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.
Deze studie presenteert een robuust nanofabricageprotocol dat een atomaire schone interface tussen epitaxiaal grafreen en HMTP-moleculen realiseert, waardoor Davydov-gesplitste excitonen met een dominante donkere tak kunnen worden gekarakteriseerd en een schaalbaar platform wordt geboden voor onderzoek naar moleculaire quantumgeheugens.
Dit onderzoek presenteert een Bayesiaanse optimalisatieframework dat gebruikmaakt van laagdimensionale, fysisch geïnformeerde moleculaire beschrijvers en een betrouwbare inverse mapping om binnen een chemische subruimte van meer dan 133.000 moleculen met minder dan 2.000 trainingsdata punten doelgerichte moleculaire structuren te identificeren, zoals aangetoond op de QM9-dataset voor entropie en zero-point vibratie-energie.
Deze studie introduceert het hybride Enhanced Stokes-Einstein (ESE) model, dat machine learning integreert met de Stokes-Einstein-vergelijking om diffusiecoëfficiënten in vloeistoffen nauwkeuriger en fysisch consistent te voorspellen dan bestaande methoden, uitsluitend op basis van SMILES-strings.
ChemFlow is een nieuw hiërarchisch neuronaal netwerk dat atoom-, functionele groep- en moleculeniveaus integreert om de fysisch-chemische eigenschappen van complexe chemische mengsels nauwkeuriger te voorspellen dan bestaande methoden, door interacties op verschillende schalen te modelleren die dynamisch worden beïnvloed door de samenstelling en concentratie.
De auteurs hebben een open-source universeel machine learning interatomair potentiaal ontwikkeld dat 97 elementen, inclusief belangrijke zware actiniden, bestrijkt om de materialontwikkeling in de nucleaire sector te ondersteunen.
Dit artikel beschrijft de dissociatiemicro-toestanden van -protische zuren met behulp van verzamelingen- en grafentheorie, waardoor de dissociatiemicro-evenwichten kunnen worden gekarakteriseerd door de automorfismegroep van de graaf, die isomorphic is aan het directe product .
Dit hoofdstuk beschrijft hoe planetaire nevels, die ontstaan uit de uitgestoten materie van sterren met een lage tot intermediaire massa, fungeren als waardevolle laboratoria voor studies in de astrofysica, astrochemie en astromineralogie.
Dit artikel introduceert een unificerend raamwerk voor periodieke Coulomb-systemen dat, door de invoering van oneindige grenstermen en effectieve pareninteracties, een intuïtieve afleiding mogelijk maakt van de elektrostatische energie en druk voor zowel neutrale als niet-neutrale systemen, waarbij de relatie tussen energie en druk voor systemen met een uniform neutraliserend achtergrond wordt verduidelijkt.
In dit werk wordt NextHAM voorgesteld, een nieuwe deep-learningmethode die E(3)-symmetrie en correctie op basis van DFT-ladingdichtheid combineert om de elektronische structuur-Hamiltonian van materialen nauwkeurig en efficiënt te voorspellen, ondersteund door een uitgebreid nieuw dataset genaamd Materials-HAM-SOC.
Met behulp van niet-adiabatische dynamica-simulaties onthult deze studie dat de tweede, langzamere tijdschaal van de geëxciteerde-toestand intramoleculaire protontransfer in 3-hydroxychromon wordt veroorzaakt door een concurrerende uit-vlak-waterstof torsiebeweging, waardoor een unificerend reactienetwerk wordt opgesteld dat de coëxistentie van ultrafast en langzamere processen verklaart.