A distribution-free lattice Boltzmann method for compartmental reaction-diffusion systems with application to epidemic modelling
本文提出了一种无需分布函数的单步简化格子玻尔兹曼方法（SSLBM），通过直接演化宏观 compartment 密度来求解反应扩散系统，并在 SEIRD 流行病模型中验证了其相比传统方法在精度和计算效率上的显著优势。
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903 篇论文
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。
Time-delay estimation using the Wigner-Ville distribution
该论文提出了一种基于维格纳 - 维尔分布（WVD）的时间延迟估计方法，通过克服线性时频表示（如连续小波变换）在频率分辨率和相似度度量上的局限性，显著提高了非平稳信号在主要能量频带内的估计精度并降低了不确定性。
Micromagnetic Modeling of Surface Acoustic Wave Driven Dynamics: Interplay of Strain, Magnetorotation, and Magnetic Anisotropy
该研究通过包含完整应变和晶格旋转项的微观磁学模拟，揭示了在平行于外磁场传播的表面声波驱动下，各向异性取向可作为调控 CoFeB 薄膜中声磁耦合效率的关键机制。
Deep learning-based phase-field modelling of brittle fracture in anisotropic media
该论文提出了一种基于变分物理信息深度学习的框架，首次通过引入广义裂纹密度泛函和基于 B 样条基函数的试空间，成功将高阶非各向同性相场断裂模型应用于各向异性介质中，从而实现了无需自动微分即可精确模拟方向依赖性裂纹扩展。
From Polyhedra to Crystals: A Graph-Theoretic Framework for Crystal Structure Generation
本文提出了一种基于离散几何分析的新方法，通过将空间填充多面体的几何与拓扑信息编码为对偶周期图并利用其标准实现来生成晶体结构，从而克服了传统随机生成方法的局限，为基于目标多面体系统性地设计新型功能材料提供了新途径。
Stability of Continuous Time Quantum Walks in Complex Networks
该研究通过多种度量指标，系统分析了能量本征退相干、节点 Haken-Strobl 噪声及边量子随机游走退相干下不同复杂网络中连续时间量子行走的稳定性，揭示了网络拓扑结构、初始化节点中心度与退相干机制之间的复杂相互作用，以及局域化与相干性保持之间的根本权衡。
Transfer Learning for Neutrino Scattering: Domain Adaptation with GANs
该论文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的迁移学习框架，通过将合成中微子 - 碳散射数据中编码的物理信息迁移至中微子 - 氩及反中微子 - 碳相互作用等目标过程，在有限统计数据下成功复现了关键运动学特征并显著优于从头训练的模型，为下一代中微子散射事件生成器提供了高效且动机充分的建模方案。
Multigroup Radiation Diffusion on a Moving Mesh: Implementation in RICH and Application to Tidal Disruption Events
本文介绍了在 RICH 辐射流体力动网格代码中实现多群扩散求解器的进展，通过验证新模块并应用于中等质量黑洞潮汐瓦解事件模拟，成功自洽地再现了与观测相符的早期 X 射线闪光现象。
An HHL-Based Quantum-Classical Solver for the Incompressible Navier-Stokes Equations with Approximate QST
本文提出了一种基于 HHL 算法与切比雪夫多项式近似量子态层析技术的混合量子 - 经典求解器，成功解决了不可压缩纳维 - 斯托克斯方程中的压力泊松瓶颈，并通过 IBM Qiskit 框架在盖驱动腔流和泰勒 - 格林涡等基准问题上验证了其捕捉全局涡动力学的能力。
Multi-Outcome Circuit Optimization for Enhanced Non-Gaussian State Generation
本文提出并验证了一种多结果电路优化策略，通过同时利用多种测量模式或聚合简并结果，显著提升了基于高斯操作和光子数分辨探测器的非高斯量子态（如 Gottesman-Kitaev-Preskill 核心态、猫态等）的生成成功率。