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03-09 00:00
本研究提出了一种数据驱动框架，用于近似N-可表示的二电子约化密度矩阵（2-RDMs）的凸集。传统方法通过定义其支撑超平面的线性矩阵不等式来表征该集合。本文则从分子数据中学习其边界的基于顶点的近似，并利用此信息改进由低阶正定性约束定义的集合，而无需显式构造高阶条件。这种结合输入凸神经网络与半定规划的半定机器学习方法，驱动了2-RDM的直接变分计算，在计算成本与二阶正定性计算相当的情况下，获得了更高的精度。在${\rm C}_2^{2-}$、${\rm N}_2$和${\rm O}_2^{2+}$的势能曲线上的应用，展示了其系统性的改进以及与完全活性空间组态相互作用结果的高度一致性。
半定机器学习约化密度矩阵变分计算量子化学计算物理
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03-09 00:00
本文综述了受自然语言处理（NLP）启发的、在化学信息学中广泛使用的数字分子表示方法。随着深度学习在自然科学领域的应用日益深入，开发既便于机器读取又能被跨领域科学家理解的分子表示变得至关重要。文章介绍了多种主流表示法，并讨论了基于这些表示的AI应用案例，旨在为希望进入化学与材料科学交叉领域的研究者提供一份实用的参考指南。
分子表示自然语言处理化学信息学深度学习材料科学人工智能
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03-09 00:00
本文提出，利用先进的人工智能与机器学习（AI/ML）工作流，结合高通量实验与自驱动实验室，可构建一个数据驱动的“良性循环”，加速催化剂设计、机理研究、反应工程与放大过程。这一新生态系统旨在推动催化科学发现与化学反应工程的持续改进，为工业实力与可持续化学提供关键支撑。
人工智能机器学习催化化学反应工程自驱动实验室高通量实验
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03-09 00:00
本研究首次将漂移模型应用于分子构象生成，通过建立理论桥梁——漂移得分恒等式，证明高斯核下漂移场的吸引力等于任意分布得分函数的核加权平均。利用分子力标签直接编码玻尔兹曼得分，推导出漂移力恒等式，将场分解为标准漂移与玻尔兹曼修正。研究发现力融合的有效性在表示空间中呈现反转现象：在坐标空间中，力插值漂移通过融合物理力方向与数据位移占主导；在距离特征空间中，力对齐核通过仅修改核权重实现更高精度，同时保持几何有效分子的流形。在MD17乙醇数据集上，两种方法均实现一步生成，相比近期带玻尔兹曼引导的得分匹配方法加速超1000倍，相比传统分子动力学实现百万倍加速，同时确保完美的结构有效性与分布准确性。
分子构象生成玻尔兹曼采样漂移模型力引导计算化学生成模型
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03-09 00:00
本研究对AI药物发现领域的最新工具Boltz-2进行了全面评估。该模型通过“共折叠”方法联合预测蛋白质-配体结构和结合亲和力。研究使用两个大规模数据集（16,780个3CLPro化合物和21,702个TNKS2化合物），将Boltz-2的结构预测与传统对接方法比较，并将其亲和力预测与基于物理的ESMACS协议计算的结合自由能进行比较。结果显示，Boltz-2预测的结构存在显著的全局RMSD变化，表明其预测了多种构象而非单一收敛姿态。能量评估在整个数据集中仅显示出弱到中等的相关性，对前100个化合物的聚焦分析也未发现显著相关性。结论指出，Boltz-2虽在初始筛选中速度优势明显，但缺乏先导化合物识别所需的能量分辨率，强调了基于物理的方法对于验证和精炼AI模型的重要性。
ai药物发现蛋白质-配体对接结合亲和力预测模型评估计算化学生物分子基础模型
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03-09 00:00
本研究在Toupin-Mindlin一阶应变梯度弹性理论框架下，系统研究了三维线性应变梯度弹性中的普适位移场。基于Yavari (2020)的方法，我们为每个材料对称类推导了普适性偏微分方程，该方程要求平衡方程（无体力时）对该类中的所有材料均成立，并确定了完整的普适位移集合。利用完整的对称性分类及弹性张量的紧凑矩阵表示，我们为全部48种应变梯度对称类（包括中心对称和手性类）提供了明确的表征。对于多个高对称类，应变梯度普适性PDE未施加超出经典理论的新限制，因此其普适位移族与经典线性弹性一致（例如各向同性类SO(3)和O(3)）。对于低对称类，应变梯度普适性PDE可能比经典对应更严格，由于附加的高阶微分条件，其普适位移构成经典普适位移族的真子集。
应变梯度弹性普适位移材料对称性toupin-mindlin理论连续介质力学
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03-09 00:00
本研究开发了结合解析模型与数值模拟的综合框架，用于分析热喷涂超音速射流的气动声学特性与粒子输运过程。解析模型通过气体动力学关系将腔室和喷嘴参数与远场声级关联，并进行了校准以减少湍流效应带来的系统误差。数值模拟采用非定常可压缩流求解器（URANS/DDES）捕捉含激波射流的发展及近场压力脉动，利用Ffowcs Williams-Hawkings声类比预测远场噪声，并通过拉格朗日方法追踪粒子运动。研究表明，操作条件的变化会影响射流的不稳定性和混合过程，进而导致声级和频谱内容的可测量变化，这为通过声学特征非侵入式监测热喷涂工艺提供了可能。
气动声学超音速射流热喷涂粒子输运湍流模拟非侵入监测
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03-09 00:00
传统理论认为，上皮组织的固态（阻塞）与液态（非阻塞）转变由细胞形状指数（受皮质张力与细胞间粘附平衡决定）控制。本研究挑战了这一几何框架，发现降低细胞间粘附能显著增加组织流动性，而细胞形状、密度、基底牵引力或连接线张力均未发生相应变化。这表明仅将粘附视为界面张力的经典顶点模型是不完整的。研究者扩展了理论框架，将粘附的双重作用——在细胞连接处设定界面粘附能的“热力学角色”与在细胞滑动时产生粘性阻力的“动力学角色”——纳入考量。该广义模型定量吻合实验数据，揭示了粘附能量学与耗散摩擦之间的相互作用对于全面理解上皮流动性至关重要。
组织流变性细胞粘附上皮细胞顶点模型生物物理学相变
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03-09 00:00
研究团队在瑞士圣哥达基线隧道塞德伦竖井进行了环境测量，评估其作为长基线原子干涉仪实验场地的可行性。测量结果显示，该地点地面振动和电磁场背景噪声（包括过往列车产生的干扰）均处于较低水平，足以支持长达800米的原子干涉仪成功运行。此类实验有望用于探测超轻玻色子暗物质与标准模型粒子的相互作用，以及探测现有或建设中的实验无法覆盖频段的引力波。
原子干涉仪暗物质探测引力波环境噪声地下物理实验精密测量
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03-09 00:00
本研究首次将谱松弛技术应用于概率集合预报框架，将基于物理的ECMWF集成预报系统（IFS-ENS）与概率机器学习集合预报（AIFS-ENS）相结合。该方法将虚拟温度和涡度的大尺度场松弛至机器学习预报，而中尺度结构仍由物理模型主导。结果表明，混合集合预报在大尺度预报技巧上取得显著提升，热带地区预测时效延长约两天，热带外地区延长约半天。尽管松弛仅应用于高空场，多个近地面参数也得到改善。热带气旋路径预报显著改进，且未削弱风暴强度或集合离散度。这为结合机器学习与物理模型的气象预报系统提供了新路径。
集合预报谱松弛机器学习数值天气预报混合模型预报技巧
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03-09 00:00
AI在地球系统科学中的应用虽提升了气候信息的生成速度与精度，但其发展轨迹正加剧全球南北不平等。研究指出，高性能计算与数据基础设施的全球性不对称，导致基础模型的开发几乎完全集中于北半球。这种不平等贯穿于模型的输入、处理与输出三个阶段：依赖历史偏见数据导致模型在脆弱地区性能系统性不足；气候影响建模因数据稀疏与验证不具代表性，可能引发误导性干预；大语言模型则可能强化现有知识偏见。为应对此问题，需从模型中心转向数据中心的开发，建立气候数字公共基础设施，并推动知识共同生产，以真正实现计算主权民主化。
ai气候预测数字不平等高性能计算数据偏见知识共同生产全球南方
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03-09 00:00
本研究提出了一种名为μTRec的物理信息框架，用于通过宇宙射线μ子散射断层成像技术，非侵入式监测密封的下一代微反应堆堆芯完整性。该方法结合高斯多重库仑散射模型与贝叶斯更新，重建事件级别的弯曲μ子轨迹，并通过体素级M值映射散射密度，以验证堆芯结构。在包含61个燃料薄片、控制鼓和停堆棒的六角形堆芯模型中，使用$3 imes 10^{6}$个μ子即可在50毫米体素分辨率下检测出单个缺失的燃料薄片。相较于忽略动量的重建方法，结合每个μ子的动量信息可将检测能力提升高达149.85%（激光驱动源）和105.11%（宇宙射线源）。该方法在探测器存在空间分辨率（10毫米）和能量分辨率（10%）等实际限制下依然稳健，检测能力仅下降8.88%。与传统的PoCA方法相比，在相同μ子数量下，μTRec的检测能力高出326.13%至392.14%，能更快识别缺陷。
μ子散射断层成像微反应堆监测非侵入式检测物理信息重建核保障监督贝叶斯方法
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03-09 00:00
本研究评估了用于聚变中子产额测量的活化箔性能，并重点分析了封装胶囊材料对辐照和后续γ射线测量的影响。通过FISPACT模拟和氘氚中子发生器实验，发现铝箔和铜箔适用于多箔辐照配置。使用3D打印热塑性胶囊会减少测量到的衰变光子计数，但减少幅度小于测量不确定度。此外，研究证实镧基探测器可作为高纯锗谱仪的可行替代方案，尽管其能量分辨率较差。
聚变中子诊断活化箔3d打印胶囊γ射线谱仪sparc托卡马克
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03-09 00:00
本研究提出了一种名为“可编程声学驻波转染（PAST）”的微流体工具，利用动态可编程的超声场，通过产生可编程的声学势能场，驱动细胞经历流体动力和声学应力循环，从而可逆地打开细胞膜孔道，实现无需化学载体或造影剂的扩散式生物分子递送。实验表明，该方法能控制多种生物分子的跨膜流入与流出动态，且递送速率可通过声功率、频率调制和占空比进行调节。理论模型预测与实验结果高度吻合，且处理后细胞保持高活性和持续增殖能力。
细胞内递送超声转染微流体技术细胞膜通透性生物物理学非侵入性
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03-09 00:00
本研究通过理论分析和数值模拟，在受Su-Schrieffer-Heeger模型启发的一维刚度二聚体链中引入局部谐振子，构造了一种频率依赖的有效刚度。研究揭示了一种两步机制来创建拓扑局部谐振诱导带隙：首先，通过狄拉克点的能带反转使传统布拉格带隙具有非平凡拓扑性；其次，通过调节二聚化参数，该非平凡带隙的特性经由中间平带态转变为局部谐振带隙，且此过程无需带隙闭合即可保持拓扑性。关键发现是，当由此产生的拓扑边缘态与局部谐振带隙的一个特征频率（即有效刚度为零的衰减奇点）相交时，振动能量会实现极端局域化，被完全限制在边界的一个单粒子上，其逆参与率达到理论极限值1。此外，研究表明，虽然随机无序会散射该模式的频率，但引入调谐边界可在宽参数范围内稳定单粒子模式。这些发现为在低频区域设计超局域化、拓扑保护的状态提供了清晰路径。
拓扑声子晶体局部谐振边缘态局域化su-schrieffer-heeger模型能带工程
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03-09 00:00
本研究采用量子力学中的算子方法，求解了(1+1)D和(2+1)D傍轴波动方程，其初始条件由艾里型函数定义。研究首先推导了初始条件为艾里、截断艾里及艾里-高斯函数的(1+1)D光束表达式，随后将分析扩展到(2+1)D光束，其初始条件由两个艾里、截断艾里或艾里-高斯函数的乘积构成。通过对比理论与实验强度分布图，验证了推导的正确性，两者高度吻合。尽管这些解已通过衍射积分法获得，但本文主要目标是展示利用算子方法推导光场的优雅且强大的框架。
艾里光束算子方法傍轴传播光学波动方程光束整形
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03-09 00:00
本文提出了一种基于第一性原理构建原子间势能模型潜在空间的设计方法。该方法受自编码器启发，但摒弃了传统机器学习模型依赖大规模训练数据、通过无监督学习发现模式的方式，转而利用密度泛函理论（DFT）定理和已知的解析约束，主动构建量子嵌入和潜在空间模式。这实现了对能量和电子密度的简约、基于物理的表示，通过电子密度形式上将电子和原子尺度耦合起来，并关联了相互作用原子的基态、激发态和电荷转移态。该方法为近期提出的集成电荷转移势提供了完整的潜在空间组件基础，并探讨了其在提升当代机器学习原子间势的可解释性和设计协同性方面的机遇。
原子间势潜在空间密度泛函理论机器学习量子嵌入可解释性
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03-09 00:00
本研究开发并评估了一种用于鸡胚绒毛尿囊膜（CAM）肿瘤模型的超高频超声（UHFUS）微血管血流成像流程。该流程采用帧间减法（IS）结合组织运动补偿（MC）来抑制组织杂波，并与基于奇异值分解（SVD）的滤波方法进行了比较。在仿体和经舒尼替尼治疗的肾细胞癌活体模型中的评估表明，MC显著降低了组织运动的影响，MC+IS在检测肿瘤内血流方面与MC+SVD效果相当。该成像方法成功检测到治疗组与对照组肿瘤血流指标的显著下降，为在临床相关时间框架内评估患者来源异种移植（PDX）模型的治疗反应提供了一种有效的、计算强度较低的成像方案。
超高频超声微血管成像肿瘤模型血流定量医学物理图像处理
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03-09 00:00
本研究将部分信息分解（PID）框架应用于化学反应分析，沿内禀反应坐标（IRC）构建了局部经验分布，将几何进程变量（目标）与两个电子读出（源）耦合。通过Williams–Beer PID形式，将联合互信息$I(T;X,Y)$分解为冗余、独特和协同贡献。应用于三个典型S_N2反应（如$\mathrm{F^-+CH_3F}$）的数值演示表明，该方法能产生紧凑、对称敏感的成键演化特征：对称反应表现出镜像信息分布，而不对称反应则显示冗余与协同贡献的特定中心转移，揭示了C–X断裂与C–Nu形成之间的耦合机制。
信息分解反应坐标s_n2反应电子结构化学信息学成键演化
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03-09 00:00
本研究开发了一种结合实时含时密度泛函紧束缚（RT-TDDFTB）模拟与基于随机相位近似（RPA）屏蔽相互作用的Lindblad量子玻尔兹曼方程（LQBE）的新方法。该方法首次实现了对含数百个原子的纳米团簇中，等离子体激发期间及之后电子-电子散射效应的自洽描述。研究揭示了银、金、铝纳米团簇中准粒子寿命和弛豫动力学的高度能量依赖性，并发现小于2纳米的团簇存在由离散能级导致的量子效应，使弛豫过程偏离典型热化行为。
等离子体动力学电子散射纳米团簇实时模拟量子弛豫密度泛函理论
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03-09 00:00
本研究提出了一种基于Transformer架构的神经算子模型，用于高效模拟磁约束聚变等离子体中的漂移波湍流分岔动力学。该模型以修正的Hasegawa-Wakatani (MHW)方程为原型系统，能够准确捕获湍流、流场与背景等离子体剖面长期协同演化的多时空尺度特征。研究表明，单一的统一模型不仅能预测准稳态湍流，还能精确模拟非线性饱和、湍流自发抑制及宏观带状流涌现等多种动力学转变过程，其预测时间尺度远超局部湍流关联时间。该方法为聚变等离子体中复杂多尺度现象的快速AI建模奠定了坚实基础。
聚变等离子体湍流模拟神经算子transformer多尺度物理ai建模
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03-09 00:00
本研究通过实验探究了空气中自由运动的微米级球形液滴与颗粒（尺寸比为3）的碰撞过程，揭示了决定碰撞结果的关键机制。研究发现，颗粒密度决定了其是被液滴完全吞没还是停留在界面；而高润湿性即使在掠射碰撞中也能抑制颗粒分离。研究提出了一个结合了颗粒密度与润湿性的修正有效韦伯数来预测碰撞结果，并通过整合现有文献数据验证了其鲁棒性。结果表明，在固定尺寸比和奥内佐格数时，区分不同碰撞结果的边界可以统一；但在给定碰撞偏移量下，尺寸比和奥内佐格数的变化会通过改变碰撞几何与粘性阻力，影响导致颗粒分离的临界有效韦伯数。
液滴碰撞颗粒捕获多相流韦伯数润湿性喷雾干燥
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03-09 00:00
本研究通过非定常壁面压力测量和平面粒子图像测速技术，在基于凸起高度的雷诺数 $Re_H = 2.26\times10^5$ 下，对三维波音高斯凸起的非定常分离流动进行了实验研究。研究识别出跨越两个数量级频率的四种主要非定常宽带现象：极低频（$St_H\sim10^{-3}$）的展向摆动、分离区的低频“呼吸”运动（$St_{L_{\rm{sep}}}=0.068$）、与侧向剪切层涡脱落相关的20 Hz频率，以及中心线剪切层涡脱落（$St_{L_{\rm{sep}}}=0.68-1.01$）。研究发现，尽管极低频模式的频率量级与其他表现出双稳态不对称尾流切换的物体相似，但该几何形状下的极低频模式表现为连续的展向蜿蜒运动。基于PIV数据的对称-反对称本征正交分解模态统计进一步表明，尾流的展向蜿蜒和流向拉伸（可能与“呼吸”运动相关）是动态耦合的。
湍流分离非定常流动粒子图像测速高斯凸起本征正交分解空气动力学
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03-09 00:00
本研究开发了一种中波红外光热（MWIP）显微镜技术，工作在2000-2500 nm光谱窗口，实现了对完整肿瘤类器官和深层组织的高分辨率（亚微米）分子与代谢成像。该技术采用暗场检测方案，有效抑制水背景并增强对比度，对二甲亚砜的检测限达到0.12%，与受激拉曼散射显微镜相当。研究展示了在离体小鼠皮肤和脑组织中，对内源性生物分子进行深度达500微米的深度分辨成像，并利用碳-氘倍频与合频吸收，实现了对经皮药物运输的深度分辨追踪，以及在完整肿瘤类器官内200微米深度对脂肪酸代谢的成像。
红外成像光热显微镜代谢成像深层组织肿瘤类器官分子检测