Multiscale perturbative approach to active matter with motility regulation
本文提出了一种基于向后 Kolmogorov 方程多尺度微扰展开的粗粒化方法，用于研究具有运动调节机制的干标量活性物质，该方法不仅适用于多种微观动力学和非马尔可夫过程，还能在特定条件下揭示有效平衡态或定量描述大尺度粒子流的产生，并成功应用于从单粒子到活性聚合物及群体感应系统的多种模型。
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1537 篇论文
统计力学是连接微观粒子运动与宏观物质性质的桥梁，它帮助我们理解为何冰会融化、为何磁铁能吸起回形针。在凝聚态物理领域，这一理论框架至关重要，它揭示了从超导材料到复杂流体等日常现象背后的深层规律。
Gist.Science 持续追踪来自 arXiv 的最新预印本，确保您能第一时间接触到这些前沿研究。我们对每一篇新发表的论文进行深度处理，不仅提供详尽的技术解析，更用通俗易懂的语言提炼核心发现，让复杂的物理概念变得触手可及。
以下是本领域最新收录的论文列表，邀请您一同探索物质世界的奇妙规律。
Group Convolutional Neural Network for the Low-Energy Spectrum in the Quantum Dimer Model
该研究利用具有 p4m 对称性的群卷积神经网络（GCNN）成功求解了量子二聚体模型在 尺寸下的基态，通过精确的能量与序参量分析确定了 时为四重简并基态，并将可能的混合/斑块相区域限制在 ，从而证明了 GCNN 是研究基态相图的有效工具。
Coherent error induced phase transition
本文研究了量子稳定子码在相干幺正误差下的逻辑信息稳定性，发现当错误率超过临界阈值时，系统会发生相变，导致逻辑态发生不可逆的旋转并破坏纠错能力，且该现象在表面码和非局域随机稳定子码中均被证实。
Critical behavior of isotropic systems with strong dipole-dipole interaction from the functional renormalization group
该研究利用包含波函数重整化的局域势近似（LPA'）下的泛函重整化群方法，计算了具有强偶极 - 偶极相互作用的三维磁体临界指数，发现其由缺乏共形不变性的 Aharony 不动点主导，且所得指数与同一框架下计算的 Heisenberg 普适类指数非常接近。
Score Shocks: The Burgers Equation Structure of Diffusion Generative Models
该论文通过建立扩散生成模型分数场与粘性 Burgers 方程演化律之间的联系，揭示了模式间界面的锐化机制（即“物种形成”），并推导出了基于双组分混合模型的对数比率 界面剖面和通用的物种形成判据。
Rhythm as an ordered phase of sound: how musical meter emerges in a statistical mechanical model
该论文构建了一个基于统计力学的音乐节奏模型，通过优化人类对重复模式与多样性的心理偏好平衡，成功模拟了从无序到有序的节奏相变，并在巴赫作品的实证分析中验证了其预测能力。
Efficient fluid extraction through hydraulic fracture in capillary fiber bundle model
该研究通过一维毛细管纤维束模型模拟水力压裂过程，发现压裂事件能降低毛细管阈值并促进流体从非线性流动向达西流动转变，进而揭示了存在一个使流体提取效率最大化的最佳压力梯度，并提出了利用局部流速波动和香农熵变化来低成本地识别该最佳工况的方法。
Stochastic Thermodynamics for Autoregressive Generative Models: A Non-Markovian Perspective
该论文建立了一个基于随机热力学的通用理论框架，用于分析包括 Transformer 在内的自回归生成模型所产生过程的非马尔可夫特性，提出了可高效估计的熵产生指标，并将其分解为压缩损失与模型失配等具有信息论意义的非负项，从而为量化大语言模型等高度非马尔可夫过程的不可逆性提供了新途径。
Machine Learning the order-disorder Jahn-Teller transition in LaMnO
该研究利用基于机器学习势函数的分子动力学模拟，揭示了 LaMnO 在约 750 K 发生的 Jahn-Teller 相变是由 MnO 八面体 畸变的有序化驱动的一级序 - 无序转变，并证实了该转变机制在有限温度下表现出显著的非谐效应及动态局部畸变。
Controlling the rain fall statistics using Mean-Reverting Jump Diffusion model
该论文提出了一种均值回归跳跃扩散随机模型，利用印度东北部长期降雨数据验证了其在模拟降雨间歇性、极端事件及多分形特征方面的有效性，并展示了通过调整参数控制降雨统计分布及极端事件发生的能力。