Excited Pfaffians: Generalized Neural Wave Functions Across Structure and State
该论文提出了多态重要性采样(MSIS)和受哈特里 - 福克启发的“激发态帕夫里安”(Excited Pfaffians)架构,实现了仅需恒定样本量即可高效计算多态重叠,从而显著加速了从碳二聚体到铍原子等多种分子体系的激发态及多态势能面的神经网络波函数模拟。
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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。
该论文提出了多态重要性采样(MSIS)和受哈特里 - 福克启发的“激发态帕夫里安”(Excited Pfaffians)架构,实现了仅需恒定样本量即可高效计算多态重叠,从而显著加速了从碳二聚体到铍原子等多种分子体系的激发态及多态势能面的神经网络波函数模拟。
该研究通过高精度的 wB97XD/Def2TZVPP 水平密度泛函理论计算,澄清了丙烯酰胺稳定构象数量的争议,确认其存在三个稳定构象(一个平面“顺/反”构象和一对能量简并的镜像“偏斜”构象)及相应的三个过渡态,并提供了振动光谱、电荷分布等详细数据以修正既往文献。
该论文通过建立量子主方程模型,揭示了自由基溶液中随机分子碰撞导致的二阶交换项平均效应是产生宏观铁磁耦合及增强磁化强度的关键机制,从而解释了传统理论无法涵盖的实验现象。
本文提出了一种基于 Snakemake 的开源自动化工作流,通过耦合机器学习势函数与 eOn 软件,实现了从端点准备到路径优化的气相分子反应路径 nudged elastic band (NEB) 计算全流程的标准化与可复现。
本文提出了一种基于柯尔莫哥洛夫 - 阿诺德网络(KAN)的代理模型,用于加速化学平衡计算,并在水泥基准测试中证明其精度优于传统多层感知机,同时首次将其应用于模拟含放射性核素固溶体的共沉淀过程,为深地质废物处置库的安全评估提供了高效工具。
该研究利用反应分子动力学模拟,揭示了聚合物(聚苯乙烯和聚硝酸乙烯)薄膜在 RDX 冲击诱导孔隙坍塌过程中对热点温度及临界性的复杂影响,阐明了惰性聚合物既可能抑制也可能在特定几何构型下加速化学反应的微观机制。
该研究利用离子束技术(NRA、RBS 和 FIB)结合电化学测试与第一性原理模拟,系统分析了六种金属(Mg、Zn、Al、Ag、Sn、Cu)在锂离子电池中的锂化行为,揭示了其合金化、固溶或阻挡作用的机制,并建立了电化学特征与热力学参数之间的直接关联。
本文提出了一种核电子轨道(NEO)框架下的激发态二阶耦合簇方法(NEO-CC2)及其标度自旋翻转变体(NEO-SOS'-CC2),通过引入电子 - 质子关联标度,成功以较低计算成本实现了包含振动、电子及混合激发的单计算高精度描述。
本文提出了一种广义密度泛函理论框架,将自由能泛函的泛函导数与量子多体系统的非线性静态密度响应函数联系起来,推导了包括三次响应在内的显式表达式并揭示了被忽略的模耦合效应,通过与 Kohn- Sham 模拟的对比验证了理论准确性,同时为改进有限温度下(特别是温稠密物质)的无轨道自由能泛函近似提供了精确约束。
该研究利用低温固态氖基质隔离技术,通过可见光与近红外光谱分析中性钡原子的能级位移、展宽及辐射弛豫机制,并首次测定了其在氖晶格中态的寿命(秒),为未来利用氟化钡体系搜寻电子电偶极矩时评估中性钡杂质带来的背景干扰提供了关键数据。