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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。

该论文提出了两种分子固定参考系以消除外电场与柔性分子相对取向的歧义，推导并实现了包含定向外电场的解析核梯度，并通过顺反式甲酰苯胺的几何优化验证了该框架在电场控制化学研究中的准确性与有效性。

该论文利用矩阵树定理，为线性和催化生化系统中的对称性破缺特征推导出了独立于动力学的热力学上下界，揭示了非平衡驱动在塑造生化系统稳态性质及限制反应 - 扩散模式对比度中的核心作用。

本文利用基于林德布拉德方程的马尔可夫量子动力学，研究了光驱动分子纳米结中的电子输运，成功复现了负微分电导、库仑阻塞及电流致发光等实验特征，并预测了光致电流现象。

本文利用含时 Newns-Anderson-Schmickler 模型与 Keldysh 格林函数方法，研究了溶剂中移动吸附物与金属电极间的非绝热电子转移与能量耗散机制，揭示了溶剂声子对电子转移的抑制作用及电极电势的促进作用，并推导了慢速运动极限下的平均能量转移速率解析表达式。

本文提出了一种结合分子动力学模拟与随机哈密顿量的混合原子 - 参数退相干模型，通过引入晶格核自旋噪声修正了铜卟啉分子自旋量子比特弛豫时间的理论预测，成功实现了与实验数据的全场定量吻合，并揭示了不同机制主导下的弛豫与退相干标度律。

该研究利用机器学习势函数揭示了单轴压应力对四方相 BaTiO₃ 极化翻转和畴壁演化的影响，发现约 120 MPa 为 90 度极化翻转的临界应力，且应力增加会降低剩余极化和矫顽场并诱导双电滞回线，从而为应力调控铁电器件设计提供了原子尺度见解。

该研究利用结合神经网络的经典密度泛函理论，揭示了受限共沸混合物中当壁面 - 流体相互作用相同时，吸附选择性会在体相共沸组成处消失（即出现零相对吸附点），并发现该现象与等温压缩系数的极值及界面自由能的极值密切相关，且即使在超临界区也依然成立。

本文提出了一种名为 DMTS-NC 的新方法，通过结合蒸馏多时间步策略与非保守力，在无需微调的情况下显著提升了基于基础神经网络势函数（如 FeNNix-Bio1 和 MACE-OFF23）的分子动力学模拟的稳定性与效率，实现了高达 15-30% 的额外加速，并可将最大时间步长扩展至 10 飞秒。

该研究提出 DIME 框架，揭示了量子相干性通过调控环境退相干，在室温下主导了铜酞菁（CuPc）有机半导体中从超长单晶纳米线到全新多晶型（ $\omega$ -CuPc）的宏观自组装过程，从而为理性设计有机半导体多晶型提供了量子层面的确定性路径。

该研究利用机器学习势函数结合多种密度泛函近似，通过大规模分子动力学模拟确定了氢氦不混溶边界，发现其相分离温度比先前小尺度模拟低约 2000 K，并据此推断氦雨现象在土星中可能发生但在木星中不太可能。