Interface-dependent Phase Transitions and Ultrafast Hydrogen Superionic Diffusion of H2O Ice
该研究结合神经网络、主动学习与大规模分子动力学模拟，揭示了金刚石压砧界面效应会显著降低氢超离子相变温度、诱导冰相发生逆贝恩机制转变，并重新定义了高压冰的稳定性场，从而解释了实验与理论间的诸多不一致。
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1002 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。
In-phase current and temperature oscillations reduce PEM fuel cell resistivity: A modeling study
该研究通过建立非等温分析模型，发现质子交换膜燃料电池阴极催化剂层中电流与温度的同相谐波扰动可通过降低质子传输损耗来减小阻抗和静态极化电阻，甚至在特定振幅下完全消除这些损耗。
TENSO: Software Package for Numerically Exact Open Quantum Dynamics Based on Efficient Tree Tensor Network Decomposition of the Hierarchical Equations of Motion
TENSO 是一款基于树张量网络分解层次运动方程（HEOM）的开源软件包，能够高效处理复杂热环境下的非马尔可夫开放量子动力学模拟，支持任意阶张量树结构及多种传播策略，适用于化学和量子信息科学等领域的精确数值计算。
The Convergence Frontier: Integrating Machine Learning and High Performance Quantum Computing for Next-Generation Drug Discovery
本文提出通过融合机器学习、高性能计算与量子计算（特别是混合量子 - 经典架构），利用希尔伯特空间映射突破传统计算瓶颈，从而实现具有量子精度的药物发现与新材料模拟。
Mechanistic Insights into Enhanced Alkaline Oxygen Evolution on Zn-Al Alloy Electrodes
该研究通过实验与理论计算表明，在锌基合金中引入 10 wt.% 的铝能显著优化电子结构并增加表面活性位点，从而在碱性析氧反应中实现比纯锌及其他过渡金属催化剂更优异的催化活性和更低的过电位。
Rotational excitation of asymmetric-top molecular ions by electron impact: application to HO, HDO, and DO
该论文利用结合 R 矩阵散射理论、多通道量子亏损理论、参考系变换理论及库仑玻恩近似（后两者已适配非对称陀螺转子）的理论框架，研究了电子碰撞对 HO、HDO和 DO三种非对称陀螺分子离子的转动激发，并提供了从基态出发的态分辨截面与速率系数。
Quantum Chemistry Driven Molecular Inverse Design with Data-free Reinforcement Learning
本文提出了一种基于强化学习和量子力学计算的无数据生成模型，通过五模型算法与实时构象采样奖励机制，成功实现了无需预训练数据即可高效生成具有目标性质的新分子。
Open Quantum Dynamics Theory for Coulomb Potentials: Hierarchical Equations of Motion for Atomic Orbitals (AO-HEOM)
该论文基于保持旋转对称性的三维系统 - 浴模型，推导了用于处理库仑势系统热浴动力学的数值精确原子轨道层级运动方程（AO-HEOM），实现了对有限温度下非微扰和非马尔可夫系统 - 浴相互作用的非微扰处理，并通过计算原子系统的线性吸收谱验证了该理论框架的有效性。
System-Bath Modeling in Vibrational Spectroscopy via Molecular Dynamics: A Machine Learning Framework for Hierarchical Equations of Motion (HEOM)
本文提出了一种结合经典分子动力学与机器学习的框架，通过构建基于布朗振子和德拜谱密度函数的系统 - 浴模型，实现了对溶液中分子振动（特别是水分子 OH 伸缩与弯曲模式）的非马尔可夫耗散与退相干过程的精确描述，并支持在层级运动方程（HEOM）框架下进行非线性振动光谱的量子模拟。
Potential-Barrier Affinity Effect in Solid Systems
该论文提出了一种名为“势垒亲和效应”（PBA）的新机制，指出当电子能量超过势垒最大值时，电子会在原子间区域显著积累，从而颠覆了传统关于电子局域化需依赖势阱或杂化轨道的认知，并为理解化学键形成及材料微观设计奠定了全新理论基础。