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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.

Revealing Hydroxide Ion Transport Mechanisms in Commercial Anion-Exchange Membranes at Nano-Scale from Machine-learned Interatomic Potential Simulations

Este estudo utiliza simulações de dinâmica molecular com potenciais interatômicos aprendidos por máquina para revelar que o aumento do teor de água em membranas de troca aniônica comerciais conecta clusters de água, permitindo a migração de prótons e a difusão de íons hidróxido, o que estabelece uma ligação direta entre a estrutura em nanoescala e o transporte macroscópico essencial para a produção de hidrogênio verde.

Jonas Hänseroth, Muhammad Nawaz Qaisrani, Mostafa Moradi, Karl Skadell, Christian Dreßler2026-03-17🔬 cond-mat.mtrl-sci

A Primary Unified Geometric Framework of Molecular Reaction Dynamics Based on the Variational Principle

Este trabalho apresenta uma estrutura geométrica unificada para a dinâmica de reações moleculares baseada no princípio variacional, integrando preliminares matemáticos e físicos, interações eletromagnéticas em espaços-tempo curvos e técnicas de inteligência artificial para resolver a equação de Schrödinger e introduzir naturalmente a fase geométrica.

Xingyu Zhang, Jinke Yu, Qingyong Meng2026-03-17🔬 physics

Systematically Improvable Numerical Atomic Orbital Basis Using Contracted Truncated Spherical Waves

Este artigo apresenta um método para construir conjuntos de base de orbitais atômicos numéricos (NAO) com melhoria sistemática, utilizando ondas esféricas truncadas contraídas para minimizar o operador cinético no espaço residual, o que resulta em maior precisão e transferibilidade para descrever propriedades de moléculas e sistemas sólidos, incluindo bandas de condução.

Yike Huang, Zuxin Jin, Linfeng Zhang, Mohan Chen, Rui Chen, Ling Li2026-03-17🔬 physics

Universal method of selective detection of a wide range of pollutants in liquids using conductance quantization

Este trabalho demonstra que o uso de sensores de ponto de contato quântico baseados em quantização de condutância permite a detecção seletiva e universal de uma ampla gama de poluentes, incluindo íons de metais pesados e solventes orgânicos, em concentrações traço em meios líquidos.

O. Pospelov, A. Herus, A. Savytskyi, V. Vakula, M. Sakhnenko, N. Kalashnyk, E. Faulques, G. Kamarchuk2026-03-17✓ Author reviewed ⓘ🔬 physics

The Python Simulations of Chemistry Framework: 10 years of an open-source quantum chemistry project

Este artigo revisa os principais avanços do framework PySCF na última década, abrangendo novos módulos, metodologias, mudanças de infraestrutura e benchmarks de desempenho desde a sua última visão geral em 2020.

Qiming Sun, Matthew R Hermes, Xiaojie Wu, Huanchen Zhai, Xing Zhang, Abdelrahman M. Ahmed, Juan José Aucar, Oliver J. Backhouse, Samragni Banerjee, Peng Bao, Nikolay A. Bogdanov, Kyle Bystrom, Fré (…)2026-03-17🔬 physics

Carbon black and hydrogen production from methane pyrolysis: measured and modeled insights from integrated gas and particle diagnostics in shock tubes

Este estudo apresenta uma investigação integrada experimental e computacional da pirólise de metano em tubos de choque, utilizando diagnósticos de gás e partículas para validar modelos de produção de hidrogênio e carbono negro, destacando a necessidade de aprimorar a cinética de hidrocarbonetos aromáticos policíclicos e a partição de massa entre número e tamanho de partículas para prever com precisão a formação e maturidade do carbono negro.

Gibson Clark, Mohammad Adib, Chengze Li, Taylor M. Rault, Jesse W. Streicher, Enoch Dames, M. Reza Kholghy, Ronald K. Hanson2026-03-17🔬 physics

Auto-WHATMD : Automated Wasserstein-based High-dimensional feature extraction Analysis of Trajectories from Molecular Dynamics

O artigo apresenta o auto-WHATMD, um método automatizado que utiliza a distância de transporte ótimo e recozimento simulado para identificar automaticamente resíduos-chave em trajetórias de dinâmica molecular de alta dimensão, permitindo a comparação quantitativa eficiente de sistemas proteicos e a correlação com afinidades de ligação.

Sosuke Asano, Ikki Yasuda, Katsuhiro Endo, Yoshinori Hirano, Kenji Yasuoka2026-03-17🔬 physics

Explicit, Machine-Learned Two-Body Potentials for Molecular Simulations

Este artigo apresenta um novo potencial híbrido de aprendizado de máquina e mecânica molecular para simulações de sistemas condensados heterogêneos, demonstrando sua precisão em sistemas modelo como diclorometano e acetona, ao mesmo tempo em que destaca as limitações da abordagem puramente de dois corpos em fases condensadas e a necessidade futura de correções de muitos corpos.

Kham Lek Chaton, Eric D. Boittier, Mike Devereux, Markus Meuwly2026-03-17🔬 physics

Excited Pfaffians: Generalized Neural Wave Functions Across Structure and State

Este artigo apresenta as "Excited Pfaffians" e o método de Amostragem por Importância Multi-Estado (MSIS), uma arquitetura de rede neural unificada que permite calcular com alta eficiência e precisão múltiplos estados excitados e superfícies de energia potencial, superando significativamente os custos computacionais e a escalabilidade das abordagens anteriores.

Nicholas Gao, Till Grutschus, Frank Noé, Stephan Günnemann2026-03-17⚛️ quant-ph