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搜索结果: 1-15 共查到量子化学相关记录370条 . 查询时间(0.527 秒)
郑红,西安交通大学新型储能与转换纳米材料研究中心博士生导师,研究员。主要研究方向:应用量子化学,计算化学与分子设计;碳纳米材料的物理化学性质、化反应应机理及其应用(催化、储能、生物医学等;新型纳米催化材料的设计。
2024年3月11日,中国科学院高能物理研究所方亚泉团队和北京大学周辰团队合作,在环形正负电子对撞机的希格斯物理的模拟分析中,尝试基于国产的量子计算机,利用量子支持向量机(QSVM)的ML算法,分析希格斯粒子衰变到双光子过程,达到了与传统SVM类似的敏感度;并且,基于国产量子计算机硬件的结果与国际上同类量子计算机的结果也是可比的。研究结果作为首篇利用国产量子计算机硬件实施高能物理QML物理分析研究...
岳凡,博士,副教授,主要教授无机化学、无机及分析化学、物理化学、结构化学、计算机化学及基础化学实验等课程。从事氧合配合物的合成与性能、光致/电致发光材料的合成、晶体化学与量子化学方面的研究工作。参与国家自然基金项目2项,发表学术论文140余篇,其中SCI100余篇。
报告人:杨学明 教授 南方科技大学
【北京大学物理化学讲座】The route going from transition path time distributions and protein folding times, to quantum mechanics, tunneling times and nonadiabatic transition times
In this talk, we will first introduce a class of Gaussian processes, and prove the quasi-invariant theorem with respect to the Gaussian Wiener measure, which is the law of the associated Gaussian proc...
中国科学技术大学教授潘建伟、赵博等,利用相干合成方法在国际上首次制备了高相空间密度的超冷三原子分子系综。科研人员在基态双原子分子和原子Feshbach共振附近利用磁缔合技术从简并的钠钾分子-钾原子混合气中制备了超冷三原子分子系综,向基于超冷分子的超冷量子化学和量子模拟研究迈出了重要一步。12月2日,相关研究成果发表在《科学》(Science)上。
中国科学院院士、中国科学技术大学教授郭光灿团队在二维范德瓦尔斯材料固态自旋色心领域取得重要进展。该团队李传锋、唐建顺研究组与匈牙利魏格纳物理研究中心教授AdamGali等合作,实验研究并理论解释了六方氮化硼(hexagonalboronnitride,hBN)中带负电硼空位(VB-)色心受磁场调制的自旋相干动力学行为,揭示了hBN中VB-色心电子自旋与核自旋之间的相干耦合和弛豫机制,这对发展基于二...
中国科学技术大学中国科学院微观磁共振重点实验室彭新华研究组在自旋量子精密测量领域取得重要进展,首次提出和验证了Floquet自旋量子放大技术,该技术克服了以往只在单个频率处量子放大的局限性,实现了多频段极弱磁场信号的量子放大,灵敏度达到了飞特斯拉水平。相关研究成果于2022年6月9日以“Floquet Spin Amplification”为题在线发表于著名国际学术期刊《Physical Revi...
刘大勇,男,汉族,1974年9月生,安徽合肥人,博士/副教授,博士学位。
张冬菊,女,教授,博士生导师,中国化学会理论化学专业委员会委员,中国化工学会离子液体专业委员会委员,山东化学化工学会物理化学委员会理事.多次受邀出席国际学术会议和全国性学术会议并做邀请报告,曾获“山东省自然科学学术创新奖”一等奖和“山东高等学校优秀科研成果奖”一等奖,已在《ACS Catal.》、《Chem. Eur. J.》、《ACS Appl. Mater. Interfaces》、《Envi...
自从1925年H.S Taylor提出催化活性中心的概念以来,人们试图通过各种方法与理论理解催化活性的起源,以期能够快速而准确地预测活性中心的位置,并达到设计高活性催化材料的目的。这其中,基于中间物吸附/脱附以及d带中心等理论的密度泛函理论计算取得了巨大的成功。但是这种方法算量巨大,对算力和人力都提出了极高的要求,此外也很难对材料的所有晶面做出全面的分析,极大限制了其对新材料的预测功能。那么,是否...
2022年4月29日,中国科学院院士、中科院兰州化学物理研究所刘维民研究员和西北工业大学齐卫宏教授通过高通量计算和实验揭示了二维材料层间结合能与结合力的关系,提出只有层间结合力才能作为二维材料剥离难易程度的判据(而不是结合能)。
厦门大学化学化工学院Pavlo O. Dral副教授与其博士后Arif Ullah发展了一种极快的基于人工智能(AI)的量子动力学(QD)方法,该方法被应用于出现在绿硫细菌中的Fenna-Matthews-Olson (FMO)复合物的激发能量转移。相关成果以“Predicting the future of excitation energy transfer in light-harvesti...

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