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La fisica che studia le interazioni tra chimica e processi fisici, spesso indicata come Chem-Ph, esplora il affascinante confine dove le molecole incontrano le leggi fondamentali della natura. In questo settore, i ricercatori analizzano come le strutture atomiche influenzano le reazioni chimiche e come le forze fisiche guidino la formazione di nuovi materiali, rendendo comprensibili fenomeni complessi che stanno alla base della nostra realtà quotidiana.

Su Gist.Science, selezioniamo e processiamo ogni nuovo preprint pubblicato su arXiv in questa categoria, trasformando i risultati accademici grezzi in risorse accessibili. Per ogni studio, offriamo sia una spiegazione chiara e semplice, ideale per i non esperti, sia un riassunto tecnico dettagliato per gli specialisti, garantendo che la scienza avanzata sia fruibile da tutti.

Di seguito troverete le ultime pubblicazioni in questo campo, aggiornate in tempo reale direttamente dalla fonte originale.

FragmentNet: Adaptive Graph Fragmentation for Graph-to-Sequence Molecular Representation Learning

Il documento introduce FragmentNet, un modello da grafo a sequenza che impiega un tokenizzatore adattivo innovativo per decomporre le molecole in frammenti chimicamente validi di granularità regolabile, dimostrando che il pre-addestramento a questo livello di frammenti migliora significativamente le prestazioni nella previsione delle proprietà a valle rispetto agli approcci tradizionali a livello atomico o basati su regole rigide.

Ankur Samanta, Rohan Gupta, Aditi Misra, Christian McIntosh Clarke, Jayakumar Rajadas2026-05-26🧬 q-bio

Modelling the photocatalytic oxidation of methane and other air pollutants for applications in ventilation systems

Questo studio valuta l'ossidazione fotocatalitica del metano e di altri inquinanti utilizzando TiO2_2 sotto luce UV-C, presentando un modello validato che prevede basse efficienze di conversione nelle applicazioni su scala di ventilazione ma conferma un beneficio climatico netto quando la rimozione di CO2_2e supera i costi energetici e materiali del sistema.

Samuel D. Tomlinson, Aliki Marina Tsopelakou, Tzia Ming Onn, Steven R. H. Barrett, Adam M. Boies, Shaun Fitzgerald2026-05-26🔬 physics

Excitation density controlled regimes of collective light--matter dynamics

Questo lavoro stabilisce una mappa di regime a due parametri basata sul numero di molecole (NN) e sul numero di eccitazioni (NexcN_{\rm exc}) per delimitare la validità delle approssimazioni di campo medio e a singola eccitazione nella dinamica collettiva luce-materia, rivelando come la densità di eccitazione governi la transizione dalle oscillazioni di Rabi armoniche lineari a quelle anarmoniche non lineari.

Wenxiang Ying, Abraham Nitzan2026-05-26🔬 physics

Transformer refined quantum sampling for strongly correlated electronic structure

Il documento introduce QiankunNet-QSCI, un framework ibrido quantistico-classico che combina un ansatz efficiente di interazione configurazionale unitaria selezionata eseguito sul processore Zuchongzhi 3.1 con una rete neurale transformer per ricostruire con precisione le funzioni d'onda elettroniche e raggiungere l'accuratezza chimica per sistemi fortemente correlati come la ferredossina [2Fe-2S] e il cluster P della nitrogenasi sui dispositivi quantistici intermedi su scala rumorosi attuali.

Xiongzhi Zeng, Ming Gong, Bowen Kan, Yi Fan, Huan Ma, Jianbin Cai, Yancheng Liu, Naibin Zhou, Tao Jiang, Shaojun Guo, Zhijie Fan, Zongkang Zhang, Yuan Li, Sirui Cao, Kai Yan, Xiaobo Zhu, Yi Luo, Hongh (…)2026-05-26⚛️ quant-ph

Transport-preserving neural ab initio scattering kernels for rarefied binary gas mixtures

Questo articolo introduce un framework di validazione multiscala per i kernel di scattering ab initio neurali che garantisce la conservazione del trasporto nelle miscele binarie di gas rarefatti, dimostrando che un surrogato neurale per lo scattering elio-argon raggiunge un'alta accuratezza sia nelle metriche di scattering microscopiche sia nelle simulazioni macroscopiche DSMC della miscela.

Ehsan Roohi2026-05-26🔬 physics

Bipartite Cholesky Graph Networks for Many-Body Quantum Chemistry

Questo articolo introduce le Reti di Grafo di Cholesky Bipartite, una nuova architettura che sfrutta la decomposizione di Cholesky adattata alla densità per modellare gli integrali di repulsione elettronica come un grafo bipartito strutturato, preservando così le strutture di interazione di ordine superiore e ottenendo una precisione superiore nella previsione delle energie di correlazione molecolare rispetto agli approcci esistenti basati su caratteristiche scalari compresse.

Abdul Samad Khan2026-05-26🔬 physics

Thermal PBE in warm dense matter: Does it matter and is it accurate?

Questo lavoro dimostra che l'implementazione del funzionale termico Perdew-Burke-Ernzerhof (PBE) all'interno della teoria del funzionale della densità di Kohn-Sham migliora significativamente l'accuratezza delle simulazioni della materia calda e densa, riproducendo i dati di riferimento del Monte Carlo a integrazione di percorso per energie, forze, pressioni e densità di carica a un costo computazionale trascurabile.

Kushal Ramakrishna, Mani Lokamani, Zhandos A. Moldabekov, Tobias Dornheim, Kieron Burke, Attila Cangi2026-05-26🔬 cond-mat.mtrl-sci