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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。
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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（-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。
该研究通过理论分析挑战了供体 - 受体二面角正交时自旋轨道耦合（SOC）最优的传统观点，揭示了在特定对称性条件下 SOC 反而在正交构型下被最小化，且激活相关 SOC 通道需要分子具有手性并采用斜向取向。
该论文提出了一种基于原子电荷的通用电子集体变量框架，利用在 QM/MM 数据上训练的神经网络模型来描述化学反应中的电子重排过程，从而克服了传统几何描述符在可迁移性和物理本质表征方面的局限性。
该论文介绍了 GPU4PySCF 中基于 GPU 加速的 TDDFT-risp 方法，通过结合最小辅助基组、交换空间截断及主机内存辅助 Davidson 求解器等策略，实现了在单张 A100 GPU 上对数千原子规模大有机分子激发态的高效计算，在保持较高精度的同时将计算时间缩短至分钟至小时级。
该研究展示了在强电场和固定电荷密度下，通过扭转双层石墨烯中解耦的电子系统实现层选择性氢化及质子传输，从而驱动导体 - 绝缘体相变并构建可配置逻辑门，为新型能源与信息处理器件开辟了基于双二维电子气控制电化学过程的新途径。
本文提出了一种基于耗散子代数的非微扰、非马尔可夫量子方法，用于研究一维分子链中局部耦合探针的热输运特性，并通过数值模拟揭示了温度、频率及高阶耦合等因素对热流的影响。
该研究通过理论模拟证明，基于五聚体二聚体单重态裂分产生的自旋极化五重态系综，在检测小核自旋系综时具有比传统单体更优的相互作用截面，为利用高自旋多激子态作为化学可调的高灵敏度量子探针奠定了理论基础。
该研究评估了介电一致参考相互作用位点模型（DRISM）在模拟电化学双电层中的表现，发现默认混合规则会导致钠离子过度聚集，而采用成对特定的金属 - 离子参数则能显著改善模型的准确性并实现更对称的充电行为。