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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.
Este estudo demonstra que modelos de regressão linear falham em prever a lipofilicidade devido à heterocedasticidade severa, enquanto métodos baseados em árvores (como Random Forest e XGBoost) superam essa limitação e revelam, por meio da análise SHAP, que a massa molecular é um preditor crucial anteriormente mascarado pela multicolinearidade.
Este artigo apresenta uma análise de carga de trabalho e caracterização empírica em GPUs de quatro ansätze representativos de Monte Carlo Variacional com Redes Neurais, identificando gargalos de desempenho relacionados a baixa intensidade computacional e movimentação de dados, e discutindo implicações para o co-design de algoritmos e hardware visando sistemas escaláveis.
Este trabalho estende o método de interação de configuração com inversão de spin (SF-CIS) para incluir fótons quantizados, desenvolvendo a abordagem QED-SF-CIS que incorpora o subspace de dupla excitação para descrever corretamente estados eletrônicos singlete acoplados a campos de cavidade e demonstrar como esse acoplamento pode modular processos de quebra de ligação em sistemas com forte correlação estática.
O artigo apresenta o sbml4md, uma plataforma computacional que utiliza aprendizado de máquina para extrair parâmetros de modelos de Browniano anarmônico multimodo a partir de trajetórias de dinâmica molecular, permitindo simulações precisas de espectros vibracionais não lineares em líquidos moleculares sem a necessidade de ajustes empíricos.
Este estudo utiliza o framework de equações hierárquicas de movimento (HEOM) aplicado a modelos de aprendizado de máquina baseados em dinâmica molecular para simular e analisar os espectros de infravermelho bidimensionais de H₂O e D₂O, elucidando os mecanismos de relaxação de energia e fase decorrentes do acoplamento anarmônico entre modos intramoleculares e o ambiente térmico.
Este artigo apresenta uma abordagem baseada em visualização que combina resultados analíticos e simulações numéricas para ilustrar as origens físicas do alargamento de linhas espectrais em sistemas moleculares conjugados, tornando conceitos complexos de espectroscopia de fase condensada acessíveis ao nível de graduação.
Este estudo combina espectroscopia de absorção de raios X resolvida no tempo com simulações de *ab initio* para elucidar os caminhos reativos do tipo Norrish I em acetofenona, mapeando a transferência de população entre estados eletrônicos excitados e sua subsequente conversão intersistema para um estado tripleto de longa duração responsável pela química fotoinduzida.
O artigo apresenta o EquiEwald, um potencial neural interatômico unificado e SO(3)-equivariante que incorpora uma formulação inspirada no Ewald no espaço recíproco para capturar com precisão e consistência física as correlações de longo alcance anisotrópicas em sistemas moleculares e condensados.
Este estudo apresenta um fluxo de trabalho orientado por dados para construir potenciais interatômicos baseados em aprendizado de máquina, utilizando o espalhamento de NO em grafite como caso de teste, o que permite simulações dinâmicas precisas e eficientes que reproduzem tendências experimentais com custos computacionais significativamente inferiores aos métodos *ab initio*.
Este artigo propõe um princípio de máxima entropia para o ensemble de funções de onda em equilíbrio térmico, denominado ensemble Scrooge, demonstrando que, além das restrições energéticas convencionais, é necessário impor uma restrição sobre a entropia de medição igual à divergência de Rényi em relação ao estado de Gibbs, revelando a importância física ainda inexplorada dessa divergência no equilíbrio térmico quântico.