1005 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 paper introduceert de Simulated Bifurcation-based CI (SBCI)-algoritme, een op klassieke mechanica gebaseerde methode die de rekenkosten voor nauwkeurige quantumchemische berekeningen verlaagt zonder in te boeten aan precisie.
In dit werk introduceren de auteurs IR-GeoDiff, een latente diffusiemodel dat driedimensionale moleculaire structuren kan herstellen uit infraroodspectra door spectraal informatie te integreren in de voorstelling van moleculaire structuren.
De auteurs presenteren een open-source dynamisch model dat de abiotische zwavelcyclus op aarde-achtige planeten simuleert en aantoont dat het ontbreken van microbieel metabolisme leidt tot een aanzienlijk andere verdeling van zwavel in mariene sedimenten, met name een veel hogere concentratie sulfaten en een veel lagere concentratie sulfiden dan op de huidige aarde.
Dit artikel onderzoekt hoe verschillende laserpulsen moleculaire aangeslagen toestanden vormen en daagt met behulp van exacte factorisatie de standaard concepten uit de Born-Huang-benadering uit, zoals populatietransfer en verticale excitatie.
Deze studie introduceert een schaalbaar, op kwantumkernen gebaseerde benadering (QNC-NMR) die, door gebruik te maken van het machine-learning-model PET-MOLS voor het genereren van kwantum-ensembles, de nauwkeurigheid van NMR-kristallografie voor waterstofbruggen aanzienlijk verbetert zonder empirische correcties en ook toepasbaar is op amorfe materialen.
Dit artikel presenteert een theoretische studie naar de effecten van pariteitsschending in helisch osmocene, waarbij veelbelovende vibratie-overgangen worden geïdentificeerd die potentieel leiden tot de eerste experimentele detectie van dit fenomeen in een chiraal molecuul.
Dit artikel toont aan dat het transformeren van moleculaire Hamiltonianen naar de -representatie om spin-baan-koppeling te elimineren, onbedoeld aanzienlijke niet-adiabatische koppelingen genereert die, indien verwaarloosd, leiden tot ernstige fouten in spectroscopische voorspellingen, en biedt daarom exacte voorwaarden en praktische oplossingen om de nauwkeurigheid te waarborgen.
Dit paper introduceert AllScAIP, een schaalbaar, op attention gebaseerd machine-learning potentiaalmodel dat door middel van een data-gedreven all-to-all node attention-mechanisme nauwkeurige lange-afstand interacties captureert en daarmee de afhankelijkheid van expliciete fysische termen voor grootschalige systemen zoals biomoleculen en elektrolyten overbodig maakt.
Dit paper introduceert HEroBM, een schaalbaar en universeel deep learning-kader dat gebruikmaakt van equivariante grafische neurale netwerken om nauwkeurig en efficiënt atomaire structuren te reconstrueren uit grofkorrelige modellen voor diverse chemische systemen.
Deze paper introduceert een schaalbare en grootte-intensieve methode genaamd Double Configuration Interaction Singles die, tegen een kostenprijs vergelijkbaar met die van een middenveld-benadering, variërende orbitaalrelaxatie en bindingsdissociatie effectief beschrijft door een perturbatieve behandeling van de elektronische Hessian toe te passen op CIS.