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World File Search System化学现象
在计算扩展图能及其热力学特性上
化学图理论是计算化学1、2的重要分支，将数学的复杂性与分子研究的复杂性质相结合。我们表示分子是原子是节点的图，键是边缘。这种方法允许研究人员使用图理论工具来操纵和仔细检查分子结构，从而对各种化学现象产生深刻的看法。这种方法已经彻底改变了分子特征，反应机理以及功能和结构内的相互作用的检查。化学图理论3，4构成了开发计算工具和算法的基础，这在现代化学中至关重要，推动材料设计的发展，药物发现和关键化学原理的阐明。
防护性。该模型为实验结果提供了令人满意的定量方法，适用于临界R
广泛的物理和化学现象与离子与固体和表面的相互作用有关。通过能量颗粒对固体的辐照产生了现象的变化。入射颗粒的反向散射，电子和光子的发射以及目标原子和分子的射血（即溅射）可能会发生，从而通过传入的能量颗粒将目标原子从其原始位置置换。这样的离子照射我改变了晶体结构，而离子植入也已广泛用于材料修饰，特别是用于掺杂超导体以改善通量固定或用于半导体材料的掺杂。我们介绍了在累积轻离子照射下高温超导体YBCO的电特性修饰的研究。要了解我们的结果并提供定量估计值，我们使用了大量有关停止和物质离子范围的实验数据（使用计算机程序SRIM*模拟），详细评估了停止理论的几种简化方法。*www.srim.org
智能系统、机器人和控制论 (ISRC)
我们利用桑迪亚国家实验室在电子和元件小型化方面的能力以及材料科学和电源方面的进步来创建创新系统，这些系统正在医学、太空探索和监视等领域引发革命。我们拥有制造能力，可以开发中小型和微型跳跃、爬行、轮式、履带式和铰接式微型机械车辆。微型自动驾驶车辆的发展与我们先进的控制技术相结合，使得能够开发出能够执行当今难以或不可能完成的任务的微型自动驾驶车辆群，例如定位和拆除地雷、检测化学和生物武器以及核实条约。我们专注于利用机械、电气/电子、磁、流体、热和化学现象以及先进材料的小型多领域工程系统。
V10I3-1236发电的生物动伏系统的开发
抽象的微生物燃料电池和生物光伏系统（BPV）相似，因为它们使用阳极和氧气光合细菌来产生由光触发的细胞外电流。在过去的几十年中，接线方案和多代电极开发的进步有助于在BPV的研究和应用中取得重大进步。有报道称，功率密度高达0.5 w m -2，可以为小型电气设备（如数字时钟）提供动力。由于标准化的进步，可以进一步利用Bio Photelectroectro化学现象来回答有关生物体的生物学问题。强调生物材料，电极设计和界面布线问题，我们希望为生物学家和电化学家提供全面的BPV演变概述，并建议该地区的未来方向。关键词：BPV-生物植物，微生物，真核微藻类，蓝细菌。
锂离子电池的建模和估计
摘要：锂离子电池被广泛认为是电化学能源存储的领先技术。他们在汽车行业的应用，并与可再生能源电网的一体化强调了他们当前的重要性，并预期了他们的实质性未来影响。但是，负责电池监视和控制的电池管理系统需要考虑几个状态，例如电荷状态和健康状况，无法直接测量。为了估算这些指标，使用电池数学模型和基本测量值（例如电压，电流或温度）的算法。本综述着重于对各种模型的全面检查，从复杂但接近物理化学现象到计算更简单但对物理的不了解。估计问题和算法发展的正式基础；和锂离子电池监测中使用的算法。目的是提供一份实用指南，阐明不同的模型并有助于导航不同的现有估计技术，从而简化了开发新的锂离子电池应用程序的过程。
计算化学的生成人工智能
最近的生成人工智能（AI）激增为计算化学带来了令人兴奋的可能性。生成的AI方法在化学物种，发展力场和加快模拟的分子结构方面取得了重大进展。这种观点提供了结构化的概述，从生成AI和计算化学的基本理论概念开始。然后涵盖了广泛使用的生成AI方法，包括自动编码器，一代对抗网络，增强学习，流程模型和语言模型，并突出显示其在包括力场开发以及蛋白质/RNA结构预测在内的不同领域中所选的应用。重点是这些方法真正预测的挑战，尤其是在预测新兴的化学现象时。我们认为，模拟方法或理论的最终目标是预测以前从未见过的现象，并且生成的AI应在认为对化学有用之前受到相同的标准。我们建议要克服这些挑战，未来的AI模型需要整合核心化学原理，尤其是统计力学。
用于计算分子激发能，电离电位和电子亲和力的量子自符合方程式方法
用于估计嘈杂的中间量子量子（NISQ）ERA设备上的分子基态性能，基于变异的量子本特征（VQE）算法的算法已获得流行，因为它们相对较低的电路深度和对噪声的弹性。9,10这导致了一系列成功的演示，涉及当今量子设备和模拟器上小分子的分子基态能量的计算。4,6,11 - 22然而，仅对分子基态能量的估计不足以描述许多有趣的化学过程，这些化学过程涉及某种形式的电子激发。23，例如，化学现象的准确建模，例如光化学反应，涉及过渡金属复合物，光合作用，太阳能电池操作等的催化过程等。需要对分子地面和激发态进行精确模拟。这种系统的电子激发态通常密切相关，因此需要使用复杂的量子化学理论来准确描述。在过去的几十年中，在这方面已经开发了许多方法。24 - 32最初由Stanton和Bartlett开发的运动方程耦合群集（EOM-CC）26方法是一个流行的示例，通常用于计算分子激发剂，例如激发能量
用于计算分子激发能，电离电位和电子亲和力的量子自符合方程式方法
用于估计嘈杂的中间量子量子（NISQ）ERA设备上的分子基态性能，基于变异的量子本特征（VQE）算法的算法已获得流行，因为它们相对较低的电路深度和对噪声的弹性。9,10这导致了一系列成功的演示，涉及当今量子设备和模拟器上小分子的分子基态能量的计算。4,6,11 - 22然而，仅对分子基态能量的估计不足以描述许多有趣的化学过程，这些化学过程涉及某种形式的电子激发。23，例如，化学现象的准确建模，例如光化学反应，涉及过渡金属复合物，光合作用，太阳能电池操作等的催化过程等。需要对分子地面和激发态进行精确模拟。这种系统的电子激发态通常密切相关，因此需要使用复杂的量子化学理论来准确描述。在过去的几十年中，在这方面已经开发了许多方法。24 - 32最初由Stanton和Bartlett开发的运动方程耦合群集（EOM-CC）26方法是一个流行的示例，通常用于计算分子激发剂，例如激发能量