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化学物理这一交叉领域探索着分子层面的物理规律，架起了化学变化与物理原理之间的桥梁。在这里，科学家通过理论模型和实验手段，深入理解原子如何结合、能量如何转化以及物质在微观尺度下的独特行为。

Gist.Science 致力于让 arXiv 上的最新研究成果触手可及。我们实时追踪并处理该分类下发布的所有预印本，为每一篇论文提供通俗易懂的科普解读与详尽的技术摘要，帮助不同背景的读者跨越专业术语的障碍，轻松把握前沿动态。

以下是该领域近期在 arXiv 上发布的最新论文精选。

本文提出了一种基于分治启发式算法的可扩展方案，通过将分子对接问题转化为最大权重独立集（MWIS）问题，利用中性原子量子处理器（或模拟器）解决了生物分子规模与当前量子硬件容量之间的失配问题，并在多个真实蛋白质-配体复合物上验证了其优于贪婪算法的性能及生物学相关性。

本文研究了在均匀带电的长缝隙中，通过调节静水压降 $\Delta p$ 来改变浓度和表面电势分布，从而实现对电渗流（diffusio-osmosis）流量的有效调控。

本文通过泄漏辐射显微镜研究了金纳米结构中的表面等离激元与J-聚集体激子之间的耦合，发现这种耦合会导致能带发生避越交叉（Rabi分裂约30 meV），并由于能量耗散到J-聚集体的暗态中，使得耦合态的寿命显著缩短。

本文通过应用广义爱因斯坦关系研究了光学谱线形状模型，发现布洛赫模型、随机模型及半经典布朗振子模型因不满足详细平衡而失效，而量子布朗振子模型在不同阻尼和能量条件下均能严格遵守该关系，证明了其与黑体辐射详细平衡的一致性。

本文提出了一种基于自洽 $GW$（sc$GW$）马苏巴拉频率轴参考态的 Bethe-Salpeter 方程（BSE）求解器，通过引入等离激元极化模型对静态 Casida 公式进行动力学修正，在保持计算效率的同时，显著提升了小分子单重态与三重态激发能的预测精度。

本文研究了四极杆质量过滤器（QMF）中电极杆微小倾斜（锥形或喇叭形几何结构）对离子稳定性区域、高阶场分量以及分辨率与透过率性能的影响，指出即使是极小的几何偏差也会导致质量分辨率的下降。

本文开发了一种结合机器学习与第一性原理计算的工作流，通过模拟大尺度扭转过渡金属硫族化合物（TMDs）中的动态莫尔势能演化，揭示了晶格动力学如何促进电子局域化并诱导稳健的维格纳晶体（Wigner crystallization）形成。

DeepHartree 通过将 E(3) 等变神经网络与泊松方程耦合构建神经场，实现了对线性原子轨道（LCAO）密度泛函理论（DFT）的加速，在保持物理严谨性的同时，通过将高复杂度的解析积分转化为近线性的数值推理，显著提升了大规模体系自洽场（SCF）计算的效率与可扩展性。

本文通过结合多尺度分子动力学模拟与量子能量分解分析，揭示了疏水深共晶溶剂（HES）提取污染物（以双酚A为例）的微观驱动机制，为实现该类绿色溶剂的预测性设计提供了可靠的方法学框架。

本文利用机器学习原子间势驱动的分子动力学模拟，从微观角度揭示了硫在不同压力下的 $\lambda$ 转变（温度诱导聚合）机制，并构建了包含聚合线与熔化线在临界点合并的压力-温度相图。

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