High-Dimensional Enhanced Sampling via Regularized Path-Dependent McKean--Vlasov Dynamics using Tensor Density Approximation
本文提出了一种可扩展的、正则化的路径依赖麦基恩 - 弗拉索夫框架，用于高维增强采样，该框架通过路径历史度量提升统计稳定性，并通过无优化的张量密度近似实现高效数值求解，从而能够有效探索集体变量维度高达 64 的复杂能量景观。
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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。
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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。
Energy dissipation at the atomic scale explains how fracture energy depends on crack velocity in silica glass
利用机器学习势函数的分子动力学模拟，本研究表明，在分叉阈值以下，二氧化硅玻璃的断裂能因本征表面能密度升高与纳米级粗糙化共同作用而最高增加 33%，这证明动态断裂形成了截然不同的表面结构，而不仅仅是增加了表观表面积。
Solving Systems of Linear Equations: HHL from a Tensor Networks Perspective
本文介绍了一种基于新型张量网络的方法，以在量子位形式下高效模拟 HHL 算法，通过将性能与精确求逆及 Qiskit 实现进行基准测试，并分析其对超参数的敏感性，从而确立该算法计算效率的无噪声上限。
Quantum-inspired Techniques in Tensor Networks for Industrial Contexts
本文通过综述现有文献并分析潜在应用及其固有局限性，评估了量子启发的张量网络算法在工业用例中的适用性、可行性及可扩展性。
VeloxQ: A Fast and Efficient QUBO Solver
本文介绍了 VeloxQ，一种用于 QUBO 和 HUBO 问题的高效可扩展经典求解器，其在大规模稀疏实例上展现出与最先进量子退火器、物理启发式算法及传统优化方法相比具有竞争力的性能和更优越的可扩展性。
Numerical and Experimental Evaluation of Chip Evacuation and Lubricant Flow using Optimized Drill Heads for Ejector Deep Hole Drilling
本研究通过结合光滑粒子流体动力学模拟与实验测试验证表明，采用增材制造且经过流动优化的钻头可最大限度地减少涡流形成并改善排屑，从而显著降低稳定射流深孔加工所需的最低流体流量。
Multi-Objective Evolutionary Design of Molecules with Enhanced Nonlinear Optical Properties
本研究评估了多种用于设计具有增强非线性光学性质分子的进化算法，发现尽管NSGA-II在优化特定目标分数方面表现优异，但MOME方法在平衡解的质量与结构多样性方面更为出色，这体现在更高的全局超体积和MOQD指标上。
Physics-informed neural networks for form-finding of unilateral membrane structures
本文表明，物理信息神经网络（PINNs）可作为传统有限元方法在单向膜结构找形问题中的可行替代方案，其中硬边界条件公式在精度和残差平滑性方面均优于软边界方法。
Stochastic Cluster Expansion for Excited State Energies
本文将随机团簇展开框架推广至激发态，通过将能量差表示为一系列消除对大型预选活性空间需求的轨道空间团簇贡献，从而实现强关联体系中激发能隙的精确计算。
Colloidal layer deposition with a controllable number of layers and compositional order
本文提出了一种基于 DNA 介导的二元胶体悬浮液自组装设计，该设计通过利用厚度平衡原理和调控粒子排列的工程化反应动力学，实现了对所得晶体层数和组分序的精确控制。