Degenerate coupled-cluster theory
本文提出了一种适用于任意参考态（包括简并、非简并、电离及电子附着态）的通用、黑盒且大小一致的收敛耦合簇理论（CC），并在此基础上发展了适用于强相关体系的准简并多参考耦合簇理论（QCC），其计算精度在相同阶数或成本下均优于传统的组态相互作用、方程运动耦合簇及微扰理论。
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155 篇论文
Initialization with a Fock State Cavity Mode in Real-Time Nuclear--Electronic Orbital Polariton Dynamics
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。
Orbital Transformers for Predicting Wavefunctions in Time-Dependent Density Functional Theory
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。
Absolute Primary Nanothermometry Using Individual Stark Sublevels of Rare-Earth-doped Crystals
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。
Optimally Tuned Multiconfigurational Short-Range DFT for Linear Response Properties
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。
Structure-resolved free energy estimation of the 38-atom Lennard Jones cluster via population annealing
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。
False Metallization in Short-Ranged Machine Learned Interatomic Potentials
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。
Phase-sensitive tip-enhanced sum frequency generation spectroscopy using temporally asymmetric pulse for detecting weak vibrational signals
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。
High-quality, high-information datasets for universal atomistic machine learning
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。
Unraveling Lithium Dynamics in Solid Electrolyte Interphase: From Graph Contrastive Learning to Transport Pathways
本文提出了名为 GET-SEI 的通用框架，通过结合图对比学习、扩展动态模式分解和过渡路径理论，无需预设标签即可自动识别固态电解质/锂金属界面中的局部原子环境并量化锂离子传输动力学，从而为不同体系的固态电池界面优化提供可解释的定量评估工具。
Unveiling Davydov-Split Excitons in a Template-Engineered Molecular-Graphene Heterostructure
本文通过一种恢复原子级纯净度的纳米加工协议，在碳化硅外延石墨烯上构建了模板工程化的分子异质结，成功观测并解析了 HMTP 分子层中由 Davydov 分裂主导的激子能级结构，揭示了暗激子态在极化子介导下的辐射弛豫机制，为研究暗激子动力学及开发固态分子量子存储器提供了可扩展平台。
Expanding Universal Machine Learning Interatomic Potentials to 97 Elements Towards Nuclear Applications
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。
Correction scheme for total energy obtained on fault-tolerant quantum computer via quantum dominant orbital selection and subspace dynamical correlation methods
本文提出了一种结合容错量子计算机与经典计算的混合计算方案，利用量子主导轨道选择（QDOS）从量子态中提取紧凑活性空间，并通过子空间动态相关（SDC）方法校正总能量，从而实现对复杂分子体系的高效精确计算。
Nuclear interference by electronic de-orthogonalisation
该研究基于精确分解框架，揭示了非绝热电子 - 核相关性如何通过诱导电子因子的去正交化，在初始无干涉的核密度中动态产生干涉项，从而成为复合系统关联量子运动的直接动力学特征。
ChemNavigator: Agentic AI Discovery of Design Rules for Organic Photocatalysts
本文介绍了名为 ChemNavigator 的自主智能体 AI 系统，它通过结合大语言模型推理与密度泛函紧束缚计算，在无需显式编程的情况下，从有机光催化剂的探索中自主推导出了六条具有统计学显著性且符合化学原理的结构 - 性能设计规则，从而超越了传统机器学习方法并建立了可解释的 AI 辅助材料发现框架。