Ab Initio Many Body Quantum Embedding and Local Correlation in Crystalline Materials using Interpolative Separable Density Fitting
本文提出了一种针对无限周期体系的高效、线性缩放的从头算多体量子嵌入与局部关联方法实现,该方法利用插值可分密度拟合技术,能够为弱关联和强关联固体提供精确的热力学极限耦合簇基态能量估计。
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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。
本文提出了一种针对无限周期体系的高效、线性缩放的从头算多体量子嵌入与局部关联方法实现,该方法利用插值可分密度拟合技术,能够为弱关联和强关联固体提供精确的热力学极限耦合簇基态能量估计。
本文通过引入针对性的基准测试和一种能显著提高对新元素及过渡金属配合物预测准确度并降低数据需求的自监督预训练策略,解决了生成式过渡态模型在未见化学领域中泛化能力差的问题。
本文将克拉默斯定律(Kramers' law)扩展到由快速混沌动力学而非无界噪声驱动的双稳态系统,通过一个简化阶次的AMOC模型证明了这种“混沌克拉默斯定律”能够准确预测转换时间,并为近期在复杂气候模型中观察到的AMOC崩溃与恢复现象提供了见解。
本研究结合了 CO 功能化探针 STM 模拟与轨道层析成像技术,揭示了从 Cu(110) 表面向非平面 kekulene 和 isokelene 分子的多轨道电荷转移,验证了一种用于表征低产率复杂吸附体系的稳健方法。
本文推导并计算了氢分子的电四极矩跃迁速率的非绝热修正,证明了这些通过四极矩曲线表示的修正会根据转动量子数的不同,使基本能带跃迁速率改变0.4%至12%。
本文介绍了增强表示采样(Enhanced Representation-Based Sampling, ERBS),这是一种能够自动识别集体变量并施加偏置势的新型方法,旨在高效生成用于机器学习原子间势的多元化训练数据集,从而以显著降低的数据需求实现高保真自由能面的重构以及自扩散系数等性质的精确模拟。
本文介绍了一种基于广义多体阿伦尼乌斯定律(many-body Arrhenius law)的鲁棒方法,用于识别和量化相互作用粒子系统中的亚稳态中间态,为在胶体输运和高分子跨膜转运等实验平台中验证预测提供了一个框架。
本文介绍了多参考态误差缓解(MREM),这是一种先进的量子误差缓解技术,它利用通过吉文斯旋转(Givens rotations)构建的紧凑型多参考态,显著提高了强关联分子系统量子化学计算的准确性,克服了传统参考态误差缓解的局限性。