🔬 Category

physics.chem-ph

785 artigos

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.

Pushing the limits of one-dimensional NMR spectroscopy for automated structure elucidation using artificial intelligence

Este artigo apresenta uma estrutura de aprendizado profundo baseada na arquitetura transformer que alcança com sucesso a elucidação automatizada de estruturas de novo para moléculas orgânicas com até 40 átomos não-hidrogênio utilizando apenas espectros de RMN de 1^1H e 13^{13}C unidimensionais, identificando corretamente a molécula alvo dentro das 15 principais previsões em 60,4% dos casos.

Frank Hu, Jonathan M. Tubb, Dimitris Argyropoulos, Sergey Golotvin, Mikhail Elyashberg, Grant M. Rotskoff, Matthew W. Kanan, Thomas E. Markland2026-06-10🔬 physics

Electron Paramagnetic Resonance Study of Radical Species on NaNbO3@CeO2-Modified Carbon Vulcan XC72 Gas Diffusion Electrode for Electrochemical Degradation of Paracetamol via Electro-Fenton

Este estudo utiliza a espectroscopia de Ressonância Paramagnética Eletrônica (EPR) para quantificar diretamente as espécies de radicais e demonstrar que um ânodo de diamante dopado com boro, em conjunto com um eletrodo de difusão gasosa modificado com NaNbO3@CeO2, alcança uma degradação de paracetamol significativamente mais rápida e completa via processos de eletro-Fenton em comparação com ânodos de platina, estabelecendo, assim, um arcabouço mecanístico validado para a otimização do tratamento eletroquímico de água.

Caio Machado Fernandes, Joao Paulo C. Moura, Aline B. Trench, Rafael Sotana, Ana Maria P. Neto, Willy G. Santos, Mauro C. Santos2026-06-10🔬 physics

Efficient analytic continuation approach to Bethe-Salpeter excitation spectra in selected energy windows

Este artigo propõe um método eficiente de continuação analítica que constrói espectros de absorção de Bethe-Salpeter dentro de janelas de energia específicas ao calcular iterativamente tensores de polarizabilidade em um conjunto grosseiro de frequências complexas para formar uma representação de fração contínua de valores matriciais, a qual é então validada através de diversos sistemas moleculares e nanoestruturados.

Ivan Duchemin, Xavier Blase2026-06-10🔬 cond-mat.mtrl-sci

Fe3O4 Nano-octahedra/Vulcan XC72: Optimization and Combination with Solar-Based Electro-Fenton for Progestins Degradation

Este estudo demonstra que um eletrodo de difusão gasosa modificado com 3% de Fe3O4 nano-octaédrico suportado em Vulcan XC72 aumenta significativamente a geração de peróxido de hidrogênio e degrada eficazmente mais de 70% de progestinas disruptoras endócrinas (levonorgestrel e gestodeno) em água através de processos de foto-Fenton e eletro-Fenton assistido por anodo otimizados.

Juliana M. S. de Jesus, Caroline de O. Carrilho, João P. C. Moura, Aline B. Trench, Caroline C. Augusto, Bruno L. Batista, Mauro C. dos Santos2026-06-10🔬 physics

Influence of CeO2_2MnOx_x heterostructure on Hydrogen Peroxide Electrogeneration on Carbon-Based Catalysts

Este estudo demonstra que nanopartículas de CeO2_2 e CeO2_2MnOx_x de baixa carga suportadas em carbono Vulcan XC-72 aumentam significativamente a seletividade e a atividade para a eletrogeração sustentável de peróxido de hidrogênio via a reação de redução de oxigênio de dois elétrons, com o catalisador 1% CeO2_2MnOx_x/C alcançando até 90% de seletividade.

Caroline de O. Carrilho, Juliana M. S. de Jesus, João Paulo C. Moura, Dara Silva Santos, Aline B. Trench, Caio Machado Fernandes, Aila O. Santos, Odivaldo C. Alves, Júlio C. M. Silva, Mauro C. dos San (…)2026-06-10🔬 cond-mat.mtrl-sci

Full-State and Reduced-Moment Encodings: A Representation-Level View of Equilibrium Quantum Many-Body Theory

Este artigo propõe uma estrutura unificada de nível de representação para a teoria de muitos corpos quânticos de equilíbrio que caracteriza diferentes métodos como codificadores que mapeiam estados admissíveis para variáveis específicas, esclarecendo, assim, as condições para reconstrução exata e unificando conceitos como funcionais, núcleos e incorporação quântica através da análise de fibras de estado e informação relevante para a tarefa.

Nan Sheng2026-06-10🔢 math-ph

PoseBusters: AI-based docking methods fail to generate physically valid poses or generalise to novel sequences

Este artigo apresenta o PoseBusters, uma ferramenta de validação que demonstra que os atuais métodos de docking de proteína-ligante baseados em aprendizado profundo frequentemente falham em gerar estruturas fisicamente plausíveis ou em generalizar para novas sequências, apresentando, assim, um desempenho inferior às ferramentas de docking clássicas que incorporam melhor princípios físicos essenciais.

Martin Buttenschoen, Garrett M. Morris, Charlotte M. Deane2026-06-09🧬 q-bio

Benchmarking foundation potentials against quantum chemistry methods for predicting molecular redox potentials

Este estudo avalia o potencial de modelos de fundação de aprendizado de máquina em comparação com métodos de química quântica para a predição de potenciais redox moleculares, revelando sua alta precisão para transferência de elétrons acoplada a prótons, mas limitações para transferências de múltiplos elétrons, e propõe um fluxo de trabalho híbrido que combina a otimização de geometria eficiente baseada em potencial com o refinamento de energia por DFT de ponto único para permitir a triagem de alto rendimento escalável.

Yicheng Chen, Lixue Cheng, Yan Jing, Peichen Zhong2026-06-09🔬 physics