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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。

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。

本文提出了 ChemFlow，一种新颖的层次化神经网络框架，通过融合原子、官能团和分子级特征并引入浓度感知的双向注意力机制，有效解决了化学混合物中跨尺度相互作用建模的难题，显著提升了混合物理化性质的预测精度。

本文提出了一种基于微扰 Super-CI 方法的轨道优化策略（Super-CIPT），用于实现两分量 CASSCF 计算，该方法通过自洽处理自旋轨道耦合与静态关联，在卤素等重元素体系的光谱分裂计算中展现出优于传统单分量方法的精度与收敛性。

本文通过构建包含次锕系元素的新数据集 HE26，成功开发了覆盖 97 种元素的开源通用机器学习原子势模型，填补了核能领域重元素模拟的空白并推动了新型核材料的设计。

本文提出了一种结合物理信息的图神经网络与 Transformer 模型，通过直接从三维结构计算 XANES 谱并反向拟合结构，实现了无需人工总结结构参数的固体材料三维结构自动化分析，有望应用于能源与催化领域的结构 - 功能关系研究及同步辐射光束线的在线分析。

本文复兴了 Kutzelnigg 提出的利用平方狄拉克算符求解四分量相对论方程的方法，通过多小波基组实现了避免负能解、方程凸性优化及高精度计算，并在单电子和双电子体系中验证了其相对于解析解或 GRASP 代码的卓越精度。

该论文建立了分子局部原子环境相似性矩阵与信息熵之间的联系，提出了一种基于 SMILES 子结构和 SOAP 核的分子复杂度度量方法，并进一步利用混合熵增益作为分子相似性指标，验证了该方法的广泛适用性。

本文提出了几何分布外扩散模型（GODD），通过引入等变非对称自编码器来捕捉分布性结构先验，从而实现在数据稀缺的分布外区域（如新骨架或官能团）生成高质量 3D 分子，显著提升了分子生成的成功率。

该论文利用集合论和图论方法描述多质子酸的解离微态与微平衡，并证明其解离微平衡的图自同构群为二阶循环群与 $N$ 阶对称群的直积 $C_2\times S_N$ 。

该论文提出了一种无需玻恩 - 奥本海默近似、将分子哈密顿量映射为耦合量子比特与玻色模的模拟量子计算方法，首次实现了分子电子 - 核耦合动力学的预玻恩 - 奥本海默框架模拟，并证明了其在近中期量子设备上具有显著的资源与计算成本优势。

本文阐述了行星状星云作为低中质量恒星演化末期抛射物形成的天体，不仅是壮丽的宇宙奇观，更是研究天体物理学、天体化学和天体矿物学等广泛天文领域不可或缺的实验室。