🔬 Category

physics.chem-ph

768 papers

Deze collectie duikt in de fascinerende grensgebieden waar de wetten van de fysica de scheikunde raken. Van het gedrag van atomen in nieuwe materialen tot de complexe interacties die moleculen samenstellen, deze papers verkennen hoe fundamentele krachten onze chemische wereld vormgeven. Het is een dynamisch domein dat vaak vergeten wordt, maar essentieel is voor doorbraken in zowel energieopslag als nieuwe geneesmiddelen.

Elk artikel hieronder komt rechtstreeks vanuit arXiv, de belangrijkste bron voor wetenschappelijke voorpublicaties. Bij Gist.Science verwerken we elke nieuwe preprint in deze categorie direct, zodat je niet alleen toegang krijgt tot de originele technische inhoud, maar ook tot een heldere, begrijpelijke samenvatting in gewone taal. Zo blijft je altijd up-to-date zonder vast te zitten in jargon.

Hieronder vind je de nieuwste publicaties die deze snelle ontwikkelingen in de chemische fysica vastleggen.

The Geometry of Activity Cliffs: Representation Dependence and Multi-Scale Characterization of Activity Landscapes

Dit artikel betoogt dat activity cliffs grotendeels artefacten zijn van de gekozen moleculaire representatie en metriek in plaats van intrinsieke moleculaire eigenschappen, waarbij wordt aangetoond door middel van een benchmark bestaande uit zes stappen over vijftien configuraties dat verschillende embeddings verschillende aspecten van moleculaire herkenning coderen, waardoor zij impliciet definiëren wat een activity cliff constitueert.

Pawel Dabrowski-Tumanski, Bartosz Topolski, Dariusz Plewczynski, Tomasz Jetka2026-06-01🧬 q-bio

MLIPilot: LLM-Driven Auto-Research for Machine-Learned Interatomic Potentials

Het artikel introduceert MLIPilot, een auto-research framework waarbij tool-calling large language models autonoom machine-geleerde interatomaire potentialen optimaliseren door codewijzigingen voor te stellen en HPC-jobs te beheren onder strikte fysieke beperkingen, waarbij ze succesvol instabiele initiële baselines transformeren naar productiekwaliteit modellen over diverse moleculaire en periodieke benchmarks.

Etinosa Osaro, Santosh Adhikari, Stamatia Zavitsanou, Kelsey Parker, Dario Rocca2026-06-01🔬 physics

Crystallisation kinetics of supercooled liquid palladium

Deze studie maakt gebruik van klassieke moleculaire dynamica-simulaties om de kristallisatiekinetiek van onderkoeld vloeibaar palladium te karakteriseren, waarbij diffusiebeperkte groei en een maximum voor homogene nucleatie nabij 0,5Tm0,5 T_{\mathrm{m}} worden onthuld die overeenkomen met tijdresolvente röntgendiffractie-experimenten en aangeven dat homogene nucleatie de haalbare onderkoeling in snel gekoelde Pd-dunne films bepaalt.

Zuzanna Kostera, Przemyslaw Dziegielewski, Konstantinos Georgarakis, Oleksii I. Liubchenko, Adam Olczak, Ryszard Sobierajski, Klaus Sokolowski-Tinten, Peihao Sun, Robert W. E. van de Kruijs, Peter Zal (…)2026-06-01🔬 cond-mat.mtrl-sci

Cooperative Conformational Transitions in Macromolecules under Mechanical Stretching. An Exactly Solved Model for Single Molecule Experiments

Dit artikel presenteert een exact opgelven model voor de elastische vrij verbonden keten dat expliciete analytische expressies afleidt voor het rekgedrag van macromoleculen, waarbij experimentele gegevens voor PEG, hyaluronzuur en DNA-transities succesvol worden gereproduceerd terwijl verschillen in Kuhn-lengte en krachtconstante worden geïdentificeerd als fundamentele drijvende mechanismen voor conformationele veranderingen.

Javier Orradre, Pablo M. Blanco, Sergio Madurga, Marina I. Giannotti, Francesc Mas, Josep L. Garcés2026-06-01🔬 cond-mat

DFT Accuracy on Crystal Structure Prediction with Machine Learning Interatomic Potentials

Het artikel introduceert CSP-MACE-Å, een machine learning interatomair potentiaal dat de totale energie decomposeert in intra- en intermoleculaire componenten om DFT-nauwkeurigheid te bereiken in kristalstructuurvoorspelling terwijl het met een factor van orde grootte sneller werkt, waardoor robuustere risicovermindering van vaste vormen mogelijk wordt door uitgebreide evaluatie van kandidaten en vrije-energieberekeningen.

Laurence I. Midgley, Chen Lin, J. Harry Moore, Flaviano Della Pia, Javier Antorán, Sten O. Nilsson Lill, Emma S. E. Eriksson, Felix A. Faber, Lars Tornberg, Anders Broo, Gábor Csányi2026-05-29🔬 physics

How Atoms Interact Within Molecules

Door kwantumveldtheorie en machine learning-krachtenvelden te combineren, toont deze studie aan dat interatomische krachten in grote moleculen een robuuste spreiding en aanzienlijke anisotropie vertonen die toenemen met de systeemgrootte, wat traditionele empirische modellen uitdaagt en een verschuiving suggereert naar het identificeren van interactie-"hotspots" om moleculaire vouwing en dynamica beter te begrijpen.

Adil Kabylda, Malte Esders, Matteo Gori, Stefan Chmiela, Klaus-Robert Müller, Alexandre Tkatchenko2026-05-29🔬 physics

M\=oLe-{\Lambda}: Learning the Coupled-Cluster Response State for Energies, Gradients, and Properties

Het artikel introduceert M\=oLe-Λ\Lambda, een equivariante machine learning-model dat gelijktijdig zowel de rechts- als linkshandige coupled-cluster-amplitudes voorspelt uit gelokaliseerde Hartree-Fock-orbitalen om op efficiënte wijze nauwkeurige energieën, krachten en een breed scala aan respons-eigenschappen te genereren, waarbij de grootte-extensiviteit en localiteit van de traditionele CCSD-theorie behouden blijven.

Andreas Burger, Luca Thiede, Abdulrahman Aldossary, Jorge A. Campos-Gonzalez-Angulo, Alex Zook, Jérôme Florian Gonthier, Alán Aspuru-Guzik2026-05-29🔬 physics

A Systematic Evaluation of Molecular Mixture Behavior Prediction

Dit artikel stelt een nieuw evaluatiekader voor dat voorspellingsfouten voor mengsel-eigenschappen decomposeert in componenten voor zuivere stoffen en componenten voor niet-ideale interacties, om aan te tonen dat een hoge absolute nauwkeurigheid vaak een slechte generalisatie naar onbekende moleculen en niet-ideaal mengselgedrag maskeert.

Roel J. Leenhouts, Nathan K. Morgan, William Green, Jan G. Rittig, Florence H. Vermeire2026-05-29🔬 physics