Migration of phthalate plasticisers in heritage objects made of poly(vinyl chloride): mechanical and environmental aspects
本文研究了邻苯二甲酸酯类增塑剂在遗产聚氯乙烯（PVC）物件中的迁移情况，以确立表面清洁通常安全且有益，同时提出一套逐步无损评估方案以指导保护决策。
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763 篇论文
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。
FragmentNet: Adaptive Graph Fragmentation for Graph-to-Sequence Molecular Representation Learning
本文介绍了 FragmentNet，这是一种图到序列模型，它采用一种新颖的自适应分词器将分子分解为粒度可调且化学上有效的片段，证明了在此片段级别进行预训练相较于传统的原子级别或基于刚性规则的方法，能显著提升下游性质预测性能。
Modelling the photocatalytic oxidation of methane and other air pollutants for applications in ventilation systems
本研究评估了在紫外-C 光照射下利用二氧化钛对甲烷及其他污染物进行光催化氧化的效果，提出了一个经验证的模型，该模型预测在通风规模应用中转化效率较低，但确认当二氧化碳当量去除量超过系统的能源和材料成本时，将产生净气候效益。
Excitation density controlled regimes of collective light--matter dynamics
本文建立了一个基于分子数（）和激发数（）的双参数相图，以界定集体光物质动力学中平均场近似与单激发近似的有效性，揭示了激发密度如何支配从线性谐振到非线性非谐振拉比振荡的过渡。
Transformer refined quantum sampling for strongly correlated electronic structure
本文介绍了 QiankunNet-QSCI，这是一种混合量子 - 经典框架，它将运行于祖冲之 3.1 处理器上的高效幺正选组态相互作用 ansatz 与 Transformer 神经网络相结合，以在当前含噪声中等规模量子设备上准确重构电子波函数，并对 [2Fe-2S] 铁氧还蛋白和固氮酶 P 团簇等强关联体系实现化学精度。
Transport-preserving neural ab initio scattering kernels for rarefied binary gas mixtures
本文提出了一种用于神经从头算散射核的多尺度验证框架，该框架确保稀薄二元气体混合物中的输运守恒，并证明氦 - 氩散射的神经代理在微观散射指标和宏观直接模拟蒙特卡洛混合物模拟中均实现了高精度。
Orbital-Engineered Altermagnetism in Two-Dimensional Square Lattices
本文建立了一个微观框架，证明交织双轨道二维方格晶格中的轨道各向异性会产生g波反铁磁性，并指出M-TCNX金属有机框架单层是极具前景的候选材料。
Bipartite Cholesky Graph Networks for Many-Body Quantum Chemistry
本文介绍了二分图Cholesky网络，这是一种新颖的架构，它利用密度拟合Cholesky分解将电子排斥积分建模为结构化的二分图，从而保留高阶相互作用结构，并在预测分子相关能方面相比现有的压缩标量特征方法实现了更高的精度。
Thermal PBE in warm dense matter: Does it matter and is it accurate?
本文表明，在科恩 - 香密度泛函理论中实现热 Perdew-Burke-Ernzerhof（PBE）泛函可显著提高温稠密物质模拟的精度，以可忽略的计算代价使能量、力、压强和电荷密度与路径积分蒙特卡洛参考数据相吻合。
Bayesian Estimation of Spectroscopic Parameters: Application to the Atomic Nitrogen Bound-Bound System
本研究采用贝叶斯反演方法处理 NASA 艾姆斯电弧激波管光谱数据，以推断并显著降低十八个氮光谱参数的不确定性，从而使高超声速再入预测辐射热通量的不确定性降低五倍。