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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.
Questo studio presenta una superficie di energia potenziale completa per la reazione NH2 + O, ottenuta tramite calcoli MRCI ad alto livello e reti neurali, che permette di determinare con precisione i coefficienti cinetici e i rapporti di diramazione ad alte temperature, risolvendo le discrepanze nei modelli di combustione di combustibili contenenti azoto.
Questo studio presenta una superficie di energia potenziale altamente accurata per il complesso elio-benzene, ottenuta combinando calcoli *ab initio* di livello elevato con l'apprendimento automatico, che rivela comportamenti di solvatazione qualitativamente diversi rispetto ai potenziali empirici tradizionali quando applicata a simulazioni Monte Carlo.
Questo studio introduce e valida una nuova variante del modello di dispersione XDM basato sullo smorzamento dipendente dal numero atomico (Z), dimostrando che, accoppiata a funzionali ibridi come revPBE0 e B86bPBE0, offre prestazioni eccellenti e coerenti sia sulla vasta banca dati GMTKN55 che nei cristalli molecolari.
Questo articolo presenta l'implementazione di un motore di ottimizzazione geometrica basato su gradienti analitici per l'orbitale-ottimizzato pair coupled cluster doubles (OOpCCD) all'interno del pacchetto PyBEST, interfacciato con geomeTRIC, che permette di ottenere strutture molecolari di alta precisione con costi computazionali ridotti.
Questo lavoro presenta un quadro unificato di apprendimento automatico che combina potenziali interatomici appresi da machine learning con la teoria del funzionale della densità classica neurale per modellare in modo efficiente e accurato il comportamento termodinamico dei liquidi su più scale, partendo esclusivamente dalle interazioni microscopiche quantistiche.
Questo articolo propone un quadro diagnostico geometrico basato sulla meccanica bohmiana e sui descrittori lagrangiani per valutare la sensibilità legata allo scrambling, utilizzando uno spazio di preparazione di pacchetti d'onda gaussiani per superare le limitazioni del principio di indeterminazione e analizzare il caso analiticamente trattabile dell'oscillatore armonico invertito.
Questo studio presenta nuovi algoritmi di batching per implementazioni efficienti di CCSD su GPU, dimostrando che l'uso di CuPy e PyTorch sulle architetture NVIDIA Hopper e Grace Hopper consente di ottenere speedup fino a 16 volte rispetto alle precedenti implementazioni ibride CPU-GPU.
Questa recensione esamina come la forma, la chiralità e la polarità delle molecole, insieme al confinamento spaziale, inducano stati di equilibrio deformati e poli-dominio con rottura di parità, splay, bend e twist-bend nei cristalli liquidi nematici paraelettrici e ferroelettrici, evidenziando anche l'effetto di cancellazione dello splay che riduce le energie elastiche ed elettrostatiche.
Il paper introduce olLOSC, un'approssimazione funzionale della densità unificata ed efficiente basata sulla risposta lineare elettronica senza orbitali, che corregge l'errore di delocalizzazione e migliora la previsione di gap di banda ed energie totali sia per le molecole che per i materiali periodici.
Lo studio utilizza il metodo della funzione di correlazione temporale transitoria (TTCF) per calcolare con successo la lunghezza di scorrimento dell'acqua confinata tra canali di grafene a tassi di deformazione accessibili sperimentalmente, dimostrando l'efficacia di questo approccio nel superare i limiti della dinamica molecolare fuori equilibrio classica e confermando la coerenza con i risultati di equilibrio e sperimentali.