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。
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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。
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。
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。
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。
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。
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。
本文提出了一种名为 Ara 的大语言模型智能体,它利用化学先验知识引导搜索,成功克服了共价有机框架(COFs)光催化剂中电子性能与水解稳定性之间的权衡难题,在耐用性光催化 COF 的逆向设计中显著优于随机搜索和贝叶斯优化方法。
本文从理论上证明了基于投影的 DMRG-in-DFT 嵌入方法因引入动能泛函近似而本质上是非变分的,且其误差主要源于子系统与环境界面处非加性交换关联能中的自相互作用效应,而非简单的分数自旋误差。
本文提出了一种基于理想自由能泛函的“角局域化函数”(ALF),用于量化分子溶剂围绕溶质或表面的局部取向有序度,从而弥补了传统分子密度泛函理论分析中角向信息利用不足的缺陷,并为水环境中不同溶质及矿物表面的溶剂结构提供了直观的互补表征工具。
本文通过推导统一的静态极限公式,系统评估了两种剪刀修正方案(scheme-L 和 scheme-N)在紫外非线性光学晶体二次谐波生成计算中的影响,发现两者虽主要对响应幅度进行缩放且 scheme-N 数值普遍更大,但 scheme-L 在某些分量上更贴合实验,同时揭示了 Kleinman 对称性在理论层面成立而实际计算中的偏差主要源于广义导数的求和规则近似。