高压物理学报

2026年01期

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《高压物理学报》创刊于1987年9月，是我国高压物理领域唯一的专业性刊物，是由中国物理学会高压物理专业委员会、四川省物理... 展开

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双月刊

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人工智能与高温高压物理专刊·前言 物质在极端压力下的相变规律、电子结构与物性变化是物质科学研究的重要领域，对理解地球与行星内部组成、新型材料设计与合成以及国防科技的发展与应用等方面具有重要的科学和应用价值。根据压力加载方式与研究目标，可将高压物理研究大致分为静态高压与动态高...
机器学习势在材料物性的研究综述 摘要：随着人工智能技术与计算硬件的迅速发展，人工智能技术已逐渐成为推动多个科学研究领域变革的革命性工具。在材料科学领域，机器学习方法在材料高通量设计与性能预测方面均发挥着重要作用。近十余年来，基于机器学习构建材料原子间相互作用势的方法已被广...
机器学习势函数在地球深部矿物物态物性计算中的应用进展 摘要：地球深部处于极端高温高压环境，其物质组成、相变行为和物理性质对于理解地球内部结构、动力学过程及演化具有重要意义。在极端条件下，传统实验手段面临热力学状态难以维持、物理量诊断困难的挑战，而第一性原理计算虽然具有量子精度，却受限于计算效率...
消失的石英-柯石英路径：基于机器学习模拟的二氧化硅相变机理探究 摘要：基于高维神经网络势能模型与随机表面行走算法，系统研究了二氧化硅在高压条件下的结构相变机理。首先，构建了覆盖石英、柯石英、斯石英及非晶态的全局势能面，绘制出热力学相图。进一步分析发现，对于石英到斯石英的相变路径，高压下能垒显著降低，表现...
准等熵加载下高压液态水平移-旋转解耦的动力学特性 摘要：水广泛存在于地球、海洋行星、冰巨行星以及星际空间中，其在广泛热力学区间内的物态和物性是生化反应、环境气候及行星结构等众多问题的核心。尽管极端压力下的液态水表现出丰富的反常行为，但其相关研究长期受限于实验测量技术的瓶颈与理论计算的复杂性...
基于神经网络势函数计算地球内核条件下的铁-硫合金黏度 摘要：地球内核的密度较纯铁低，表明其中存在轻元素。碳、氢、氧、硫、硅被认为是最可能存在于内核的轻元素。黏度是反映地球内核动力学和演化历史的关键物理量，对于地球内核波速各向异性的成因具有重要影响。前人已对内核条件下纯铁的六方密堆积（hexag...
适用于铅锡合金动态响应的机器学习势函数 摘要：铅是一种低熔点且具有复杂温度-压力相图的金属材料，经过与锡的合金化，能够进一步降低其熔点，使得铅锡合金成为研究材料动态力学响应及动态破坏行为的重要模型材料。目前，受表征手段的限制，通过实验方法揭示铅锡合金在原子尺度上的动态破坏行为和机...
锡的多相物态方程的第一性原理计算研究 摘要：金属锡是高压物理领域研究的热点，也是国防科技领域关注的重要材料。锡具有丰富的物相，无论是基础研究，还是工业应用，锡的多相物态方程和相界都至关重要。采用密度泛函理论结合平均场势方法，系统研究了锡的高温高压多相物态方程、相界、弹性模量、声...
高压下 SrB₂C₂ 的结构相变与物性 摘要：采用基于密度泛函理论的第一性原理计算方法和基于粒子群优化算法的结构预测方法，在 0～350GPa 压力范围内对 SrB2C2 进行结构搜索，成功确定了 SrB2C2 在常压下是属于四方晶系的 tI20-SrB2C2 ，在高压下是属于正...
氧化镁和铼压标不确定度量化研究：基于贝叶斯统计方法 摘要：静高压实验中精确的压力测量依赖于标准材料的物态方程，而物态方程参数的不确定度会显著影响压力预测的准确性。以氧化镁（ MgO ，B1相）和铼（Re，密排六方相）为研究对象，采用贝叶斯统计方法与马尔可夫链蒙特卡罗模拟技术，系统量化了其在金...