physics.chem-ph 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。

该研究利用实时核电子轨道极化激元动力学方法发现，当腔模初始化为福克态时，无法描述光 - 物质纠缠的半经典方法无法预测极化激元形成，而全量子方法则能揭示仅由量子化腔模初始条件引发的极化激元形成及光 - 物质纠缠等经典电动力学无法解释的物理现象。

本文提出了基于等变图 Transformer 架构的 OrbEvo 模型，通过引入外部场等变条件及密度矩阵编码策略，实现了对含时密度泛函理论中电子波函数演化的高效预测，从而准确捕捉激发态量子动力学特性。

该研究提出并实验验证了两种基于稀土掺杂纳米颗粒内部能级布居动力学的独立光学方法，实现了无需外部参考的绝对主温度测量，将稀土发光温度计确立为可应用于纳米尺度甚至单离子极限的绝对测温探针。

本文提出了一种基于扩展科曼斯定理（Extended Koopmans' Theorem）和电子密度正确指数衰减条件的最优调节方案，用于确定多组态短程密度泛函理论（MC-srDFT）中的系统特异性范围分离参数，从而显著提升了基态分子系统静态与动态偶极极化率的计算精度。

本文利用具有自适应温度调度的种群退火方法，结合结构分辨分析与重加权技术，成功构建了 38 原子 Lennard-Jones 团簇的三维自由能景观，定量揭示了其 FCC 类、二十面体及类液结构基元之间的热力学竞争机制。

该研究揭示了短程机器学习势函数因忽略长程静电相互作用，会导致极性溶剂界面处出现非物理的“虚假金属化”现象，从而证明在涉及极性液体的电子性质研究中显式包含长程静电作用至关重要。

本文提出了一种结合轨迹历史的非参数反应坐标优化框架，有效克服了稀有事件动力学分析中的诸多挑战，无需大量采样即可在蛋白质折叠、气候模型及临床数据等复杂系统中实现高精度的动力学表征。

该研究提出了一种利用时间非对称脉冲抑制非共振背景并实现相位敏感的针尖增强和频光谱技术，成功突破了光学衍射极限，实现了对表面分子振动信号的高空间分辨率探测、微弱信号增强及绝对取向测定。

该研究利用深度学习结合原子中心对称函数（ACSFs）与可解释人工智能技术，成功识别了 NaCl 离子对在溶液中解离与缔合的反应坐标，并深入解析了水桥结构等溶剂效应对该机制的分子层面影响。

本文介绍了专为训练通用原子机器学习模型而精心构建的 MAD-1.5 数据集，该数据集通过统一的 r²SCAN 泛函和标准化流程涵盖了 102 种元素及多种结构形态，并显著提升了化学空间覆盖度与数据一致性，从而实现了高精度且稳定的原子间势模型训练。