Linear Analysis of Stochastic Verlet-Type Integrators for Langevin Equations
本文通过建立分析框架,对多种随机Verlet型积分器在模拟朗之万方程时的扩散、漂移及统计采样能力进行了定量评估,并指出GJ积分器在处理线性系统及复杂非线性系统时具有最优的性能。
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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。
本文通过建立分析框架,对多种随机Verlet型积分器在模拟朗之万方程时的扩散、漂移及统计采样能力进行了定量评估,并指出GJ积分器在处理线性系统及复杂非线性系统时具有最优的性能。
本文通过结合有限元法(FEM)与移动渐近线法(MMA),将量子控制问题转化为线性系统求解,从而实现了单自旋优化控制中轨迹与梯度的同步高效计算,并显著加速了梯度评估与收敛过程。
本文利用自洽场论框架研究了驱动电解质中流体动力学涨落引起的示踪粒子随机动力学,发现其存在两种不同的反常扩散机制,并揭示了长程流体动力学相互作用如何在存在德拜屏蔽的情况下主导非平衡稳态下的动力学过程。
本文通过在 -中心(Nc)系综密度泛函理论框架下推导出一个精确的工作方程,解决了密度泛函理论在处理分数电子数时存在的核导数不连续性问题,从而为计算电子亲和力和电离 Fukui 函数提供了一种有效的新方法。
本文提出了一种名为 FragmentFlow 的“分而治之”策略,通过仅对决定反应机制的活性核心原子进行生成式建模并重新拼接取代基片段,解决了大规模分子过渡态生成中的分布偏移与数据匮乏问题,实现了高效率且可扩展的过渡态预测。
本文通过在20 K低温下利用量子计数模式的光谱发光登记法,首次研究并表征了C富勒烯在与H和N分子化学反应过程中形成的含氢富勒烯(CH)及氮杂富勒烯二聚体((CN))的新型物质的光致发光特性。
本文提出了 NMRTrans,这是一种通过将 NMR 谱图建模为无序峰集(Set Transformers)来解决结构解析问题的模型,并利用从文献中挖掘的大规模实验谱图数据集 NMRSpec 进行训练,在实验基准测试中取得了显著优于现有方法的性能。
本文通过分子模拟和非平衡态速率理论,研究了强电场下浓缩电解质中的离子对动力学,发现溶剂介导的动力学路径和电场诱导的介电减小会抑制离子对解离,从而解释了非线性电导率增强的分子机制,并指出经典昂萨格理论在描述分子电解质时存在显著偏差。
本文提出了一种基于投影算符的记忆核耦合理论,通过将非马尔可夫量子动力学的记忆核层级转化为耦合线性微分方程组,并结合谱投影技术消除不稳定模态,从而在保证数值稳定性和数学严谨性的同时,实现了对复杂开放量子系统动力学的高效、精确模拟。
本文提出了一种名为“粗粒度玻尔兹曼生成器”(CG-BGs)的新框架,通过在粗粒度坐标空间中结合流模型生成与基于力匹配学习的平均力势(PMF)重加权,实现了在大尺度分子系统中兼具可扩展性与统计精确性的平衡采样。