量子力学与分子动力学联用：异构超算驱动的 HIV-1 远端突变药物结合深度解析
本研究引入了一个创新的计算工作流，将长时程分子动力学与高通量量子力学分析相结合，揭示了远端突变对 HIV-1 蛋白酶中药物达芦那韦结合影响的电子结构特征，并展示了异构超算在此类复杂生物物理机制研究中的强大潜力。
分子动力学
变分蒙特卡洛中的力与压力方差消减技术：从 nodal 奇异性到 IBP 变换的深度解析
本文深度解析了 David Linteau 等人关于在 VMC 中通过 Metropolis 接受率技巧、分部积分变换以及 Stein 控制变量法显著降低力与压力估值器方差的最新研究工作。
融合计算新纪元：HPC、机器学习与量子计算协同驱动的下一代药物研发深度解析
本文深度解析 Qubit Pharmaceuticals 与索邦大学最新提出的三位一体收敛框架，探讨如何通过高性能计算、基础机器学习模型与量子算法的协同，突破经典分子模拟的精度与效率瓶颈。
迁移学习助力嵌入式相关波函数理论：实现凝聚相化学精确模拟的新纪元
本文深度解析 Princeton 大学 Emily Carter 团队开发的 ECW-TL 框架，该框架结合了高精度相关波函数理论与机器学习势函数，成功解决了凝聚相复杂体系中化学精度与计算效率的矛盾。
NEP-CG与NEP-AACG：高精度、可迁移且高效的多尺度神经演化势能
本文提出了一种基于神经演化势能（NEP）框架的粗粒化（CG）和多尺度全原子-粗粒化（AACG）方法，通过引入低噪声训练数据和关键的维里校正，实现了高精度、跨压强可迁移且计算高效的分子动力学模拟。