Robust Surface-Induced Enhancement of Exciton Transport in Magic-Angle-Oriented Molecular Aggregates
该研究利用宏观量子电动力学框架和镜像偶极子方法，揭示了银表面诱导的近场耦合能显著增强魔角取向分子聚集体中的激子传输，并阐明了其扩散系数在金属表面附近表现出与自由空间不同的非平凡标度行为。
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155 篇论文
Scattering Angle Dependence of Fano Resonance Profiles in Cold Atomic Collisions Analyzed with the Complex Valued Parameter
该论文提出了一种描述共振轮廓不对称性的复值参数，通过氢 - 氪冷原子弹性碰撞的理论计算，揭示了散射角对Fano共振轮廓及不对称性的显著影响，表明这种角度依赖性可用于研究原子间相互作用势。
HEroBM: a deep equivariant graph neural network for universal backmapping from coarse-grained to all-atom representations
本文提出了 HEroBM，一种基于深度等变图神经网络的通用方法，能够高效、准确地将任意粗粒度分子构象回映射为全原子结构，并成功应用于复杂的生物体系。
Double Configuration Interaction Singles: Scalable and size-intensive approach for orbital relaxation in excited states and bond-dissociation
本文提出了一种名为“双重配置相互作用单激发（DCIS）”的新型理论方案，该方案通过微扰处理电子 Hessian 矩阵，以平均场计算成本实现了激发态轨道弛豫的变分描述，有效修正了标准 CIS 在电荷转移激发能上的高估问题并准确描述了单键解离，同时保持了 CIS 的体系广延性。
A Scalable Diagonalization Framework for Tensor-Product Bitstring Selected Configuration Interaction
本文提出了一种基于张量积比特串（TPB）表示的完全分布式对角化框架（TBSCI），通过新型哈密顿量评估算法与 MPI 通信策略，成功在富岳超算的 5.4 万个节点上实现了 2.6 万亿行列式的大规模选组态相互作用计算，并证明了该表示法在保持波函数紧凑性的同时具有卓越的扩展性。
RNA Dynamics and Interactions Revealed through Atomistic Simulations
这篇综述文章探讨了原子分子动力学模拟在揭示 RNA 构象动态及其与离子、小分子和蛋白质相互作用方面的最新进展，强调了增强采样和整合方法对提升结构系综精度的作用，并展望了人工智能在加速 RNA 建模与模拟中的新兴角色。
Can a Quantum Computer Simulate Nuclear Magnetic Resonance Spectra Better than a Classical One?
本文通过开发一种基于聚类近似、资源消耗随核自旋数量线性增长的经典求解器，证明其在模拟核磁共振谱方面表现优异，从而对“此类问题必然需要指数级资源从而体现量子优势”的普遍观点提出了挑战。
Singularly isostatic and geometrically unstable rigidity of metal-organic frameworks
该研究通过构建基于 UFF4MOF 参数化的弹簧网络模型，对 5682 种金属有机框架（MOFs）进行了大规模刚性分析，发现大多数 MOFs 虽在形式上过约束但意外地聚集在等静力阈值附近，揭示了其几何不稳定性和机械脆弱性，并表明刚性矩阵分析可快速识别具有机械稳定性的 MOFs。
Coupling between thermochemical contributions of subvalence correlation and of higher-order post-CCSD(T) correlation effects -- a step toward `W5 theory'
本文研究了亚价层相关与高阶后 CCSD(T) 相关效应（特别是 (Q) 项）在热化学贡献中的耦合机制，提出了"W5 理论”方案，并通过修正后的计算显著改进了含第二周期相邻原子的分子总原子化能预测值，使其与 ATcT 实验数据高度吻合。
Leveraging configuration interaction singles for qualitative descriptions of ground and excited states: state-averaging, linear-response, and spin-projection
本文提出了一种统一的变分框架，通过引入轨道优化（包括态特定和态平均形式）、线性响应双重 CIS 方案以及自旋投影技术，有效克服了传统 CIS 方法在激发能高估和强关联体系描述上的局限性，显著提升了基态与激发态（特别是强关联及里德堡态）的定性描述精度。
LatentChem: From Textual CoT to Latent Thinking in Chemical Reasoning
本文提出了 LatentChem，一种将化学推理从显式文本思维链解耦至连续潜在空间的接口，通过让模型在潜在空间内自发进行隐式计算，在 ChemCoTBench 基准测试中实现了比传统 CoT 基线高出 59.88% 的非平局胜率及 10.84 倍的推理速度提升。
Transient Plastic Spin Labeling with Chlorine Dioxide
该研究利用电子自旋共振光谱技术，通过检测水相二氧化氯自由基在聚对苯二甲酸乙二醇酯中的自旋标记效应，成功实现了对塑料种类的识别、环境扩散系数的测定以及基于聚合物基质效应的分子运动状态分析。
Full-dimensional quantum scattering calculations of rovibrationally excited HD+HD collisions
本文基于高精度 H4 系统势能面对 HD+HD 碰撞进行了全维度量子散射计算，揭示了近共振转动 - 振动跃迁机制及低温下由 l=3 分波主导的共振特征，计算结果与实验观测吻合。
Coherent Biexciton Transport in the Presence of Exciton-Exciton Annihilation in Molecular Aggregates
该研究建立了一个超越弱耦合极限的约化密度矩阵理论框架，揭示了分子聚集体中双激子输运强烈依赖于初始态的相干性与动量组成，并阐明了激子 - 激子湮灭及能带结构干涉效应对荧光衰减和扩散行为的调控机制。
Projected Hessian Learning: Fast Curvature Supervision for Accurate Machine-Learning Interatomic Potentials
本文提出了可扩展的“投影 Hessian 学习”（PHL）框架，通过利用 Hessian-向量积（HVP）而非显式构建完整的 Hessian 矩阵来注入曲率信息，从而在保持接近全 Hessian 训练精度的同时，显著降低了计算与内存成本并实现了更快的训练速度。
How to improve the accuracy of semiclassical and quasiclassical dynamics with and without generalized quantum master equations
该研究揭示了通过“左手法则”时间导数提升半经典动力学精度的机制，并据此提出了一种能在复杂参数区间内确定记忆核截断的协议，从而有效解决了广义量子主方程方法中精度提升原理不明及长时动力学不稳定的难题。
Enhanced Third-Order Optical Nonlinearity in a Dipolar Carbene-Metal-Amide Material with Two-Photon Excited Delayed Fluorescence
本文报道了首例具有增强双光子吸收截面（高达 105 GM）的偶极卡宾 - 金属 - 酰胺（CMA）材料，该材料通过扩展π共轭、减小单重态 - 三重态能隙及引入重金属原子等设计策略，实现了高效的双光子激发热激活延迟荧光（TADF）及优异的光稳定性，为先进光子技术中的三阶非线性光学应用提供了新平台。
Viscosity as a Smoking Gun for Complex Formation in Solution: Fe and Mg Chlorides as Examples
该研究结合模拟与实验，利用粘度作为关键指标揭示了高浓度 FeCl₂和 MgCl₂溶液中络合程度的差异，从而阐明了络合效应对溶液传输性质的决定性作用。
Inverse-design of two-dimensional magnonic crystals via topology optimization with frequency-domain micromagnetics
该研究提出了一种结合遗传算法与频域微磁模拟的逆向设计框架，成功探索出具有大磁子带隙的二维磁子晶体新型晶格结构，并揭示了高阶带设计景观的非凸特性。
Particle-Guided Diffusion for Gas-Phase Reaction Kinetics
该论文提出了一种基于扩散模型的粒子引导采样方法，通过在变参数下训练平流 - 反应 - 扩散方程的解，成功实现了气相化学反应中物理一致浓度场的生成及未见过参数条件下的出口浓度准确预测。