Quantum Neural Physics: Solving Partial Differential Equations on Quantum Simulators using Quantum Convolutional Neural Networks
本文提出了一种名为“量子神经物理”的混合量子 - 经典多网格求解框架，通过将偏微分方程的离散化算子映射为参数化的量子卷积核，实现了在量子模拟器上对多种物理方程的高效求解，为未来容错量子计算机上的指数级内存压缩与计算加速开辟了新路径。
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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。
Aluminum solidification and nanopolycrystal deformation via a Graph Neural Network Potential and Million-Atom Simulations
本文开发了一种基于等变图神经网络的铝原子机器学习势函数，通过百万原子级模拟揭示了堆垛层错能和扩散等关键参数对凝固晶粒结构及后续力学行为的决定性影响，克服了传统势函数在精度与尺度上的局限。
soliton_solver: A GPU-based finite-difference PDE solver for topological solitons in two-dimensional non-linear field theories
本文介绍了 soliton_solver，这是一款基于 GPU 加速的开源软件包，采用理论无关的数值核心与模块化物理模型相结合的设计，旨在高效模拟并实时可视化二维非线性场论中的拓扑孤子。
Orientation Reconstruction of Proteins using Coulomb Explosions
该研究提出并验证了一种利用 X 射线激光诱导蛋白质库仑爆炸产生的离子信号来重建其空间取向的新方法，该方法在 56 种不同蛋白质的测试中实现了约 5 度的角误差，其重建精度与现有衍射数据取向恢复技术相当甚至更优，为在衍射信号受限的单粒子成像中获取额外信息提供了有效途径。
Power Laws for the Thermal Slip Length of a Liquid/Solid Interface From the Structure and Frequency Response of the Contact Zone
该研究通过分析 180 种 Lennard-Jones 系统的接触区结构与频率响应，揭示了热滑移长度与面内平移有序度及接触区频率匹配度之间的幂律标度关系，为建立液/固界面热阻抗的解析模型提供了关键理论依据。
Multiscale analysis of large twist ferroelectricity and swirling dislocations in bilayer hexagonal boron nitride
本文结合史密斯正规型双晶体学、原子模拟及密度泛函理论驱动的 BFIM 多尺度模型，揭示了双层六方氮化硼在 AA 堆叠及大角度堆叠邻域的大扭曲与异质变形构型中均存在面外铁电性，并阐明了其极化翻转机制及界面位错特征。
Twist and higher modes of a complex scalar field at the threshold of collapse
该研究利用改进的数值方法，证实了具有不同角动量模式（ 和 ）的复标量场在临界坍缩时均保持离散自相似性和普适性，但其临界指数随模式变化，且角动量在阈值处趋于零从而排除了极端黑洞的形成。
Wafer-to-Wafer Bonding: Part: I -- The Coupled Physics Problem and the 2D Finite Element Implementation
本文建立并数值求解了晶圆对晶圆键合中耦合的板 - 雷诺方程模型，通过 FEniCSx 框架的单体化有限元实现，成功复现了实验数据并揭示了键合前沿动力学对初始间隙、空气粘度及界面能等参数的非线性敏感特性。
Profound impacts of interlayer interactions in bilayer altermagnetic V2S2O
该研究利用第一性原理计算与量子输运模拟，系统揭示了层间相互作用对双层 V2S2O 电子结构、磁性及自旋输运的显著调控机制，阐明了其在能带竞争、压磁效应抑制及栅压不对称自旋极化控制方面的关键作用，为多层反铁磁自旋电子器件的设计提供了重要理论依据。
Fine-tuning of universal machine-learning interatomic potentials for 2D high-entropy alloys
该研究针对二维高熵合金化学复杂性导致传统计算受限的问题，提出并验证了通过系统筛选枚举结构对通用机器学习势函数进行微调的策略，使其在预测混合能时能达到接近密度泛函理论的精度，从而实现了大规模蒙特卡洛模拟和随机结构采样。