具有 Calabi-Yau 填充的非平面接触结构与拓扑量子计算
这篇论文是作者此前平面接触结构与拓扑量子计算工作的非平面推广：页面亏格为 g、具有连通 binding，并表示为圆盘的三次覆盖。每个极大不相交可提升弧系统恰含 g 条弧、留下两个未用分支点，其半扭转不可提升但三次方可提升为恒等。
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arXiv 量子物理AI 评分1818 arXiv 量子物理AI 评分3838 方形 Rydberg 原子晶格中由边界诱导的几何阻挫
研究方形晶格 Rydberg 原子阵列在条纹密度波相中由晶格尺寸奇偶性诱导的几何缺陷：奇数尺寸晶格选择单一条纹畴，偶数尺寸晶格在四角形成不相容畴，产生具有 π/2 旋转不变性、缺陷自晶格中心发出的态；更大失谐下则出现由对角相邻两角成核、被一维对角缺陷分隔的 π 旋转不变态。团队在 Aquila 原子量子处理器上验证了态制备协议，并用平衡态与实时动力学张量网络模拟进行基准测试。
arXiv 量子物理AI 评分2121 torch_vn_algebra：PyTorch 中的有限维 Type I von Neumann 代数 GPU 加速框架
torch_vn_algebra 是开源 PyTorch 库，将有限维 von Neumann 代数（矩阵代数直和）作为数据类型处理，支持中心、迹族、条件期望、包含关系与泛函演算。
arXiv 量子物理AI 评分2020 海森堡反铁磁体变分波函数相位优化复杂度的图论分析
研究将海森堡反铁磁体希尔伯特空间表示为加权图，变分能量对应加权 XY 模型，在 Z₂ 相下可约化为经典反铁磁 Ising 模型。固定振幅时，基态波函数符号重构等价于加权 Max-Cut 实例，从而把波函数符号优化直接与组合优化联系起来。作者已修正此前的 NP-hardness 论断，并修订了与变分蒙特卡洛的关联。
arXiv 量子物理AI 评分3434 基于采样的量子 Krylov 求解器用于椭圆问题的黎曼表述：能量范数保证与管道流动应用
首尔大学与 Singularity Quantum 的研究者提出基于采样的量子 Krylov 求解器在黎曼截面椭圆问题上的表述，用采样集上的 Galerkin 求解替代变分重构，并给出能量范数误差界与残差证书。
arXiv 量子物理AI 评分2222 基于机器学习构建局部隐态模型判定量子可操控性的通用框架
研究者提出一种基于机器学习的框架，通过批量采样测量与梯度优化构建最优局部隐态（LHS）模型，以判定纠缠态是否可操控。该方法在 two-qubit Werner 态的三类测量下均达到解析可见度边界，并在 two-qutrit isotropic 态的任意 PVM 下复现已知解析边界。进一步分析显示，POVM 相比 PVM 可能更有助于揭示这类态的可操控性。
arXiv 量子物理AI 评分2020 各向异性 Dicke 量子电池中 Kerr 非线性下的稳定充电能量与相变研究
研究考察了含 Kerr 非线性的各向异性 Dicke 量子电池，发现特定非线性强度下会出现多个近简并点。远离该区域时稳定储能主要由遍历-非遍历转变（ENET）决定，区域内则由一阶和二阶耗散相变（DPT）控制。团队用 Liouvillian 谱理论量化 DPT 临界慢化，并通过强化学习（RL）优化充电过程。
arXiv 量子物理AI 评分3838 CO$\Phi$：将光子学量子光学程序编译为基于量子比特的数字量子电路
研究者提出一种将量子光学系统映射到基于量子比特的量子电路的方法，核心是对描述单模光态的 Fock 空间做截断，并给出相位旋转、位移、压缩和分束器等基本光子操作的电路表示。
arXiv 物理AI 评分3434 利用仅幅度与复数测量提升学习先验动态 MRI 重建
研究提出 C+Mag，一种融合辅助 k 空间幅度信息的物理驱动深度学习动态 MRI 重建方法，基于 ADMM 展开框架并引入幅度感知数据保真项。在回顾性欠采样 cine MRI、相位对比血流 MRI 及前瞻性实时 cine MRI 上，该方法相比传统 PD-DL 方法伪影抑制更好、解剖结构更清晰、相位信息保留更佳，并获得盲法专家评估支持。成果将发表于 IEEE TBME。
arXiv 物理AI 评分5050 用算子学习实现高效量子计算
研究者提出一个将离散算子映射为紧凑结构化量子电路的框架，所得变分电路可按目标硬件的连通性与长程相互作用定制。该学习过程用反向传播和仅需单个辅助量子比特做块编码的代价函数，同时优化酉算子与非酉稠密或稀疏算子，并引入正则项降低近似误差。
arXiv 物理AI 评分4242 概率去噪框架从噪声数据中提取光谱信号并给出预测不确定性
研究者提出一种概率去噪框架，可从噪声数据中同时提取去噪信号和逐元素预测不确定性。在三维角分辨光电子能谱数据上，该模型能从平均每体素仅 0.02 个电子的泊松噪声中可靠恢复铜氧化物超导体的谱特征，并将不确定性传播到后续超导能隙分析，给出有科学意义的误差棒。该方法还成功扩展到二维 X 射线衍射数据。
arXiv 物理精选AI 评分6060 GraphRiverCast：拓扑感知基础模型实现全球河网水动力预测
研究团队提出拓扑感知的河流基础模型 GraphRiverCast（GRC），可在无先验河流状态条件下，基于稀疏水文站观测对全球河网逐河段预测每日多变量水动力。GRC 表现优于强物理模型和机器学习模型，其预测技巧随预见期衰减很小，并可泛化到无观测河段和更高分辨率河网。归因实验显示，GRC 更多依赖拓扑与强迫信息重建河流状态，而非依赖时间递归。
推荐理由：论文提出以拓扑结构约束的河流基础模型，为观测稀疏的地球系统建模提供了一种可迁移思路。
arXiv 物理AI 评分4040 CuAD：面向计算流体力学离散伴随的 CUDA 内核源到源自动微分工具
CuAD 是一款源到源自动微分工具，可读取 CUDA 内核并输出其切线与伴随版本的普通 CUDA 源码，反向模式以 GPU 线程为组织单位。
arXiv 物理AI 评分5858 CAM6 用神经网络深对流方案改善降水变率
研究团队在 Community Atmosphere Model 6（CAM6）中用全连接深度神经网络替换 Zhang-McFarlane 深对流方案，其余辐射、湍流和云过程保持不变。
arXiv 物理AI 评分3838 BridgeCast：用条件流匹配与外生变量将海浪预报桥接到再分析数据
BridgeCast 是一个基于条件流匹配（CFM）的概率模型，将物理模型的海浪预报转换为类再分析场，以做偏差校正。它把物理预报视为受损观测，用连续时间生成过程将其分布桥接到再分析数据，并由 Transformer 架构实现时空建模、引入外生大气变量，支持 ODE 与 SDE 两种推理形式。真实数据实验显示其在各区域和预报时效上均优于 SOTA 基线。
arXiv 物理AI 评分3434 基于张量列分解的低秩近似让 Moment Tensor Potential 训练集减半且精度不降
研究团队基于张量列（TT）分解实现 Moment Tensor Potential（MTP）的低秩近似，提出 TFMTP 模型。在 FLiNaK 熔盐分子动力学模拟与 Mo-Nb-Ta-W-V 五元合金几何优化中，TFMTP 在 1.5 倍压缩下所需拟合构型数比原 MTP 少一半，精度无差别。两种模型预测的 FLiNaK 密度、粘度及合金弹性常数与体模量差异可忽略。
arXiv 物理AI 评分3232 SSBM 如何模拟 Ising 机器行为：附加伪退火方法在 K_2000 基准上找到最佳割值
研究阐明 SSBM 在何种条件下可被配置为模拟连续变量 Ising 机器的行为，并证明在这些条件上叠加类似物理退火的效应后，SSBM 能为 K_2000 基准实例找到最佳已知割值。此前该模拟器在特定条件下伪自旋模式会逐步收敛为单一模式，收敛解的割值达到最佳已知割值的 99.7%。
arXiv 物理AI 评分2626 变压力梯度下自由流湍流诱导转捩的高保真数值数据库
研究对 ERCOFTAC T3 系列的 T3A、T3B 和 T3C2–C5 平板工况开展壁面解析隐式大涡模拟，采用高阶可压缩求解器并以上游滑移壁面块让合成自由流湍流发展至前缘。
arXiv 物理AI 评分5858 ACE2-NEMO：将 ACE2 机器学习大气模拟器与 NEMO 海洋模式耦合
研究团队提出 ACE2-NEMO 混合建模框架，把 ACE2 机器学习大气模拟器与 NEMO 海洋模式交互耦合，完成 1950-2020 历史强迫和固定 1950 年代控制两组 70 年耦合模拟，并与共用同一海洋分量的 EC-Earth 全动力耦合模式对比。
arXiv 物理AI 评分5858 PI-sampler：无需数值求解即可为算子学习生成 PDE 一致数据
研究提出物理信息采样器 PI-sampler，从神经网络先验中抽取候选解场，并用自动微分计算控制方程、边界与初始条件算子，从而无需数值求解即可构造 PDE 一致的输入-解对。
arXiv 物理AI 评分3131 衍射神经网络实现检测区域可灵活调整的模式分选
研究者用衍射光学神经网络构建模式分选器，将输出检测区域纳入网络可训练参数，在相同效率下串扰低于传统方法。在 3 片分选器、12% 效率下分选 25 个 Hermite-Gaussian 模式，实测串扰从固定检测的 37.5% 降至灵活检测的 8.7%。
arXiv 物理AI 评分3838 Fujitsu SEITEN 自动优化太阳高能粒子加速与传输参数，复现 2021 年 10 月 9 日事件五航天器观测
Fujitsu 提出 SEITEN，将 SUSANOO MHD 的 CME 传播模型与扩散激波加速及聚焦传输模型 SEPIF 耦合，自动优化粒子模型自由参数以拟合 2021 年 10 月 9 日 SEP 事件。
arXiv 物理AI 评分4545 SEPNET-PRISM-R：实时提前 24 小时预报太阳高能粒子事件
SEPNET-PRISM-R 是一套近实时系统，可每小时发布未来 24 小时的太阳高能粒子（SEP）事件概率预报。模型融合活动区图像块、耀斑特征、CME 特征与历史质子通量等多模态太阳数据，同时预测 SEP 发生、峰值质子通量、软 X 射线通量与 CME 速度。训练数据覆盖 1986 年 2 月至 2025 年 9 月，后处理模块显著压低误报率并保持事件检出能力。
arXiv 物理AI 评分5858 Neural Operator Splitting 框架提升复杂几何流体仿真精度
Jianxiang Li 等提出 Neural Operator Splitting 框架，按分数步数值格式把每个时间步拆成物理可解释的算子分别学习，并引入条件线性傅里叶神经算子 CL-FNO。在二维和三维变几何流体实验中，完整模型相比单步神经算子将平均相对 L2 rollout 误差在二维降低 68%、三维降低 40%；在相近误差水平下，每步推理速度约为蒙特卡洛求解器的 10^3 倍。
arXiv 物理AI 评分5858 Projection Healing：让量化神经网络在比特翻转后自修复的运行时方法
Peter Xiangyuan Ma 与 Joshua S. Bloom 提出 Projection Healing，一种在商用现货硬件上修复量化神经网络权重比特翻转的运行时方法，无需存储额外副本。
arXiv 物理AI 评分2626 6DoF 机器人头部稳定系统的人机交互工作空间测定
研究用 6DoF Stewart 平台机器人开展人体志愿者实验，表征头颈系统的生物运动学工作空间，为精准头部稳定控制中的人机交互建立基础数据。该方案以集成实时光学运动追踪的 6DoF 机器人头部固定器替代刚性立体定向框架和热塑面罩，无需物理约束即可动态补偿头部运动。
arXiv 物理AI 评分5858 研究用机器学习分子动力学绘制行星包层中氨氢相平衡图
研究团队用基于密度泛函理论训练的机器学习原子间势，对氨氢体系在 500 至 4000 K、0.1 至 100 GPa 范围内开展大规模两相共存模拟，绘制出富氢相与富氨相的共存组成及临界曲线。
arXiv 物理AI 评分2020 基于合成数据生成与主动学习的血流动力学形状感知代理模型
研究基于 SynthAorta 数据集生成生理一致的计算流体动力学解，并用 Graph U-Net 与 Transformer U-Net 代理模型预测收缩期峰值速度场和压力场。主动学习在早期训练阶段相比随机采样收益有限，但在微调阶段通过梯度与子空间采样策略提升性能；物理一致性约束作为微调目标比全程正则化更有效。分布外研究表明，代理模型的主要限制在于参数化的几何支撑范围，而非神经网络架构本身。
arXiv 物理AI 评分3131 基于图神经网络的爆轰流场降维图表示
研究用基于GNN的自编码器为含爆轰流场生成降维潜在图表示。在二维氢-空气通道中，有效分辨率约为诱导长度两倍的潜在图即可重建胞状爆轰的波前与激波后区域。外推实验显示，GNN重建存在表示层级：优先保留爆轰波前特征（波前轮廓与三重点），其次才是下游爆燃区。
arXiv 物理AI 评分3838 双层双能胸片深度学习机会性冠脉钙化评估的模拟研究
一项回顾性模拟研究用 550 例钙化积分 CT 构建双层双能胸片，并以改进的 nnU-Net 同时预测冠脉钙化定位与 Agatston 评分。侧位视图 Dice 为 0.34，高于 AP 的 0.23 和 45° 的 0.22；侧位双能骨图像在 CAC>100 的 AUC 为 0.86，显著优于单能的 0.64。研究者认为模拟结果支持侧位双层双能骨成像用于机会性冠脉钙化评估，仍需物理与临床验证。
arXiv 物理AI 评分3131 物理约束图闭包与工作点条件化：直线加速器束流动力学的快速代理模型
研究者构建了直线加速器束流动力学的图神经网络代理模型，将空间电荷、短程尾场和相干同步辐射作为解析核上的有界闭包，其框架与边方向跟随相互作用，使净空间电荷自作用力对任意权重为零。
arXiv 物理AI 评分5858 研究用 ConvLSTM 分离观测气候演变中的强迫与内部变率
研究团队开发卷积长短期记忆网络 ConvLSTM，用于分离观测气候演变中的外部强迫响应与内部变率，在多气候模型大集合模拟上训练评估，表现优于现有基于模型、统计和机器学习的方法。
arXiv 物理AI 评分3131 面向风灾后建筑评估与恢复推理的多模态工程 GraphRAG 框架
一项研究提出多模态工程 GraphRAG 框架，将风灾后的图像与勘察报告证据转化为保留来源的构件级表示，区分已确认损伤、明确阴性证据、未决状态与临时措施。该框架结合图对齐检索与兼容性、矛盾、证据优先级和弃权机制约束推理，并用蒙特卡洛模拟在动作依赖网络中传播停工时间不确定性。
arXiv 物理AI 评分4848 随机介电图案训练实现纳米光子结构电磁场免重训预测
一种在随机介电图案上训练的电磁代理求解器，可直接预测未见几何与材料排布的复杂电磁场而无需重训。训练集含 5,001 个随机自由形状图案与 140 个相对介电常数（2.1 至 16.0）的 700,140 种组合，在 35,441 个几何-介电样本上，膨胀残差网络平均相对场误差为 1.4%-7.6%。对 6,950 个逆向设计超透镜样本，最优三种架构预测透射功率的中位相对误差为 0.7%-0.9%。
arXiv 物理AI 评分3232 HypoNet Nankai PS：用物理信息神经网络和三维P/S波速度模型快速定位南海海槽震源
HypoNet Nankai PS 将原有仅支持P波到时的物理信息神经网络震源定位框架扩展到P波和S波。研究基于P波模型经经验转换关系构建S波速度模型，并因S波速度更低、走时梯度更陡而重新设计了配点分布、网络架构与优化器。在223次DONET台站记录的地震上，定位结果在网络覆盖范围内与JMA目录基本一致，向海一侧则显著更浅，位于洋壳和上地幔顶部。
arXiv 物理AI 评分4040 4H-SiC AC-LGAD 首次实验演示：Transformer 神经网络助力 4D 跟踪
研究首次实验演示了 4H-SiC AC-LGAD 探测器，器件有源面积 1.0×1.0 mm²，采用 500 μm 间距的 2×2 AC 耦合焊盘阵列，并制作了两种增益层掺杂浓度。
arXiv 物理AI 评分4545 WARP：面向流体与等离子体的机器学习谱方法 PDE 求解器
研究者提出 WARP（Weak-form Anchored Rollout for PDEs），在 PDE 求解所用的空间离散格式中做弱形式发现，并通过以观测状态为锚点的多步 rollout 反向传播学习，从而得到机器学习 PDE 求解器。
arXiv 物理AI 评分3131 受 NeRF 启发的神经场实现反应流三维超分辨率
研究提出受 NeRF 启发的神经场超分辨率框架 NFSR，将连续坐标条件表示用于反应流场重建，并以主成分分析压缩热化学状态。其分层版本 H-NFSR 在湍流预混氢-空气火焰的三维直接数值模拟数据上，各坐标方向粗化 8 倍时预测指标优于三三次插值，并能恢复表面褶皱与局部火焰曲率等中小尺度特征。
arXiv 物理AI 评分1818 基于神经隐式流（NIF）的燃烧反应流超分辨率重建框架
研究者提出一种基于神经隐式流（NIF）扩展的框架，可从粗分辨率数据重建二维非定常火焰的精细标量场。该框架重构输入输出场，用基于非线性主成分分析（NLPCA）的潜成分空间重建精细场，并在 NIF 架构中为每个非线性主成分配置独立 ParameterNet。
arXiv 物理AI 评分3131 ISAT-ANN：负载均衡的神经网络辅助跨临界多相流相平衡自适应制表
研究提出 ISAT-ANN 混合框架，用预训练 ANN 在制表扩展时替代迭代求解器以保证不崩溃，并用 O(N) 贪心负载均衡算法在核心间重新分配计算任务。在 Mach 5 激波-液滴相互作用基准上，该方法准确捕捉激波-界面动力学且无失稳，单核热力学计算较独立 ANN 提速 2.30 倍、并行提速 2.62 倍，AMR 额外带来 2.92 倍整体效率提升。