Degenerate coupled-cluster theory
이 논문은 임의의 참조 상태와 전자 수를 다루며 크기-extensive 한 수렴 블랙박스 CC 와 강상관성을 위한 QCC 이론을 제안하고, 이를 CI, EOM-CC, MP, MBGF 이론과 비교하여 전이 에너지 계산에서 우수한 성능을 입증했습니다.
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155 편의 논문
Initialization with a Fock State Cavity Mode in Real-Time Nuclear--Electronic Orbital Polariton Dynamics
이 논문은 양자화된 공동 모드를 포크 상태로 초기화할 때, 빛과 물질의 얽힘을 고려하지 않는 평균장 방법은 폴라리톤 형성을 예측하지 못하지만, 완전 양자 방법은 고전 전자기학의 대응물이 없는 초기 조건에서 양자역학적 처리를 통해서만 설명 가능한 폴라리톤 형성과 얽힘을 예측한다는 것을 보여줍니다.
Orbital Transformers for Predicting Wavefunctions in Time-Dependent Density Functional Theory
이 논문은 외부 전기장의 영향을 고려한 등변성 그래프 트랜스포머 아키텍처인 OrbEvo 를 제안하여, 시간 의존적 밀도 범함수 이론 (TDDFT) 에 기반한 분자의 전자 파동함수 시간 진화를 효율적이고 정확하게 예측하는 방법을 제시합니다.
Absolute Primary Nanothermometry Using Individual Stark Sublevels of Rare-Earth-doped Crystals
이 논문은 외부 온도 기준 없이 희토류 이온의 내부 에너지 준위와 볼츠만 분포를 활용하여 나노 스케일에서 절대적 1 차 온도 측정이 가능한 두 가지 광학 방법을 제시하고 실험적으로 입증했습니다.
Optimally Tuned Multiconfigurational Short-Range DFT for Linear Response Properties
이 논문은 이온화 전위를 기반으로 최적 조정된 범 분리 파라미터를 도입하여 MC-srDFT 의 선형 응답 특성을 개선하고, 분자의 정적 및 동적 쌍극자 극화율을 기존 보편적 파라미터보다 정확하게 계산할 수 있음을 입증했습니다.
Structure-resolved free energy estimation of the 38-atom Lennard Jones cluster via population annealing
이 논문은 적응형 온도 스케줄을 활용한 개체군 어닐링 (PA) 기법을 통해 38 원자 Lennard-Jones 클러스터의 복잡한 에너지 지형을 체계적으로 분석하고, 구조별 자유 에너지 차이를 정량적으로 계산하여 열역학적 경쟁을 규명했습니다.
False Metallization in Short-Ranged Machine Learned Interatomic Potentials
이 논문은 장거리 정전기적 상호작용을 고려하지 않은 단거리 기계학습 전위 (MLIP) 가 극성 용매 계면에서 비물리적인 금속화 현상을 유발한다는 근본적인 결함을 발견하고, 이를 해결하기 위해 장거리 정전기학의 명시적 포함이 필수적임을 보여줍니다.
Phase-sensitive tip-enhanced sum frequency generation spectroscopy using temporally asymmetric pulse for detecting weak vibrational signals
이 논문은 시간적으로 비대칭인 펄스를 도입하여 비공명 배경을 억제하고 간섭을 통해 진동 신호를 증폭시키는 위상 민감형 팁 강화 합주파수 발생 (TE-SFG) 분광법을 개발함으로써, 회절 한계를 극복하고 표면 분자의 약한 진동 신호와 절대적 배향을 고해상도로 규명할 수 있음을 보고합니다.
High-quality, high-information datasets for universal atomistic machine learning
이 논문은 102 개 원소를 포괄하는 화학 공간을 표준화된 rSCAN DFT 워크플로우로 계산하고 이상치를 제거하여 구성한 고품질 데이터셋 'MAD-1.5'를 소개하며, 이를 통해 범용 원자 간 퍼텐셜 모델의 정확도와 안정성을 입증합니다.
Unraveling Lithium Dynamics in Solid Electrolyte Interphase: From Graph Contrastive Learning to Transport Pathways
이 논문은 그래프 대비 학습, 확장 동적 모드 분해, 전이 경로 이론을 통합한 GET-SEI 프레임워크를 개발하여 고체 전해질 계면 (SEI) 내의 복잡한 리튬 동역학과 수송 경로를 자동으로 규명함으로써 차세대 고체전지 성능 최적화를 위한 정량적 도구로 활용 가능함을 제시합니다.
Unveiling Davydov-Split Excitons in a Template-Engineered Molecular-Graphene Heterostructure
본 연구는 SiC 위 에피택셜 그래핀의 원자 수준 깨끗한 계면을 복원하여 HMTP 분자층에서 다비도프 분리에 의해 유도된 어두운 엑시톤의 거시적 결맞음과 편광 에너지를 규명함으로써, 고충실도 유기 - 무기 양자 시뮬레이터 및 고체 분자 양자 메모리 개발을 위한 확장 가능한 플랫폼을 제시합니다.
Expanding Universal Machine Learning Interatomic Potentials to 97 Elements Towards Nuclear Applications
이 논문은 핵 분야에서 중요한 경미한 악티늄족 원소를 포함한 97 개 원소에 대한 범용 기계 학습 상호 원자 퍼텐셜을 개발하여 기존 모델의 한계를 극복하고 새로운 핵 재료 설계의 길을 열었다고 요약할 수 있습니다.
Correction scheme for total energy obtained on fault-tolerant quantum computer via quantum dominant orbital selection and subspace dynamical correlation methods
이 논문은 오류 정정 양자 컴퓨터에서 계산된 분자 에너지의 정확도를 높이기 위해, 양자 우세 궤도 선택 (QDOS) 과 부분공간 동적 상관 (SDC) 방법을 결합해 고전 컴퓨터에서 동적 상관 보정을 효율적으로 수행하는 하이브리드 계산 체계를 제안합니다.
Nuclear interference by electronic de-orthogonalisation
이 논문은 정밀 인자화 (Exact Factorisation) 프레임워크를 통해 비단열적 전자 - 핵 상관관계가 전자적 직교성 상실을 유발하여 초기에 부재하던 핵 밀도 간섭이 역동적으로 생성되는 메커니즘을 규명했습니다.
ChemNavigator: Agentic AI Discovery of Design Rules for Organic Photocatalysts
이 논문은 대규모 언어 모델과 밀도 범함수 결합 계산이 통합된 자율 에이전트 AI 시스템인 'ChemNavigator'가 유기 광촉매의 구조 - 특성 관계를 스스로 추론하여 기존 머신러닝 방법보다 정교한 6 가지 설계 규칙을 발견하고, 이를 통해 AI 가 화학 직관을 대체하기보다 보완하는 재료 발견의 새로운 패러다임을 제시함을 보여줍니다.