生物磁导航机制：实验室与体内环境的性能对比
本研究对比了鸟类磁导航的两种候选机制——自由基对机制（RPM）和类Ramsey协议（如金刚石NV色心）在不同环境下的性能。结果表明，在实验室可控条件下，类Ramsey模型凭借精确的时间控制和先验磁场方向信息，精度更优。然而，在缺乏这些信息的真实生物体内环境中，自由基对机制展现出更强的实用性，尽管其精度有所降低。这解释了为何RPM可能成为生物进化的选择。
2025-12-09 速览 · 物理学
2025-12-09 共 24 条抓取，按综合热度排序
物理增强深度代理模型显著提升纳米热材料设计效率
研究团队提出了一种物理增强深度代理模型（PEDS），用于高效求解纳米尺度热传输中的声子玻尔兹曼输运方程。该模型将可微分的傅里叶求解器与神经网络生成器相结合，并引入不确定性驱动的主动学习。相比纯数据驱动方法，PEDS将训练数据需求降低了高达70%，仅需300次高保真模拟即可实现约5%的误差，并能高效设计孔隙率跨度大的几何结构，平均设计误差为4%。
基于自编码器的ATLAS液氩量能器数据质量异常检测方法
本研究提出了一种基于长短期记忆自编码器的算法，用于监测大型强子对撞机ATLAS实验中液氩量能器的数据质量。该模型以能量簇属性的多维统计矩时间序列为输入，在优质数据上训练后，能够有效识别异常数据区间。研究通过已知的噪声爆发问题进行验证，并探讨了该方法在检测瞬态量能器问题方面的更广泛应用潜力。
通用化学过程表示法加速材料发现，实现跨领域性质预测
本研究提出了一种通用的有向树过程图表示法，将非结构化文本、分子结构和数值测量统一为机器可读格式。基于此，开发了具有性质条件注意力机制的多模态图神经网络。模型在来自近9000份不同文档的约70万个过程图上进行预训练，学习到语义丰富的嵌入表示，能够有效泛化至不同领域。在特定领域的紧凑数据集上进行微调后，预训练模型表现出色，证明了大规模学习的通用过程表示能够以最少额外数据有效迁移至专业预测任务。
NaI(Tl)晶体中钠反冲淬灭因子随铊掺杂浓度的变化研究
COSINUS合作组与杜克大学系统测量了不同铊掺杂浓度的NaI(Tl)晶体中钠核反冲的淬灭因子。该因子对暗物质直接探测实验（如DAMA/LIBRA）的能量标定至关重要。研究使用准单能中子束辐照五块超纯晶体，提取了5-26 keV核反冲能区的淬灭因子。结果发现，使用特定校准方案时，淬灭因子显示出对铊浓度的依赖性，但使用另一种低能校准线时未观察到该效应。
FlockVote：基于LLM智能体的美国大选模拟新框架
研究团队提出FlockVote框架，利用大语言模型构建高保真智能体来模拟选民决策。该框架为每个智能体赋予详细的人口统计特征和动态情境信息，使其能进行生成式推理。在2024年美国总统选举的模拟中，其宏观结果成功复现了现实世界的关键摇摆州选举结果。该研究的主要贡献不仅在于预测，更在于提供了一个可解释的研究工具，允许研究者探究个体层面的决策逻辑，并分析模拟的稳定性与敏感性。
金刚石传感器实现失谐不敏感的微波矢量场宽场成像
本研究提出并验证了一种基于金刚石氮空位（NV）中心光谱线展宽效应的新方法，用于同时测定微波场的幅度和方向。该方法无需将微波频率精确对准自旋跃迁，因此对磁场和温度的变化及不均匀性具有免疫力，为快速成像应用提供了理想工具。利用该方法，研究人员实现了对微尺度Ω形天线产生的近场微波的宽场成像，分辨率达800纳米，并结合多轴NV中心的矢量探测，完成了微波矢量场的完整重构。该方案在宽泛的微波振幅范围内表现出优异的线性度，理论上其量程超过四个数量级。
基尔霍夫1857年论文揭示：连续性方程比位移电流更早解释电磁传播
最新研究重新审视了基尔霍夫1857年的开创性工作，指出他首次推导出电报方程并引入连续性方程来描述电磁信号在导线中的光速传播，这比麦克斯韦提出位移电流概念早了四年。论文认为，连续性方程是比位移电流更为基础的物理概念，为理解电磁场动力学提供了无需依赖场的物质描述框架。
小型语言模型革新高等教育：以大气物理学为例的课程、教材与教学重构
本研究针对大型语言模型在高等教育中存在的准确性不足与计算成本高等局限，提出采用小型语言模型作为解决方案。研究以“大气物理学”课程为例，通过收集超过55万篇地球与环境科学领域期刊全文，构建了包含超1亿句高质量语料和300万张学术图像的专用数据库，并利用MiniLM技术将其组织为高维向量库，实现了教育内容的精准检索与高效利用。基于此，研究系统性地重构了课程体系、教材形态与教学方法，将传统静态教材转变为动态数字资源库，并设计了基于问题的学习路径，推动了从被动知识传授向主动认知发展的教学范式转变，为“人工智能赋能教育”提供了具体实践路径。
Baryogenesis constraints and parameter bounds in $f(T,T_{G})$ modified gravity
arXiv:2512.06009v1 Announce Type: new Abstract: We investigate the generation of the observed baryon asymmetry of the Universe within the framework of $f(T,T_{G})$ gravity, where $T$ is the torsion scalar and $T_{G}$ denotes its teleparallel Gauss--Bonnet counterpart. Two illustrative models, $f(T,T_{G})=\alpha T+\beta \sqrt{T_{G}}$ and $f(T,T_{G})=-T+\delta\, T_{G}\ln(T_{G})$, are examined in a power-law background $a(t)=a_{0} t^{m}$. For both models, we derive analytic expressions for the baryon-to-entropy ratio $\eta_{B}/s$ using the standard and generalized baryogenesis formalisms, adopting high-energy decoupling conditions with $g_{b}=1$, $g_{s}=106$, $T_{D}=2\times10^{16}\,\mathrm{GeV}$, and $M_{\star}=2\times10^{12}\,\mathrm{GeV}$. Consistency of the cosmological dynamics requires $m>1$, and the observed value $\eta_{B}/s \simeq 9.42\times10^{-11}$ is obtained for constrained intervals of the parameters $\alpha$, $\beta$, $\delta$, and $m$. Numerical results confirm that both models reproduce the measured baryon asymmetry without invoking extra fields or exotic matter sources. These findings indicate that teleparallel gravity with a Gauss--Bonnet torsion term provides a natural and viable mechanism for baryogenesis, offering a compelling alternative to curvature-based descriptions of the early Universe.
法国科研机构推动包容性的实践策略与经验分享
本文基于法国科研机构的法规背景，提出了促进工作环境多样性、公平性、包容性与可及性的具体策略。文章总结了INSU-AA关于歧视的前瞻性研究，阐述了从早期教育到退休各职业阶段减少隐性偏见的方法，并介绍了LESIA/LIRA研究单元在内部沟通、展览和可及性教学活动等方面的具体举措。通过设立专门委员会和系统性规划，为科研单元推进DEIA目标提供了可操作的指导。
基于博弈论的SIR/V模型自适应最优控制策略可显著降低流行病成本
本研究在SIR/V流行病动力学模型中引入了自适应最优控制函数与非合作博弈机制，以刻画个体疫苗接种行为与群体层面传播的动态交互。研究在资源约束和异质性易感性条件下推导了最优控制轨迹的解析表达式，并利用真实世界参数进行数值模拟验证。结果表明，与静态策略相比，这种依赖于博弈论流行状态的自适应最优策略能大幅降低防控成本，同时有效降低感染峰值并加速疫情消退。演化博弈动力学还识别了驱动策略演变的关键行为阈值，为及时的政策调整提供了依据。
利用模拟器将综合评估模型情景扩展至2150年
当前大多数综合评估模型（IAMs）仅能生成到2100年的排放情景，限制了长期气候研究。本研究提出一种新框架，通过构建IAMs的模拟器，将排放情景可靠地延伸至2150年。该方法为开发超长期情景（如ScenarioMIP）提供了可行的过渡方案，避免了直接运行模型至2150年的计算挑战，有助于探索超越2100年的气候临界点与长期影响。
Simourg程序：用于简单几何伽马探测器响应函数模拟的快速工具
基于Geant4工具包开发的Simourg程序，专为具有简单轴对称几何结构的伽马射线能谱核探测器进行蒙特卡洛模拟而设计。该程序旨在快速估算探测器对keV至数MeV能量范围内单能伽马光子的探测效率与响应函数，适用于长寿命核素衰变研究和天然物体放射性测量等典型任务。
多分辨率物理感知循环卷积神经网络MRPARCv2提升复杂流动模拟精度
本研究提出了MRPARCv2模型，通过嵌入平流-扩散-反应方程的结构并利用多分辨率架构来模拟复杂流动。该模型引入分层离散化和跨分辨率特征通信，在保持参数量减少30%的同时，相比单分辨率基线模型，其滚动预测误差降低了50%，谱误差降低了86%。研究同时发现，网络架构中缺乏对状态方程的物理约束会导致精度下降，这为未来物理信息机器学习模型指明了改进方向。
研究发现政治人物发行的加密货币与总统支持率存在“特朗普效应”
一项针对政治金融（PoliFi）代币的实证研究发现，由美国前总统特朗普及其夫人发行的TRUMP和MELANIA代币，其市场行为与总统支持率呈正相关，这一“特朗普效应”在其他加密货币或政府中并未出现。研究还量化了其对更广泛的去中心化金融（DeFi）生态系统的影响，发现围绕这些资产的狂热情绪伴随着资本流向Solana等关联平台，并推高了交易量和费用支出。
物理信息神经网络预测热辐射协同作用下弹性体力学性能
本研究提出了一种物理信息神经网络框架，用于预测弹性体在同时暴露于热和伽马辐射环境下的力学性能，如核电缆或空间电子设备中的弹性体。该模型将双网络假设与微球概念相结合，通过神经网络架构强制执行不可压缩性等硬约束，并通过损失函数施加单调性等软约束。验证表明，该方法能准确预测未用于训练的暴露时间下的应力-应变行为和断裂伸长率，为核电缆绝缘等辐射暴露弹性体的寿命评估提供了可靠工具。
土星F环双卫星扰动下的非线性动力学：从准周期到调制振荡
本研究建立了一个非线性模型，探究土星F环在普罗米修斯和潘多拉双卫星引力扰动下的振荡动力学。模型结合了非线性质量聚集项和双频强迫项，通过数值模拟和动力系统分析，揭示了系统行为如何受非线性强度参数控制。研究发现，在中等非线性下，系统呈现规则的准周期运动；当非线性增强时，则转变为具有间歇性相位滑移的强调制振荡。结果表明，F环的复杂形态可能源于确定性的多频动力学，而非随机过程，且系统运行在临界边界附近，微小的参数变化即可引发宏观重组。
随机量子力学在弯曲时空中的应用：探索黑洞周围的量子轨迹
本研究将随机量子力学框架扩展至弯曲时空，特别是施瓦西黑洞背景。通过完全协变处理，推导了弯曲时空中的量子随机方程，并求解了标量扰动的克莱因-戈登方程。分析表明，粒子的随机轨迹受时空引力涨落影响，其行为随角动量、粒子频率和计算积分时间等参数变化而呈现不同类型。
三维无自旋费米子模型获得精确解
研究通过Jordan-Wigner变换将三维伊辛模型映射为三维无自旋费米子模型，并综合运用Clifford代数、傅里叶变换和Bogoliubov变换，首次解析推导出该模型的精确解。该解提供了完整的本征值、配分函数、热力学性质及临界行为公式，可用于深入研究磁性、超流、超导及拓扑材料的微观机制。
地理信息科学中理想化与实现可达性测量的对比研究
本研究提出了一个“实现可达性”的概念框架，旨在超越仅基于距离的理想化测量，纳入社会经济等现实障碍。通过将框架应用于加州圣巴巴拉县的自行车可达性案例，研究发现，在家庭收入中位数较低、西班牙裔人口比例较高的城市，理想化与实现可达性之间的差距显著扩大。这表明，理想化测量可能高估服务不足社区的实际可达性，而更细致、现实的测量标准对于公平性分析至关重要。
从楚科奇神话到相对论教学：寻找更自然的理解路径
本文批评了当前狭义相对论教学中沿袭爱因斯坦双公设的“革命性”路径，认为其强调理论的颠覆性而非连续性，不利于学生理解。作者受俄罗斯民族学家Tan-Bogoraz的启发，指出楚科奇萨满神话与相对论在时空观念上存在惊人相似性。基于此，作者提出一种新的教学基础，强调固有时间、因果锥等绝对概念，而非相对性概念，认为相对论的基本观念可能本就植根于人类对时空的先天感知之中。
倾斜圆柱自然对流换热新公式，预测精度达1.6%-4.7%
本研究推导出一个预测倾斜圆柱自然对流换热的新公式，该公式综合考虑了圆柱的长径比、倾斜角、瑞利数以及流体的普朗特数和导热系数。新公式在三个同行评审研究的九个数据集、共93组倾斜圆柱实验数据上进行了验证，其数据集均方根相对误差值在1.6%至4.7%之间，展现出高精度和广泛的适用性。
图论连接时间序列展开与广义分解：流体流动的稳定模拟新方法
本研究利用图论建立了时间序列展开（TSE）与广义分解（PGD）方法之间的理论联系。通过有向图分析，研究者将TSE中空间模态的计算简化为紧凑的路径遍历形式，显著降低了计算复杂度。该框架不仅揭示了空间模态计算中自然的稳定化过程，还能自动导出稳定化系数，应用于稳定化TSE（STSE）。研究进一步将该方法拓展至不可压缩Navier-Stokes方程，构建了依赖于雷诺数、模态阶数和时间步长的稳定系数，并在Re=5000的钝体尾流模拟中验证了STSE与简化PGD（SPGD）方法的有效性。