Quantum noise modeling through Reinforcement Learning
本文提出了一种基于强化学习的量子噪声建模方法，能够灵活地表征和模拟真实量子芯片的噪声环境，从而有效弥合量子模拟与硬件执行之间的差距，并已在真实超导量子比特及经典量子算法研究中得到验证。
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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。
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。
Amortized Inference of Multi-Modal Posteriors using Likelihood-Weighted Normalizing Flows
本文提出了一种利用似然加权重要性采样训练正态化流的新型技术，用于无需后验训练样本即可高效推断高维逆问题中的理论参数，并发现通过初始化与目标模式数量匹配的 Gaussian Mixture Model 作为基础分布，能有效解决标准单模态分布无法捕捉多模态后验中不连通支持的问题，从而显著提升重建保真度。
CNN on `Top': In Search of Scalable & Lightweight Image-based Jet Taggers
该论文提出了一种结合全局特征的轻量级 EfficientNet 架构，旨在以较低的计算成本实现与 Transformer 和图神经网络相媲美的顶夸克喷注标记性能，并揭示了全局特征对提升精度及降低模型复杂度的重要性。
MAD-SURF: a machine learning interatomic potential for molecular adsorption on coinage metal surfaces
本文介绍了专为金银铜等贵金属表面分子吸附设计的机器学习势函数 MAD-SURF，该模型在保持与密度泛函理论相当精度的同时实现了计算速度的数量级提升，能够有效模拟从有机单层到生物大分子等多种复杂表面体系。
Spectral Homogenization of the Radiative Transfer Equation via Low-Rank Tensor Train Decomposition
本文提出了一种基于低秩张量链分解的辐射传输方程谱均匀化方法，证明了在从分子吸收线到原子等离子体不透明度的广泛场景下，解张量的秩随谱分辨率增加而保持有界，从而在显著降低存储和计算成本的同时，实现了远优于传统相关k分布法的精度。
Optimization of Higher-Order Harmonic Surface Tessellations for Additively Manufactured Air-to-Air Heat Exchangers
该研究提出了一种基于优化框架的三阶谐波表面镶嵌结构，用于增材制造的空 - 空换热器，结果表明该结构在湍流工况下（Re≥7000）相比传统的 Gyroid 结构具有更高的换热效率和更低的压降，且表面波频率是影响其热力性能的关键参数。
PINEAPPLE: Physics-Informed Neuro-Evolution Algorithm for Prognostic Parameter Inference in Lithium-Ion Battery Electrodes
本文提出了一种名为 PINEAPPLE 的新框架，该框架将物理信息神经网络与进化搜索算法相结合，能够仅通过电压 - 时间放电曲线快速、准确地推断锂离子电池电极的关键内部状态参数，从而实现非破坏性的实时电池健康诊断。
Pole-Expansion of the T-Matrix Based on a Matrix-Valued AAA-Algorithm
本文提出了一种基于矩阵值 AAA 算法的 T 矩阵极点展开方法，能够以极低的计算成本将 T 矩阵表示为共振贡献的集合，从而在宽频域内高效、物理可解释地描述散射响应，并提供了开源工具以促进该方法的广泛应用。
Nested Sampling for Exploring Lennard-Jones Clusters
本文利用基于切片采样算法的 nested_fit 程序，通过嵌套采样法对 7 原子和 36 原子 Lennard-Jones 团簇进行基准测试，成功恢复了相变并识别出多种稳定构型，同时验证了该算法在降低计算成本方面的有效性。
GollumFit: An IceCube Open-Source Framework for Binned-Likelihood Neutrino Telescope Analyses
本文介绍了 GollumFit，这是一个专为中微子望远镜（特别是 IceCube）设计的开源框架，能够高效地对包含数十个干扰参数的分箱似然分析进行建模与拟合。