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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 MPI 的新方法，用于在多 GPU 集群和百亿亿次超级计算机上构建和模拟大规模脉冲神经网络，并通过优化的局部连接与脉冲交换策略，展示了复杂皮层模型的高效扩展能力。

本文介绍了辛神经算子，这是一种新颖的架构，它保留了无限维哈密顿系统的内禀辛结构，从而与标准数据驱动模型相比，确保了严格的长期稳定性并改善了能量守恒。

本文介绍了量子特征放大网络（QFAN），这是一种自回归量子生成模型，它通过使用固定大小的量子电路将图像生成为块序列，克服了量能器簇射模拟中的寄存器尺寸瓶颈，并在模拟器和 IBM 量子硬件上成功展示了其复现关键物理分布的能力。

本文提出了一种高效的多 GPU 加速不连续伽辽金海洋模型 SLIM 实现，其相比基于 CPU 的系统实现了巨大的加速，并支持超高分辨率海岸模拟，例如将大堡礁的分辨率提高了五倍。

本文展示了如何将生成式 AI 编程代理与由大语言模型驱动的树搜索算法相结合，以自主发现优化的三维光伏结构，前提是系统需迭代性地修补物理约束，以消除算法奖励黑客行为并确保解的物理有效性。

本文通过全动力学 PIConGPU 模拟表明，激光驱动的磁化低温氢靶压缩通过电荷分离双层产生主导的非热离子加速机制，该机制在实验室尺度磁场下保持稳健，但在使热电子磁化并延长压缩时间的千特斯拉级磁场下则显著受到抑制并发生改变。

本文介绍了一种物理一致的预测降阶建模方法，该方法通过嵌入状态约束并优化正则化超参数来增强算子推断，从而在训练范围之外外推木炭燃烧模拟时实现了更优的稳定性与精度。

本文提出并验证了一个在 GATE 9.4 和 10 中实现的新颖模块化正电子素衰变模型，该模型支持对具有任意寿命和湮灭多重性的正电子素行为进行逼真的多通道模拟，从而推动基于正电子素的先进成像技术的发展。

本文提出了一种自适应材料同伦延拓框架，该框架通过将有损耗的非厄米问题映射到辅助无损耗问题，同时有效处理例外点和模态追踪挑战，从而保证分支身份连续性，并实现对任意截面粘弹性波导中色散曲线的稳健、自动化计算。

本文介绍了一种利用张量化张量网络的高效量子启发式半隐式求解器，用于求解高维 Vlasov-Maxwell 方程，该方法在通过低秩近似准确捕捉等离子体物理特性的同时，显著降低了计算成本并放宽了时间步长约束。