Esta categoria explora a fascinante intersecção onde a física encontra a química, desvendando como as leis fundamentais da matéria governam reações e estruturas moleculares. Ao investigar fenômenos que vão desde o comportamento quântico de átomos até a dinâmica de fluidos complexos, pesquisadores buscam entender a base material do universo de uma forma que une precisão teórica e aplicação prática.

No Gist.Science, processamos cada novo pré-publicação nesta área diretamente do arXiv, garantindo que o conhecimento mais recente chegue a todos. Oferecemos tanto resumos técnicos detalhados para especialistas quanto explicações em linguagem simples para curiosos, removendo barreiras sem sacrificar o rigor científico.

Abaixo estão as últimas contribuições nesta fronteira do conhecimento, prontas para serem exploradas em seus formatos acessíveis e completos.

Improvise, Adapt, Overcome: An On-The-Fly Multifidelity Algorithm for Efficient Machine Learning

Este artigo introduz um framework de aprendizado de máquina de multifidelidade adaptativo e em tempo real que otimiza autonomamente a composição dos dados de treinamento entre os níveis de fidelidade, reduzindo significativamente os custos de geração de dados e eliminando a redundância em comparação com métodos de fidelidade única e de multifidelidade padrão em aplicações de química quântica.

Vivin Vinod, Peter Zaspel2026-06-03🤖 cs.LG

Controlling S^2\langle \hat{S}^2 \rangle in Broken-symmetry Density Functional Theory Calculations via Constrained Optimization

Este artigo introduz um método de otimização restrita usando multiplicadores de Lagrange para impor um valor de expectativa alvo de spin ao quadrado em cálculos de DFT de quebra de simetria, mitigando, desta forma, a contaminação de spin e produzindo constantes de acoplamento de troca magnética mais consistentes e precisas através de vários sistemas e funcionais.

Jeronimo Lira, Juan E. Peralta2026-06-03🔬 physics

Spin-Dependent Electron Transport through Bacterial Cell Surface Multiheme Electron Conduits

Este estudo demonstra que o transporte de elétrons através dos condutos de citocromos multi-heme extracelulares (MtrF e OmcA) de *Shewanella oneidensis* MR-1 é seletivo ao spin, sugerindo que a seletividade de spin induzida pela quiralidade desempenha um papel fundamental nos processos de transferência de elétrons bióticos-abióticos.

Suryakant Mishra, Sahand Pirbadian, Amit Kumar Mondal, Mohamed Y. El-Naggar, Ron Naaman2026-06-03🔬 physics

Augmented Roothaan-Hall Hessian Applied to Spin-Restricted Open-Shell Density-Functional Theory

Este artigo generaliza o formalismo do Hessiano de Roothaan-Hall aumentado (ARH) para a teoria do funcional da densidade de camada aberta com restrição de spin, demonstrando sua eficiência e robustez superiores na convergência de estados eletrônicos desafiadores — como clusters de ferro-enxofre e estados excitados singlete — em comparação com métodos de otimização existentes.

Yichi Zhang, Farshad Shiri, Jun Yang2026-06-03🔬 physics

Ab Initio Free Energy Surfaces for Coupled Ion-Electron Transfer

Este artigo apresenta uma estrutura de primeiros princípios que estende a teoria de Marcus para construir superfícies de energia livre bidimensionais para a transferência acoplada de íon-elétron (CIET) ao condicionar configurações nucleares diabáticas à anisotropia interfacial, revelando que a cinética de redução de CO2 em eletrodos de ouro é governada por barreiras de ponto de sela que diferem significativamente dos tratamentos unidimensionais tradicionais.

Ethan Abraham, Martin Z. Bazant, Troy Van Voorhis2026-06-02🔬 cond-mat.mtrl-sci

Analytical Excited-State Gradients and Derivative Couplings in TDDFT with Minimal Auxiliary Basis Set Approximation and GPU Acceleration

Este artigo apresenta a primeira implementação de gradientes de estado excitado analíticos e acoplamentos de derivada dentro da estrutura TDDFT-ris, demonstrando que esta abordagem acelerada por GPU com um conjunto de bases auxiliares mínimo alcança uma aceleração de duas a três vezes em relação ao TDDFT padrão, mantendo precisão suficiente para otimizações de geometria e cálculos de emissão, apesar de erros menores nos acoplamentos de derivada entre estados quase degenerados.

Zhichen Pu, Xiaojie Wu, Yuanheng Wang, Cheng Fan, Wen Yan, Zehao Zhou, Yi Qin Gao, Qiming Sun2026-06-02🔬 physics

Impact of the sodium and calcium chlorides uptake on the interfacial behavior of ice: premelting, structure, and dynamics

Através de simulações computacionais e análise termodinâmica, este estudo demonstra que camadas superficiais de cloreto de sódio e cloreto de cálcio subsaturados no gelo formam estados de quase-salmoura genuínos, distintos da coexistência de três fases em massa, os quais aumentam significativamente a espessura de pré-fusão enquanto retêm propriedades estruturais e dinâmicas semelhantes às de soluções eletrolíticas em massa.

Łukasz Baran, Luis G. MacDowell2026-06-02🔬 cond-mat

Reassessing carotenoid photophysics: shedding light on dark states

Utilizando espectroscopia de Raman de ressonância estimulada por femtossegundos, este estudo resolve assinaturas vibracionais de três estados eletrônicos escuros anteriormente elusivos em carotenoides, abordando, assim, controvérsias de longa data e fornecendo um arcabouço espectroscópico refinado para compreender seus papéis na fotossíntese.

Roxanne Bercy, Viola Dmello, Andrew Gall, Cristian Ilioaia, Andrew A. Pascal, Juan Jose Romero, Bruno Robert, Manuel J. Llansola-Portoles2026-06-02🔬 physics

From Evaluation to Design: Using Potential Energy Surface Smoothness Metrics to Guide Machine Learning Interatomic Potential Architectures

Este artigo introduz o Teste de Caracterização de Suavidade de Ligação (BSCT), uma métrica computacionalmente eficiente que detecta a potencial não suavidade da superfície de energia potencial para validar tanto Potenciais Interatômicos de Aprendizado de Máquina quanto guiar melhorias arquiteturais iterativas, resultando em modelos que alcançam baixos erros de regressão enquanto garantem simulações de dinâmica molecular estáveis.

Ryan Liu, Eric Qu, Tobias Kreiman, Samuel M. Blau, Aditi S. Krishnapriyan2026-06-02🔬 cond-mat.mtrl-sci