🔬 Category

physics.chem-ph

785 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.

Overfitting by design: neural network density functionals for water

Dit artikel toont aan dat het trainen van een lokaal-dichtheidsbenaderingsfunctional op basis van een neurale netwerken specifiek voor watersystemen, met gebruik van een differentieerbare Kohn-Sham-oplosser, bijna gouden-standaardnauwkeurigheid bereikt met minimale trainingsdata en effectieve transferlearning naar andere watersystemen mogelijk maakt, waarbij hierbij systeemspecifieke precisie boven generaliseerbaarheid wordt geprioriteerd.

Karim K. Alaa El-Din, Antonius v. Strachwitz, Ana Coutinho Dutra, Sam M. Vinko2026-05-12🔬 physics

Do Water Molecules Always Stabilize Resonances? Microhydration Effects on Thymine Shape Resonances

Deze studie toont aan dat microhydratatie de twee laagste π∗\pi^*-vormresonanties van thymin systematisch stabiliseert en hun levensduur verlengt door een complexe wisselwerking van waterstofbruggen, elektrostatische interacties en geometrische vervormingen, terwijl het tevens de kritieke rol van diffuse basisfuncties en lokale solvatatiegeometrie bij het bepalen van resonantiegedrag onderstreept.

Sujan Mandal, Jishnu Narayanan S J, Ankita Gogoi, Madhubani Mukherjee, Idan Haritan, Achintya Kumar Dutta2026-05-12🔬 physics

Learning to Rank for Selected Configuration Interaction

Dit artikel introduceert Ranking Configuration Interaction (RCI), een nieuw machine learning-kader dat determinantselectie in geselecteerde configuratie-interactie herformuleert als een paarsgewijze rangschikkingsprobleem met behulp van een op Transformer gebaseerde architectuur, waardoor de convergentie aanzienlijk wordt versneld en de nauwkeurigheid wordt verbeterd in vergelijking met bestaande regressie- en classificatiemethoden.

Wan Nie, Songwei Liu, Yingying Yu, Zhiwen Wang, and Jun Yang2026-05-12🔬 physics

QT-Net: Rethinking Evaluation of AI Models in Atomic Chemical Space

Deze paper introduceert QT-Net, een rotatieversterkt grafisch neurale netwerk dat wordt geëvalueerd via een gestructureerd out-of-distributionprotocol op basis van SOAP-descriptoren, en dat aantoont dat het afleiden van atomaire eigenschappen zoals elektronpopulaties en multipoles de voorspelling van moleculaire eigenschappen downstream verbetert en grondwaarheidsdipoolmomenten nauwkeurig herstelt.

Pablo Martínez Crespo, Stefano Ribes, Martin Rahm, Richard Beckmann, Robert S. Jordan, Marisa Gliege, Santiago Miret, Vijay Kris Narasimhan, Rocío Mercado2026-05-12🔬 cond-mat.mtrl-sci

State Localization and Selective Charge Filtering Near a Null Point

Deze studie presenteert de eerste experimentele verificatie van een nulpunt in een donor-acceptor dyade, waarbij toestandslokalisatie en selectieve ladingsfiltratie worden aangetoond via impulsieve pomp-probe-metingen en een gegeneraliseerde vibronische theorie, en aldus een ontwerpprincipe voor geavanceerde fotovoltaïsche materialen valideert.

Sanjoy Patra, Jibin Sivanarayan, Vivek N. Bhat, Philip D. Maret, Atandrita Bhattacharyya, Sayan Ghosh, Mahesh Hariharan, Vivek Tiwari2026-05-12🔬 physics

Linear-Scaling Potential-Free Data-Driven Molecular Dynamics for Arbitrary-Sized Water Clusters (H2O)n(\text{H}_2\text{O})_n

Dit artikel introduceert een lineair-schaalend, potentiaalvrij, datagedreven raamwerk voor moleculaire dynamica (PDMD) dat een ChemGNN-model en een nieuwe Gauss-gebaseerde descriptor gebruikt om ab initio-nauwkeurigheid te bereiken bij het voorspellen van energieën en krachten voor waterclusters van willekeurige grootte, tegen een fractie van de rekenkosten van traditionele methoden, ondersteund door een nieuw groot-schaal ab initio dataset.

Hongyu Yan, Qi Dai, Yong Wei, Minghan Chen, Hanning Chen2026-05-11🔬 cond-mat

Leveraging MMW-MMW Double Resonance Spectroscopy to Understand the Pure Rotational Spectrum of Glycidaldehyde and 17 of Its Vibrationally Excited States

Deze studie maakt gebruik van breedbandige MMW-MMW dubbelresonantie-spectroscopie om de zuivere rotatieparameters van de grondtoestand van glycidaldehyde aanzienlijk te verfijnen en 11 nieuwe vibrationeel aangeslagen toestanden te identificeren, wat uiteindelijk een gerichte zoektocht in de ALMA ReMoCA-survey van Sgr B2(N) mogelijk maakte die resulteerde in een niet-bespeuring en een bovengrens vestigde die aangeeft dat het molecuul in dat gebied ten minste zes keer minder abundant is dan oxiraan.

Luis Bonah, Jean-Claude Guillemin, Arnaud Belloche, Sven Thorwirth, Holger S. P. Müller, Stephan Schlemmer2026-05-11🔬 physics

Knowledge Distillation of Noisy Force Labels for Improved Coarse-Grained Force Fields

Dit artikel stelt een kennisdistillatiekader voor dat een verfijnd grofkorrelig neuronaal netwerkpotentiaal traint met behulp van gedenoiseerde kracht- en energievoorspellingen van een initiële leraar, waardoor de nauwkeurigheid en stabiliteit van krachtvelden voor complexe moleculaire vloeistoffen zoals diep eutectische oplosmiddelen aanzienlijk worden verbeterd.

Feranmi V. Olowookere, Sakib Matin, Aleksandra Pachalieva, Nicholas Lubbers, Emily Shinkle2026-05-11🔬 physics

First-principles simulation of spin diffusion in static solids using dynamic mean-field theory

Dit artikel toont aan dat spin-dynamische middenveldtheorie (spinDMFT) een efficiënte en nauwkeurige methode is voor het simuleren van spectrale spin-diffusie en lijnvormen van nul-kwantum in statische ongeordende vaste stoffen, waarbij succesvol overeenstemming wordt gevonden met experimentele data voor testsubstanties waarvoor exacte brute-force-berekeningen niet uitvoerbaar zijn.

Timo Gräßer, Götz S. Uhrig, Matthias Ernst2026-05-11🔬 cond-mat.mtrl-sci

Aufbau Suppressed Coupled Cluster Theory for Doubly Excited States

Dit artikel generaliseert het Aufbau-suppressed coupled cluster-formalisme om dubbel geëxciteerde toestanden nauwkeurig te beschrijven door een gespecialiseerde strategie voor de initialisatie van de golffunctie in te voeren die een hoge nauwkeurigheid (fouten ~0,15 eV) bereikt tegen een rekenkosten die vergelijkbaar zijn met die van de ground-state singles and doubles-theorie, en dat significant beter presteert dan standaard equation-of-motion-methoden voor deze uitdagende elektronische toestanden.

Qasim Javed, Harrison Tuckman, Eric Neuscamman2026-05-11🔬 physics