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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。
该研究评估了多种 MACE 机器学习势函数在模拟高浓度“盐包水”电解质中的性能，证明通过微调基础模型不仅能克服传统第一性原理分子动力学在采样时间和效率上的局限，还能准确捕捉难以采样的构型（如短 Li-Li 距离）并与实验观测值高度吻合，同时指出需审慎选择参考泛函以避免经验色散校正带来的负面影响。
该研究通过修正有限锂团簇计算以逼近热力学极限，利用多种高精度量子化学方法计算了碳酸乙烯酯在锂（100）表面的吸附能与分解势垒，确立了可靠的基准数据，并指出B97X-V 泛函是研究锂金属负极界面电解液溶剂化学的优选方法。
该研究结合固定床/批式实验与原子级分子动力学模拟，阐明了油菜秸秆生物炭去除 Mn(II) 的机制，揭示了高温生物炭主要通过诱导碱性沉淀去除 Mn(II)，而低温生物炭则依赖离子交换和去质子化位点的表面络合，从而为设计靶向锰污染修复的工程生物炭提供了理论依据。
本文回顾了液体状态物理的历史背景，并从理论、计算和实验（特别是 X 射线和中子散射技术）角度综述了液体原子尺度动力学研究的最新进展，同时展望了该领域的未来机遇。
本文提出了一种新颖的张量机器学习方法，能够以高精度预测多种沸石材料中关键核的完整 NMR 张量及全谱，从而克服了第一性原理计算的高昂成本，为复杂沸石体系的高通量 NMR 模拟开辟了新途径。
该研究提出了一种结合软着陆电喷雾离子束沉积（ESIBD）与冷冻电镜（cryoEM）的通用方法，实现了可溶性蛋白的高分辨率结构解析，并建立了蛋白质表面溶剂暴露程度与脱水诱导结构变化之间的关联。
本文推导了态平均轨道优化配置相互作用单激发（SACIS）及其自旋投影扩展（SAECIS）的解析核梯度，通过变分轨道弛豫有效克服了传统 CIS 方法的基态轨道偏差，以平均场计算成本实现了无需自旋投影即可准确描述锥形交叉拓扑和几何结构的黑盒化低耗计算方案。
该研究利用贝叶斯机器学习与约束随机游走方法，在实验现场（in situ）针对三苯甲基和硝基氧样品直接设计了高效的宽带脉冲动态核极化（DNP）序列，有效克服了传统理论设计在复杂电子 - 核自旋系统中的局限性。
本文提出了正电子耦合簇单双激发（POS-CCSD）方法，通过平等处理电子与正电子并包含双电子 - 单正电子激发，成功计算了原子负离子及多种极性/非极性多原子分子的正电子结合能，揭示了电子关联在描述此类复杂系统中的关键作用，尽管受限于基组收敛速度导致定量精度尚未完全达到实验水平。
该论文提出了一种受朗道费米液体理论启发的占据数外推（OE）方法，通过基态计算的泰勒展开以的代价高效预测多种激发态能量，同时保留了SCF的物理特性并赋予激发能准粒子能量与广义屏蔽相互作用之和的物理诠释。