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Cet article présente une nouvelle théorie de cluster couplé ab initio, nommée ΔCC, qui est size-extensive, convergente et applicable à des références dégénérées ou non, ainsi qu'une extension quasidegénérée (QCC) pour les fortes corrélations, toutes deux surpassant les méthodes CI, EOM-CC et MBGF en termes de précision et d'efficacité.
Cette étude démontre que l'initialisation d'un mode de cavité dans un état de Fock, plutôt que dans un état cohérent, révèle des phénomènes physiques tels que la formation de polaritons et l'intrication lumière-matière qui ne peuvent être décrits que par une approche quantique complète, car les méthodes de champ moyen échouent à prédire ces effets.
Ce papier présente OrbEvo, un modèle de transformateur graphique équivariant qui apprend à prédire l'évolution temporelle des fonctions d'onde en TDDFT sous l'effet de champs électriques externes, offrant ainsi une alternative efficace aux méthodes de propagation traditionnelles pour la simulation de la dynamique électronique.
Les auteurs présentent deux méthodes optiques indépendantes pour la thermométrie primaire absolue à l'échelle nanométrique, utilisant la distribution de Boltzmann entre les sous-niveaux de Stark individuels d'ions Er³⁺ dans des nanoparticules de Y₂O₃ dopées, permettant ainsi une mesure de température sans référence externe sur de larges plages spectrales.
Cette étude présente un protocole d'ajustement optimal pour la théorie de la fonctionnelle de densité à courte portée multiconfigurationnelle (MC-srDFT) en déterminant le paramètre de séparation de portée via l'ionisation potentielle issue du théorème de Koopmans étendu, ce qui améliore significativement le calcul des polarisabilités dipolaires statiques et dynamiques par rapport aux paramètres universels.
Cette étude utilise l'algorithme de recuit par population pour cartographier le paysage thermodynamique du cluster LJ et quantifier les différences d'énergie libre entre ses bassins structuraux compétitifs grâce à une analyse résolue en structure.
L'étude révèle que les potentiels interatomiques appris par machine à portée courte induisent une métallisation artificielle des couches d'eau aux interfaces polaires en négligeant les interactions électrostatiques à longue portée, soulignant ainsi la nécessité d'inclure ces interactions pour obtenir des propriétés électroniques réalistes.
Cette étude présente une spectroscopie SFG améliorée par pointe sensible à la phase utilisant des impulsions temporellement asymétriques pour supprimer le fond non résonant, permettant ainsi de détecter des signaux vibrationnels faibles avec une résolution nanométrique et de déterminer l'orientation absolue des molécules à la surface.
Cet article présente MAD-1.5, un jeu de données hautement curaté et standardisé couvrant 102 éléments avec une cohérence DFT rigoureuse, conçu pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique atomistiques universels et précis comme le potentiel interatomique PET-MAD-1.5.
Cet article présente GET-SEI, un cadre général basé sur l'apprentissage contrastif de graphes et la théorie des chemins de transition qui permet d'identifier automatiquement les environnements atomiques locaux et de quantifier les mécanismes de transport du lithium dans les interfaces électrolyte/anode des batteries à l'état solide.
En rétablissant une interface atomiquement pure entre le graphène épitaxial et un substrat de SiC, cette étude révèle la formation d'excitons Davydov dans une couche de HMTP, permettant de cartographier leur dynamique et d'ouvrir la voie à des mémoires quantiques moléculaires solides.
Cet article présente le développement d'un potentiel interatomique d'apprentissage automatique universel et open-source couvrant 97 éléments, incluant pour la première fois les actinides mineurs, afin de faciliter la conception de matériaux pour les applications nucléaires.
Les auteurs proposent une méthode hybride quantique-classique combinant la sélection d'orbitales dominantes quantiques et la corrélation dynamique de sous-espace pour corriger efficacement les énergies moléculaires sur des ordinateurs quantiques tolérants aux fautes sans nécessiter une lecture massive de données quantiques.
Les auteurs démontrent que les corrélations non adiabatiques électron-noyau induisent une dé-orthogonalisation des facteurs électroniques dans le cadre de la factorisation exacte, générant dynamiquement des interférences dans la densité nucléaire à partir d'états initialement orthogonaux.
Le système d'IA autonome ChemNavigator a découvert de manière indépendante six règles de conception statistiquement significatives pour les photocatalyseurs organiques en intégrant le raisonnement des modèles de langage et des calculs quantiques, démontrant ainsi la capacité de l'IA à déduire des principes chimiques fondamentaux pour guider la découverte de matériaux.