- 预测新催化剂的物理化学性质
- 从分子层面深入理解均相和非均相催化机理
- 支持间接和直接催化剂设计
催化与反应性
在原子层面加速催化剂设计并优化化学反应
受不断增长的市场需求和严格的环境法规驱动，对新材料的需求十分迫切。为满足这些需求，各行业的科学家们正在探索新的催化与非催化工艺，以帮助降低能耗、消除不需要的副产物，并提高化学反应的选择性和反应活性。
Schrödinger 先进计算工具通过尖端的基于物理的建模、机器学习（ML）以及协作式信息学平台，提供了一系列解决方案，从而加速了这些新一代催化与非催化过程的发现。
由催化专家设计的直观计算工作流
适用于所有材料类型的易用型系统构建工具
适用于基于物理的仿真、机器学习和数据分析的强大工作流
专业的客户支持和丰富的培训资源
我们如何助您实现创新
加快新催化剂的上市速度
优化非催化反应中的反应性
- 阐明化学反应的机理
- 自动预测反应物的选择性和活性
- 评估热分解产物
深入探秘：均相催化剂的设计
均相与非均相催化剂的设计
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案例研究与网络研讨会
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材料科学应用中的分子建模：均相催化与反应性课程
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- 自主学习内容
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- 指导性与自主性案例研究
文档与教程
了解常见问题的解答，并掌握使用Schrödinger软件的最佳实践。
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