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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.
Lo studio dimostra che i potenziali interatomici appresi tramite machine learning, in particolare quelli basati su modelli fondazione affinati, superano i limiti di campionamento della dinamica molecolare *ab initio* permettendo una modellazione accurata su lunghe scale temporali degli elettroliti acqua-in-sale ad alta concentrazione.
Questo studio valida un metodo basato su cluster per calcolare energie di adsorbimento e barriere di decomposizione dell'etilene carbonato sulla superficie del litio, dimostrando che i metodi ad alto livello forniscono dati di riferimento affidabili e identificando il funzionale B97X-V come la scelta più promettente per modellare accuratamente la chimica interfacciale degli elettroliti rispetto alle approssimazioni GGA.
Questo studio combina esperimenti e simulazioni atomistiche per distinguere i meccanismi di rimozione del Mn(II) da parte del biochar, dimostrando che l'adsorbimento tramite complessazione superficiale su siti deprotonati è il driver principale nei biochar a bassa temperatura, mentre la precipitazione alcalina domina a temperature più elevate.
Questa recensione esamina i recenti progressi nella comprensione microscopica delle proprietà dei liquidi, integrando approcci teorici, computazionali e sperimentali per superare le sfide poste dal disordine dinamico intrinseco e delineare le future direzioni di ricerca.
Questo lavoro presenta un nuovo modello di apprendimento automatico tensoriale in grado di prevedere con alta precisione i tensori NMR completi per diverse specie nucleari in zeoliti, consentendo la simulazione ad alto rendimento di spettri NMR solidi complessi.
Questo articolo presenta un metodo innovativo che combina il deposito tramite fascio ionico da elettrospray (ESIBD) e la criomicroscopia elettronica per determinare strutture ad alta risoluzione di proteine solubili, collegando direttamente le informazioni chimiche della spettrometria di massa nativa alla risoluzione strutturale quasi atomica.
Questo articolo presenta gradienti nucleari analitici per le varianti state-averaged SACIS e SAECIS, che consentono di ottimizzare geometrie e cercare intersezioni coniche a un costo computazionale paragonabile ai metodi di campo medio, offrendo descrizioni qualitativamente accurate delle intersezioni coniche senza la necessità di proiezione di spin nella maggior parte dei casi.
Questo articolo dimostra come l'uso combinato di metodi di apprendimento automatico bayesiano e procedure di cammino casuale vincolato permetta di progettare \textit{in situ} sequenze di impulsi efficienti per la polarizzazione nucleare dinamica pulsata (DNP), superando le limitazioni dei sistemi di spin complessi e delle imperfezioni strumentali.
Il documento presenta il metodo POS-CCSD per calcolare le energie di legame dei positroni in anioni e molecole poliatomiche, evidenziando il ruolo cruciale della correlazione elettronica pur sottolineando che la convergenza quantitativa con i dati sperimentali richiede basi orbitali più ampie.
Il paper presenta un metodo di estrapolazione dell'occupazione (OE) ispirato alla teoria di Fermi liquido che, partendo da calcoli DFT dello stato fondamentale, calcola efficientemente le energie di eccitazione elettronica per stati valenza, di Rydberg e di trasferimento di carica con un costo computazionale di , evitando la necessità di calcoli SCF separati per ogni stato eccitato.