150 편의 논문
이 논문은 최대 엔트로피 원리를 기반으로 하이브리드 양자 - 고전 시스템의 미시정준 앙상블을 정립하고, 이를 통해 에너지 범위가 매우 좁은 경우에도 잘 정의된 연속적인 앙상블이 존재함을 보이며, 약결합된 저장고와의 상호작용을 통해 캐논컬 앙상블과의 관계를 규명하고 토이 모델을 통해 그 특성을 검증합니다.
NMIRacle 는 IR 과 NMR 스펙트럼 데이터를 기반으로 분자 구조를 정확하게 예측하기 위해 분자 조각 재구성과 스펙트럼 임베딩을 결합한 2 단계 생성형 프레임워크를 제안하여 기존 방법들보다 우수한 성능을 입증한 연구입니다.
이 논문은 기존 광학 원심분리기보다 회전 가속도가 세 자리수만큼 낮은 임의의 가속도로 편광 벡터를 회전시킬 수 있는 '초저속 광학 원심분리기'의 설계와 특성화를 제시하고, 이를 CS 분자 제트 실험을 통해 검증함으로써 점성 매질 내 분자 회전 제어에 대한 새로운 가능성을 보여줍니다.
이 논문은 밀도 행렬 방법과 코레스키 분해를 영감으로 한 새로운 알고리즘인 CBC(Cholesky-based compression) 를 제안하여, 기존 방법들보다 최소 10 배 이상 빠른 속도로 트리 텐서 네트워크 상태에 연산자를 효율적으로 적용하고 복잡한 트리 구조를 활용한 양자 회로 시뮬레이션에서 우수한 성능을 입증했습니다.
이 논문은 Di Liu 등 (2025) 의 i-DMFT 방법을 사용하여 계산된 수소화 할로겐 화합물 (HX) 의 퍼텐셜 에너지 곡선이 평형 부근에서 정량적 정확도가 부족하고 장거리 반데르발스 영역에서 다극 전개와 모순되는 비물리적인 거동을 보인다고 지적합니다.
이 논문은 4 개의 퇴화된 최소값을 갖는 대칭 4 차 퍼텐셜에서 다양한 인스턴톤 구성을 분석하여 에너지 준위 분리를 유도하고, 특정 결합 영역에서 이산 대칭이 연속 회전 대칭으로 '용해'되는 위상 전이를 규명합니다.
이 논문은 시간 의존 밀도 행렬 재규격화 군 (TDDMRG) 방법을 활용하여 국소화된 고유 결합 오비탈 (IBO) 을 확장함으로써, 분자 내 전하 이동 역학을 화학적 개념과 연결하여 해석하고 효율적인 전하 이동 분자 설계를 가능하게 하는 새로운 분석 체계를 제시합니다.
이 논문은 전기 쌍극자 근사의 한계를 극복하고 공간적으로 구조화된 빛과 상호작용하는 확장된 계의 광 - 물질 상호작용을 기존 다중극 전개 없이도 표준 쌍극자 계산과 유사한 계산 비용으로 정확하게 모사할 수 있는 새로운 이론적 프레임워크를 제시합니다.
본 논문은 양자 상태 공간의 기하학적 구조를 고려하여 자연 그래디언트 규칙을 기반으로 연산자를 선택하는 'Geo-ADAPT-VQE' 알고리즘을 제안함으로써, 기존 적응형 VQE 방법들보다 더 빠르고 안정적인 수렴을 달성하며 에너지 오차를 최대 100 배까지 줄인다는 것을 보여줍니다.
이 논문은 정밀 화학 반응 속도 파라미터의 불확실성을 저비용으로 전파하기 위해 축소 매니폴드 상태를 재구성하고 불확실성 지도를 생성하는 2 단계 프레임워크를 제안하여, 실제 연소 유동 시뮬레이션에서 공간적으로 분해된 화학적 불확실성을 효율적으로 정량화하는 방법을 제시합니다.
이 논문은 전기 쌍극자 근사와 양자장 이론을 바탕으로 등방성 분산 매질 내에서의 흡수 및 방출 스펙트럼 간의 일반화된 아인슈타인 관계를 유도하고, 이를 통해 두 에너지 띠 사이의 전이에 대한 쌍극자 세기 스펙트럼과 자발 방출, 유도 전이 단면적 사이의 새로운 양자 역학적 관계를 정립합니다.
이 논문은 실험적으로 측정 가능한 양자 역학적 성질인 원자 평균 내부 전위 (AMIP) 를 기반으로 하여, 기존 경험적 척도보다 화학 결합, 반응성 및 다양한 물성 예측에 있어 더 정확하고 보편적인 전기음성도 척도를 제안합니다.
이 논문은 고수준 MRCI+Q/aug-cc-pVQZ 퍼텐셜 에너지 면을 기반으로 오존 (O3) 의 반응 역학을 연구하여 동위원소 치환 반응의 실험적 온도 의존성을 재현했으나, 제로 포인트 에너지와 같은 양자 효과의 부재로 인해 절대 반응 속도 및 원자화 반응 속도가 실험값을 과소평가함을 규명했습니다.
이 논문은 양자 논리 분광법을 활용하여 단일 질소 분자 이온 (N) 에서 전기 사중극자 회전 - 진동 전이를 탐색하고 관측하며, 이를 통해 정밀 분자 분광학, 고충실도 양자 비트, 정밀 적외선 분자 시계 및 새로운 물리 현상 탐구 등 다양한 분야에 새로운 가능성을 제시했습니다.
이 논문은 시간-절편 반고전 양자 역학의 확장성을 위해, 신경망을 활용하여 시간 진화하는 파동 함수와의 중첩을 최대화하도록 가우스 파동 패킷의 매개변수를 적응적으로 최적화하는 '변분 적응 가우스 분해 (VAGD)'라는 새로운 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 경로 적분 분자 역학 (PIMD) 시뮬레이션을 통해 TATB 결정의 열분해 과정에서 핵 양자 효과가 고전 역학보다 낮은 활성화 에너지와 빠른 분해 속도를 유발함을 규명하고, 반면 양자 열 욕조 (QTB) 방법은 이러한 양자 가속 효과를 과대평가한다는 점을 밝혔습니다.
이 논문은 가우시안 과정 회귀와 베이지안 최적화를 통합된 6 단계 서브로프 프레임워크로 결합하여, 미분 정보와 적응형 기법을 활용함으로써 포텐셜 에너지 표면상의 정류점 탐색 (최소점, 단일 및 양끝점 안장점) 의 효율성과 정확도를 획기적으로 향상시키는 방법을 제시합니다.
이 논문은 분자 수준의 세부 사항을 재구성하는 coarse-to-fine 오토인코더와 확률적 분자 조각 가방 전략을 결합한 계층적 프레임워크 'FragFM'을 제안하여, 기존 원자 기반 방법보다 우수한 속성 제어와 확장성을 보장하고 천연물 생성을 평가하는 새로운 벤치마크인 NPGen 을 통해 분자 생성 모델의 성능을 입증했습니다.
이 논문은 장거리 상호작용을 위해 스칼라가 아닌 등변성 (equivariant) 전하를 도입하고 이를 기반으로 한 LOREM 이라는 그래프 신경망 아키텍처를 제안함으로써, 기존 단거리 메시지 전달 방식의 한계를 극복하고 다양한 물리적 효과를 일관되게 정확하게 학습할 수 있음을 보여줍니다.
이 논문은 기계 학습을 통해 시스템의 역학적 작용 (action) 을 학습하여 구조를 보존하는 (대칭적 및 시간 가역적) 매핑을 구축함으로써, 분자 동역학 시뮬레이션의 긴 시간 간격 예측 시 발생하는 에너지 비보존 등의 문제를 해결하고 다양한 열역학적 조건과 화학적 조성에 적용 가능한 고효율 적분기를 제안합니다.