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计算物理学是连接抽象理论与现实世界的桥梁，它利用强大的计算机模拟来探索从微观粒子到浩瀚宇宙的复杂规律。在这里，我们不再仅仅依赖纸笔推导，而是通过数字实验揭示物质深处那些难以直接观测的奥秘，让深奥的公式在代码中焕发新生。

Gist.Science 持续追踪 arXiv 上发布的最新预印本，确保您能第一时间获取这些前沿成果。我们不仅提供详尽的技术解读，更会将其转化为通俗易懂的通俗摘要，帮助不同背景的研究者与爱好者轻松跨越专业门槛。

以下为您精选的近期计算物理学领域最新论文，涵盖了从量子模拟到流体力学的多样探索。

本文提出了一种基于全局时间变分原理的“时间依赖神经伽辽金方法”（Time-dependent Neural Galerkin Method），通过在有限时间窗口内最小化损失函数来一次性求解整个量子态演化轨迹，并成功利用该方法模拟了横场伊辛模型在 1D 和 2D 中的量子猝灭动力学。

本文提出了一种基于自旋密度泛函理论的自旋极化能量密度方法，通过将总能量分解为实空间中的自旋极化能量密度并进行积分，实现了对磁性系统原子能量的精确分解，并已在 VASP 软件中实现，可用于构建磁性系统的机器学习势函数及分析稀磁半导体等体系。

本文提出了一种受昆虫分布式控制机制启发的模块化强化学习架构，通过将感知、记忆与运动控制分解为多个相互作用的模块，在处理具有竞争性目标的复杂导航任务时，其性能显著优于传统的集中式控制器。

本文提出了一种结合物理仿真数据生成与生成式AI框架的海洋螺旋桨设计方法，通过条件生成模型、性能预测模型及进化优化算法的协同工作，实现了从性能指标到几何设计的快速自动化生成与优化，显著缩短了设计迭代周期。

本文通过避免分块矩阵的方法，推导出了 $SE(3)$ 李群上指数映射及其微分（切算子）的一阶与二阶导数的闭式表达式及其高阶近似，并将其应用于 Cosserat-Simo-Reissner 弹性杆的变形场与应变率计算中。

本文开发了一种结合机器学习与第一性原理计算的工作流，通过模拟大尺度扭转过渡金属硫族化合物（TMDs）中的动态莫尔势能演化，揭示了晶格动力学如何促进电子局域化并诱导稳健的维格纳晶体（Wigner crystallization）形成。

本文通过第一性原理计算，系统研究了块体六方金刚石（HD）中的本征缺陷、外源掺杂及缺陷复合物，揭示了其导电机制并展示了其作为量子比特载体的潜力。

本文提出了一种通过引入排斥势垒（repulsive barricade potentials）来保护已捕获粒子的通用方案，通过多次加载循环显著提升了光镊阵列中原子和分子的填充效率，为实现大规模量子技术平台提供了可扩展的路径。

本文通过分子动力学模拟研究了铝（Al）注入4H-SiC的过程，发现虽然高温注入能减少缺陷，但在高剂量下会形成更稳定的间隙原子团簇从而抑制掺杂激活，进而揭示了实现高掺杂活化的最佳温度窗口及相关的动力学机制。

本文介绍了 LARA-HPC，这是一个通过引入受控执行层、模拟原生验证机制和多阶段智能体流水线，将“验证优先”范式应用于高性能计算（HPC）环境，从而实现可靠且自动化的原子模拟工作流的智能体框架。