 propone los "Coarse-Grained Boltzmann Generators" (CG-BGs), un marco que combina modelos generativos de flujo con modelos de orden reducido y el aprendizaje de potenciales de fuerza media para permitir el muestreo imparcial y escalable de sistemas moleculares grandes.
El artículo formula una teoría estadística de la estructura en sistemas de muchas partículas mediante la identificación de un cuantificador de orden local basado en la redundancia angular, estableciendo una relación precisa entre dicho orden y la simetría del sistema.
Este artículo establece una conexión formal entre la teoría de *coupled-cluster* (CC) y la aproximación $GW$ mediante el uso del ansatz de *extended coupled-cluster* (ECC), proporcionando un marco unificado que permite integrar correcciones de vértice en métodos de funciones de Green de manera sistemática.
Este trabajo presenta una implementación eficiente del método de corrección de escalado de orbitales localizados mediante respuesta lineal (lrLOSC) para mitigar el error de deslocalización en una amplia variedad de sistemas moleculares, logrando descripciones precisas de las energías de los orbitales y las energías totales con un costo computacional comparable al de la DFT estándar.
Este artículo demuestra que la pseudorrotación ocurre en un sistema de materia óptica de ocho nanopartículas debido a interacciones de muchos cuerpos (N-body), diferenciándose de la isomerización molecular convencional por su naturaleza bidimensional y electromagnética.
Este estudio utiliza potenciales interatómicos basados en aprendizaje automático para demostrar que las distribuciones de energía de enlace del agua en granos de polvo interestelar dependen fuertemente de la naturaleza del sustrato y de la morfología del hielo (amorfo frente a cristalino), especialmente en regímenes de baja cobertura.
Este trabajo presenta una extensión del aprendizaje de puntuación mediante la ecuación de Fokker-Planck (FPSL) para reconstruir paisajes de energía libre multidimensionales de manera eficiente y escalable a partir de simulaciones de dinámica molecular fuera del equilibrio.
Este trabajo presenta un protocolo eficiente de energía libre alquímica que utiliza potenciales aprendidos mediante aprendizaje automático (MLP) para calcular las energías libres de solvatación de diversas moléculas orgánicas con una precisión superior a la química.
BADGER es un marco de guía de afinidad de unión para modelos de difusión en el diseño de fármacos basado en la estructura, que permite generar ligandos con mayor afinidad y múltiples propiedades farmacológicas mediante estrategias de guía con y sin clasificador.
Este estudio presenta CheMeleon, un modelo fundacional de aprendizaje profundo que utiliza descriptores moleculares clásicos para superar el rendimiento de los métodos de aprendizaje automático tradicionales en la predicción de propiedades químicas.