The universal growth of magnetic energy during the nonlinear phase of subsonic and supersonic small-scale dynamos
通过分析跨亚声速至超声速流态的大规模模拟集合，本研究揭示：尽管小尺度发电机的非线性增长率随流动压缩性从线性变化至二次型，但该过程在约 20 个外尺度周转时间的特征时长内，始终将固定比例（即湍流动能的一部分）转化为磁能。
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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。
Predicting parameters of a model cuprate superconductor using machine learning
本研究证明，U-Net 深度学习架构能够有效解决从相图预测铜氧化物超导体哈密顿量参数的逆问题，在实现高精度的同时揭示了具有物理可解释性的参数敏感性模式。
Rigorous electromagnetic quasinormal-mode method made easy for users
本文介绍了一种简化、易用且超快速的电磁准正模式计算方法，该方法通过结合数值技术与精确近似，并实现在商业光子学软件中的开源包内，以弥合先进准正模式理论与标准实频仿真实践之间的差距。
Towards single-shot coherent imaging via overlap-free ptychography
本文提出了一种扩展的 PtychoPINN 框架，通过将可微分前向模型与泊松似然函数相结合，实现了无重叠的单次相干衍射成像，并加速了传统多扫描点衍射成像，从而在实验同步辐射和 X 射线自由电子激光数据集上以显著降低的数据需求和提高的吞吐量实现了高保真度重建。
Experimentally Accurate Graph Neural Network Predictions of Core-Electron Binding Energies
本文提出了一种名为 AugerNet 的实验准确且可解释的图神经网络模型，该模型通过利用化学信息节点特征和 E(3) 等变性来捕捉局部键合环境并推广至更大体系，从而以 0.33 eV 的平均绝对误差预测有机分子中的碳 1s 核心电子结合能。
Computation of frequency- and time-domain Jacobians in optical tomography with Monte Carlo simulations
本文提出了一个完整的理论框架及开源蒙特卡罗实现，用于计算光学断层成像中的频域与时域雅可比矩阵，论证了其在低散射条件下进行精确建模的必要性，并展示了针对短源探测器间距进行真实探测器建模所带来的优势。
VibroML: an automated toolkit for high-throughput vibrational analysis and dynamic instability remediation of crystalline materials using machine-learned potentials
VibroML 是一个开源 Python 工具包，它利用机器学习势函数和遗传算法来自动化处理动力学不稳定性、验证有限温度稳定性并系统性地探索成分空间，从而将高通量材料筛选从单纯稳定性验证转变为生成物理可行晶体结构的综合工作流程。
Compressibility of micromagnetic solutions in tensor train format
本文证明，利用张量链格式表示三维微磁态，通过挖掘空间稀疏性，克服了传统网格方法在参数规模上呈立方增长的局限，对于磁通闭合构型，其参数数量实现了显著更高效的和标度。
Parallel athermal quasistatic deformation stepping of molecular systems
本文介绍了一种新颖的并行非热准静态变形方案，该方案采用两级步进方法显著加速了分子系统轨迹的计算，在保持模拟精度的同时实现了2.02至6.33倍的加速。
Time-Dilation Methods for Extreme Multiscale Timestepping Problems
本文引入了一种广义时间膨胀框架，通过连续时空因子调节演化过程，以克服天体物理模拟中极端多尺度时间步长的限制，在保持正确局部稳态并避免任意尺度分离的同时，实现超过倍的加速。