Numerically Consistent Non-Boussinesq Subgrid-scale Stress Model with Enhanced Convergence
本文提出了一种用于大涡模拟的数值一致性非布辛涅斯克（non-Boussinesq）亚网格尺度应力模型，该模型利用数据同化和多任务学习，与动态 Smagorinsky 模型相比，实现了增强的收敛性以及对逆压梯度下湍流边界层更优的预测。
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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。
An Empirical Investigation of Neural ODEs and Symbolic Regression for Dynamical Systems
本文表明，将用于有效数据外推的神经常微分方程（NODEs）与用于方程恢复的符号回归（SR）相结合，为从有限且含有噪声的数据中发现支配物理规律提供了一种极具前景的混合方法。
High-order exponential solver method for particle-in-cell simulations
本文介绍了一种用于质点网格模拟的有限差分指数时域求解器，该求解器弥合了标准有限差分法与谱方法之间的差距，在提供高精度和改善三维局部性的同时，通过各种激光-等离子体相互作用基准测试证明了其有效性。
A finite element solver for a thermodynamically consistent electrolyte model
本文提出了一种基于 FEniCSx 实现的、具有热力学一致性的有限元电解质求解器，该求解器通过纳入位阻效应、溶剂化作用以及压力耦合，能够精确模拟多组分离子传输，从而在针对高浓度电化学系统的建模中，相比于经典框架提升了物理保真度与数值稳定性。
Spin caloritronics in collinear ferromagnetic helical structures under irradiation
本研究表明，利用偏振光辐照共线铁磁螺旋结构会诱导自旋分裂传输并抑制热导，从而显著增强自旋热电性能和优值，特别是在结合长程跳跃时。
Comparative Analysis of Plasticity-based GND Density Estimation Methods in Crystal Plasticity Finite Element Models
本文比较了用于晶体塑性有限元模型中估计几何必需位错（GND）密度的投影法和滑移梯度法，结果表明，尽管两者都与解析趋势一致，但除非通过仅将计算限制在活跃位错系来加以改进，否则投影法会显著低估多晶中的 GND 密度。
ELECTRA: A Cartesian Network for 3D Charge Density Prediction with Floating Orbitals
该论文介绍了 ELECTRA，一种利用浮动高斯轨道（floating Gaussian orbitals）的等变笛卡尔张量网络，旨在通过以数据驱动的方式学习最优轨道布局，从而精确预测三维电子电荷密度并显著加速密度泛函理论（DFT）的收敛。
Discovery of Probabilistic Dirichlet-to-Neumann Maps on Graphs
本文提出了一种基于高斯过程的新型框架，该框架通过结合离散外微分与非线性最优恢复来强制执行守恒定律，从而在学习图上的概率狄利克雷-诺依曼映射方面实现了集成，进而为地下裂缝网络和动脉血流等数据稀缺的多物理场应用提供准确且具有不确定性量化的预测。
AI-Assisted Rapid Crystal Structure Generation Towards a Target Local Environment
该论文介绍了 LEGO-xtal，这是一个基于对称性启发的 AI 生成框架，通过将 AI 生成的初始结构与基于机器学习的优化相结合，能够快速生成符合目标局部环境的多样化晶体结构，成功将少量的碳同素异形体扩展到了 1,700 多种可行的候选结构。
Local extraction of three-dimensional magnetic reconnection X-lines
本文提出了一种用于识别三维磁重联X线并估算湍流等离子体中重联率的新型局部框架，该框架通过应用流体可视化分叉线和磁剪切层测量，为各种模拟模型提供了一种替代传统全局方法的有效途径。