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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。

本研究结合光谱学与双原子分子模拟，揭示了氩低温基质中的铯原子占据具有不同对称性的多个捕获位点，从而导致复杂的荧光、巨大的斯托克斯位移以及显著的主客体晶格重组。

本文评估了 BEDT-TTF 盐中 C=C 伸缩振动模式在确定电荷分布方面的可靠性，结论是：尽管这些模式能有效识别电荷有序性，其频率随基本电荷变化约 141 cm⁻¹，但结构差异限制了其在测量绝对位点电荷时的精度，导致不确定性约为±0.045e。

本文介绍了 LeanBET，这是一个在 Lean 4 中实现的完全可执行且经过形式化验证的 Brunauer–Emmett–Teller（BET）比表面积分析流程，它在保证数学正确性的同时，实现了与既定的 BETSI 参考实现近乎完美的数值一致性。

本文提出了一种量子算法，通过利用 Riesz 投影算子对稳定解进行块编码，高效求解量子化学中随机相位近似理论下的代数 Riccati 方程，该方法相较于经典方法在激发秩方面具有潜在的指数级优势，同时为处理耦合簇理论中的非线性矩阵方程等提供了框架。

本文预测了一种新型常压富硼超导化合物（XB $_{12}$ ）家族，该家族由相互连接的 B $_{12}$ 二十面体超原子和电正性客体原子组成，其临界温度高达 42 K，这一特性由跨超原子内和超原子间振动的广泛电子 - 声子耦合所驱动。

本文介绍了一种基于秩约化运动方程耦合簇形式的方法，该方法利用Tucker分解以 $N^6$ 的计算成本和 $N^4$ 的存储需求纳入全三激发，同时在各类分子体系中保持与标准方法相当的高精度。

本文介绍了 TSAgent，这是一种自主代理工作流，能够在密度泛函理论（DFT）水平上自动化过渡态搜索，其精度可与人类专家媲美，并成功驾驭复杂的多步模拟挑战，以复现既定的科学标度关系。

本文介绍了一个全面的量子化学数据集，该数据集包含在 OM2/MRCI 水平下计算的 26 万个小分子的基态和圆锥交叉结构，旨在促进光化学与机器学习的融合，以研究激发态反应过程。

本研究利用离子阱实验和电子结构计算，揭示了一种气相嘧啶阳离子与乙炔之间无势垒的新反应路径，该路径可自发生成含氮多环芳烃，从而为这些物质在星际介质和土卫六大气中观测到的丰度提供了可能的解释。

本文介绍了蛋白质水合神经网络（PHNN），这是一种可迁移的隐式溶剂模型，它通过学习对解析连续介质参数的修正而非应用事后能量调整，从而提升蛋白质溶剂化热力学的准确性，进而在实现高数据效率的同时，确保在域外体系上具备稳健的性能。