#paper The Evolving Quest for Chemical Understanding in the Quantum Age. doi: 10.1021/acs.jctc.5c01299 文章探讨了量子力学进入第二个世纪后理论化学与计算化学的范式转变。文章指出，传统基于轨道（如价键理论、分子轨道理论）和基于密度（如密度泛函理论）的方法虽为领域奠定了计算与概念基础，但机器学习和量子计算的出现引入了全新的表示、推理与理解范式。 作者从本体论、认识论和涌现性视角回顾了过去一个世纪化学理解的发展，强调化学概念（如芳香性、电负性、反应性）并非仅还原为物理基本定律，而是作为连接化学理论与理解的关键支架涌现而来。文章提出一个从化学理论基本变量中获取化学理解的通用框架，并将其扩展至深度学习和量子计算领域，建议通过机器学习特征和量子比特分别挖掘新理解 。 文章倡导以“分层建模”（hierarchical modeling）替代传统的“多尺度建模”，因其能整合跨尺度抽象、捕捉涌现行为，并促进复杂层级系统的概念创新。最终结论认为，化学理解的未来不仅依赖于求解更复杂的物理方程，更需认识论转变，包括概念多元性、认识适应性和对分子系统多层本体结构的深入理解。 该研究呼应了作者此前在《ACS Physical Chemistry Au》（2024年）中的观点，即机器学习和量子计算将推动化学概念理解的新范式，但需克服算法与硬件障碍