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01-30 00:00
本文介绍了新型粒子鉴别硅望远镜阵列（PISTA）与VAMOS++磁谱仪联用的性能。PISTA由八个梯形ΔE-E硅望远镜组成，采用紧凑的花冠构型，紧贴靶点放置，用于高效追踪库仑势垒能量下多核子转移反应产生的类靶反冲核。该阵列通过空间分割技术，能够精确测定类靶核的质量、电荷以及裂变系统的激发能。以$^{238}$U束流轰击$^{12}$C靶的实验为例，系统实现了870 keV（FWHM）的激发能分辨率和1.1%（FWHM）的质量分辨率。PISTA与VAMOS++的结合，为研究裂变过程（尤其是转移反应产生的奇特核系统）随激发能的变化提供了前所未有的高精度探测能力。
核探测器裂变研究多核子转移粒子鉴别磁谱仪激发能分辨率
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01-30 00:00
锝-99m是美国每年超过1600万次诊断成像的关键放射性同位素，其供应链依赖国外核反应堆生产的钼-99，存在脆弱性。本研究提出利用为IsoDAR中微子实验设计的新型高流强回旋加速器，通过1.5 MeV/amu的氘核轰击薄铍靶，模拟预测可产生约$10^{13}$ n/s的中子通量。该技术路线原则上足以在不使用高浓铀或依赖国外反应堆的情况下生产钼-99，其较低的氘核能量减少了活化与安全风险，为实现医院级、分散化的同位素生产提供了可行的物理与工程路径。
放射性同位素生产回旋加速器钼-99供应链安全中子产生医学物理
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01-30 00:00
研究团队开发了基于GPU加速的StochasticGW-GPU代码，用于在GW近似下精确计算分子和材料的准粒子能量。该代码采用随机分辨恒等式技术，实现了计算成本随体系规模半线性增长的大规模并行计算，可处理包含数万电子的体系。研究展示了其在计算含多达10001个原子、35144个电子的氢化硅团簇带隙方面的能力，可在数分钟内获得统计精度优于±0.03 eV的准粒子能量。
gw近似准粒子能量gpu加速大规模计算材料模拟随机算法
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01-30 00:00
本研究利用欧盟TotalControl项目在Lillgrund海上风电场收集的独特数据集，评估了四种工程尾流模型在真实运行条件下的性能。模型结合了不同的速度亏损、附加湍流、尾流叠加和偏转公式，通过LongSim软件实现。分析表明，模型能复现不同大气条件下的尾流速度亏损趋势，归一化速度亏损误差在7%至15%之间。功率预测误差随风场深度增加，单机误差为3%-23%，全场误差为-13%至+30%。部分解析模型的精度可与大涡模拟（LES）结果相媲美，但计算成本显著降低。
风能工程尾流模型风场优化现场验证计算流体力学
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01-30 00:00
研究发现，在MPtrj、Alexandria和OMat24等大型数据集上训练的基础机器学习原子间势，因继承了Materials Project数据库对Hubbard U校正的选择性应用（仅对含O或F的体系中的特定过渡金属应用）而存在内在不一致性。这导致模型学习到两个不兼容的势能面（GGA与GGA+U），并在其间插值，从而系统性地低估了U校正金属与含氧/氟物种之间的结合能，甚至产生虚假排斥，限制了其在催化与氧化研究中的应用价值。作者提出了一种简单的按原子能量平移方案来对齐PBE+U与PBE能量，相比现有方案能获得更平滑的势能面，并建议未来数据集应完全排除+U校正。
机器学习势函数hubbard u校正材料计算势能面数据一致性过渡金属氧化物
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01-30 00:00
本研究通过理论分析与数值模拟，澄清了悬浮平衡模型（SBM）中粒子相应力来源的长期争议。通过两粒子计算与斯托克斯动力学模拟，证明悬浮应力的流体力学贡献与粒子相应力基本一致，仅需扣除孤立单粒子的爱因斯坦粘度修正项。该工作为SBM模型提供了热力学一致的物理基础，并验证了其预测布朗胶体平衡渗透压的正确性。
两相流悬浮平衡模型粒子迁移悬浮应力斯托克斯动力学软物质物理
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01-30 00:00
本研究利用等变图神经网络架构MACE，基于RPBE-D3数据库训练，成功预测了水的密度等压线、扩散常数、径向分布函数和熔点。相比传统核基势函数，MACE模型虽然计算成本更高，但其显著降低的总能量误差使得热力学重加权偏差极小，结果与密度泛函理论（DFT）基准高度一致。这为以DFT精度可靠研究水的热物理性质提供了新工具。
机器学习势函数等变神经网络水分子模拟热物理性质密度泛函理论
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01-30 00:00
本研究提出了一种新型机器学习框架，仅需单个高速相机即可检测两相流中的气泡并估计其深度。该方法结合无监督聚类与半监督学习，利用大量未标记数据揭示气泡结构，并辅以少量真实标记数据训练模型，使其能泛化至不规则、变形或重叠的气泡。框架同时进行稳健的实例分割，以分离因高速剪切产生的接触、重叠及拉长气泡。定量评估显示，其面内分割基线在平均精度（AP）上达到0.818，气泡检测精度为0.901，误报率（FPR）低至约6.1%。
两相流气泡检测深度估计机器学习实例分割半监督学习
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01-30 00:00
本研究通过分子动力学模拟，揭示了AKT激酶在含有PIP₃的脂质双层膜上存在四种不同的结合模式。这些模式在PH结构域和激酶结构域的取向及膜接触方式上存在差异。研究发现，除了PH结构域与PIP₃结合外，激酶结构域中的碱性残基也能与PIP₃发生特异性相互作用。在最稳定的结合模式中，PIP₃同时与PH结构域的经典结合位点和次级结合位点相互作用，而激酶结构域的激活环磷酸化位点则暴露于溶剂中。有趣的是，这些结合模式的分布比例取决于膜中PIP₃的浓度，从而导致AKT的优先取向发生变化。这些发现阐明了AKT的PH结构域和激酶结构域如何通过协同识别脂质来塑造其膜结合构象。
分子动力学模拟akt激酶pip₃膜结合模式信号转导构象调控
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01-30 00:00
针对离散福克空间中神经网络量子态（NQS）随机优化方法存在的采样方差大、混合速度慢等问题，本研究提出了一种确定性优化框架。该框架在动态自适应构型子空间内优化神经回流拟设，并结合二阶微扰理论进行修正，从而完全消除了蒙特卡洛噪声。通过CPU-GPU混合实现，该方法在子空间规模上展现出亚线性标度。在H₂O和N₂的键解离以及强关联铬二聚体Cr₂上的基准测试表明，该方法在大希尔伯特空间中具有优异的精度和稳定性。
量子化学神经网络量子态确定性优化强关联体系计算物理
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01-30 00:00
钛酸钡（BaTiO₃）是一种极具潜力的集成光子材料，但其强非线性（χ⁽²⁾）特性因难以实现周期性极化而难以高效利用。本研究提出了一种基于线性-非线性混合波导的替代方案：在BaTiO₃脊形波导中选择性掺入TiO₂，通过增强非线性模式重叠并仅依赖模式相位匹配，绕过了传统周期性极化的技术瓶颈。耦合模理论模拟表明，该混合设计可将归一化二次谐波产生效率提升至单质BaTiO₃波导的2.75倍。这种具有均匀、光刻定义截面的方法具备高度可扩展性，为CMOS兼容的高效χ⁽²⁾器件及集成量子光子学提供了实用化途径。
非线性光学集成光子学钛酸钡频率转换混合波导相位匹配
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01-30 00:00
本研究在无固有双曲响应的CsPbBr3双折射钙钛矿晶体中，首次实验实现了非线性激子极化激元凝聚体的光学可重构定向传输。通过将晶体嵌入平面微腔，利用腔模分裂与晶体双折射的相互作用，实现了极化激元等频面从双曲到平坦再到抛物线的演化。非共振泵浦驱动凝聚体在平坦等频面上形成，产生超过二十倍的准直增强相干定向流。通过调节泵浦光斑尺寸，可动态切换至双曲或抛物线模式，从而改变传播行为。该研究为基于稳定非线性量子互连的全光极化激元逻辑电路开辟了新途径。
激子极化激元钙钛矿光学可重构非线性凝聚定向传输微腔光子学
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本研究针对等离子体纳米腔在应用中面临辐射与吸收损耗的关键问题，通过将其视为开放系统，推导出一个保留衰变路径间非久期干涉效应的局域时间完全正定主方程。该理论表明，当环境无法分辨极化子能级分裂时，系统泄漏动力学会与标准久期描述产生显著偏差，出现浴诱导相干性并稳定暗极化子。研究提出了一个基于极化子分裂与库线宽比值的简单设计判据，并指出可通过时间分辨透射、反射或光致发光测量来观测这些效应。
等离子体腔开放量子系统极化子非久期动力学暗态保护纳米光子学
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01-30 00:00
本文提出了一种基于三维γ指数的容忍度验证框架，用于评估网格化预报。该方法通过在空间（DTA）、时间（TTA）和强度（IDT）上设定明确的容忍度边界，判断预报是否在预设的物理界限内与观测一致，而非仅依赖逐像素差异。研究通过合成数据展示了传统指标（如RMSE、MAE）如何因“双重惩罚”问题而错误评估具有可用结构的预报，并在卫星反演的地表太阳辐射场中进行了实际应用验证。结果表明，γ指数能在保留轻微位置噪声下结构一致性的同时，有效识别物理上显著的差异。该通用框架为各类网格化变量的预报验证提供了实用的补充工具。
预报验证γ指数时空位移容忍度网格化数据双重惩罚
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01-30 00:00
本研究提出了一种名为JointDiff的生成式框架，用于解决惯性约束聚变（ICF）中模拟与实验数据模态不匹配的难题。该模型基于联合扩散原理，将正向代理建模、逆向推理和输出插补统一到一个架构中。通过在大量三维多火箭活塞模拟数据上训练，模型在预测条件模拟输入输出分布方面表现出高精度和统计鲁棒性，并能有效迁移至美国国家点火装置（NIF）的实验数据。这项工作为多模态科学任务提供了一个灵活的生成式代理工具，有助于理解诊断约束、对齐模拟与实验，并加速ICF设计。
惯性约束聚变生成模型扩散模型多模态推理科学计算
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01-30 00:00
本研究首次对基于钽铌酸钾（KTN）晶体的高速电光偏转器在近红外生物成像窗口（700-1300 nm）的光致电离现象进行了定量测量。通过双光束偏振干涉仪，研究人员测量了陷阱电荷密度随光子注量的变化，发现光致电离率随波长增加而急剧下降。电荷衰减曲线呈现多指数行为，表明存在多种陷阱或显著的电荷再捕获过程。该结果为在近红外成像应用中优化KTN偏转器的工作波长和电荷扫描占空比提供了关键数据。
电光偏转器ktn晶体近红外成像光致电离生物光子学非线性显微术
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01-30 00:00
本研究揭示了蓝失谐分子磁光阱（MOT）中的关键物理机制。传统红失谐MOT中，亚多普勒加热效应限制了冷却效率，而蓝失谐方案通过引入频率间隔小于跃迁线宽的正交偏振光对，实现了更有效的冷却与压缩。研究发现，特定磁场下产生的塞曼诱导暗态（ZIDS）通过光子散射率的不平衡产生恢复力；同时，光场形成的移动光晶格产生速度依赖力，将分子推向晶格速度。结合光场时变偏振驱动的非绝热跃迁，最终实现向零速度的灰黏胶冷却。研究从简单能级模型出发，并推广至具有基态超精细结构的实际分子体系。
分子冷却磁光阱蓝失谐塞曼暗态亚多普勒冷却光晶格
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01-30 00:00
本研究基于双弛豫时间近似的玻尔兹曼输运方程，开发了一种用于模拟固体材料中流体力学声子输运的半隐式Lax-Wendroff动理学格式。该方法在有限体积法框架下，分别采用梯形法则和中点法则处理散射项和迁移项的时间积分。通过重构界面通量时再次求解动理学方程，而非直接数值插值，实现了数值时间步内声子迁移与散射的耦合。数值测试表明，该方法在小克努森数极限下，其网格尺寸和时间步长可大于声子平均自由程和弛豫时间，并能准确捕捉不同正常或电阻散射率下的多尺度热传导现象。
声子输运动理学格式玻尔兹曼方程多尺度热传导有限体积法
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01-30 00:00
本研究提出了一种基于薄膜铌酸锂的共振超表面，通过调控米氏共振的相位响应，实现了对二次谐波生成的波长选择性波前整形。该设计将1100 nm附近的泵浦高斯光束转换为550 nm的一阶厄米-高斯模式，同时保持泵浦光束的原始轮廓。这一方法为非线性全息术等应用提供了超紧凑、可调谐的器件新路径。
非线性光学超表面二次谐波波前整形铌酸锂米氏共振
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01-30 00:00
本研究构建了一个结合声誉与博弈收益的强化学习信号，在不改变博弈网络结构的情况下，探究声誉权重对合作演化的影响。研究发现，增加声誉权重通常能通过巩固合作集群来促进合作，但这种效应受学习动态参数制约：当学习率极小时，信息传播受阻；当折扣因子接近1时，远期期望会掩盖声誉的即时优势。结果表明，仅通过塑造学习信号中的声誉成分即可稳定合作，揭示了社会信息与个体学习参数间的复杂交互。
强化学习合作演化声誉机制q学习社会物理学多智能体系统
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01-30 00:00
本研究通过二维直接数值模拟，探究了在快速旋转的环形离心对流中，混合（非对称）速度边界条件和几何曲率如何影响流动结构和热传递。研究发现，当内外壁分别为应力自由和无滑移条件时，会形成强烈的、与旋转方向一致的带状流，并显著抑制热传递，其努塞尔数标度律为 $Nu\sim Ra^{0.1}$，远低于其他边界条件下接近 $Nu\sim Ra^{0.27}$ 的经典标度。耗散分析表明，带状流的形成伴随着从边界层主导的耗散向均匀低值体耗散的转变。此外，增大半径比会削弱曲率非对称性，使带状流失稳，最终在平面极限下转变为以对流卷为主的状态。
离心对流带状流边界条件热传递数值模拟旋转流体
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01-30 00:00
本文提出了一种用于测量复杂光学系统（如LISA引力波探测干涉仪）内部相干杂散光的新方法。该方法通过插入频率扫描的激光，并检测仪器输出的所有电学和光学信号，分析信号频谱中的干涉条纹。这些条纹的频率揭示了杂散光路径与主光路之间的光程差，从而可以识别所有杂散光源及其相对贡献。研究还通过光学仿真将测得的光程差与系统内可能的物理路径联系起来，并在模拟LISA性能的测试平台上验证了该方法的有效性，展示了仿真在预测和解释测量结果方面的准确性。
光学测量杂散光分析激光干涉lisa项目光程差光学仿真
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本研究提出了一种基于物理信息神经网络（PINN）的数据同化框架，用于监测和预测断层滑动演化。该框架将大地测量观测与考虑摩擦特性空间异质性的断层力学相结合，并应用于2010年日本丰后水道下方的慢滑移事件。研究表明，即使在同化早期滑动加速数据的情况下，该框架也能成功预测稳定的慢速瞬态滑动，而基于摩擦均匀模型的预测则会导致不稳定的快速滑动。这归因于引入的摩擦异质性使得滑动区域的特征尺寸和临界成核尺寸可变，从而产生了与观测一致的稳定滑动演化。
物理信息神经网络断层滑动预测数据同化慢滑移事件摩擦异质性地震物理
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01-30 00:00
本研究提出了一种扩展的LSTM-FSSH框架，用于模拟真实的光化学反应。该方法将长短期记忆网络作为电子子系统的传播器，并与等变神经网络结合构建基态和激发态的绝热势能面。通过对CH₂NH和偶氮苯的光异构化反应进行模拟，结果表明，新方法仅需10条参考轨迹训练LSTM网络，即可高效生成轨迹系综，其预测的激发态寿命和产物产率与传统FSSH模拟结果高度吻合。
表面跳跃深度学习光化学反应分子动力学神经网络势能面