1樓：
首先我們需要知道的是，這一研究的領域是計算化學，也就是利用計算機模擬涉及到化學反應的體系。既然是「模擬」，那就需要在計算機中盡量的還原真實世界中化學分子的性質。化學分子的性質本質上是由其物理規律決定的，所以計算化學就需要在計算機中根據物理定律為分子搭建模型。
我想大家應該知道，巨集觀物體的物理規律可以用牛頓力學（經典力學）很好的進行描述，而到了微觀尺度就必須使用量子力學進行描述。那麼化學分子到底是「微觀」還是「巨集觀」呢？其實化學分子既可以是「巨集觀」也可以是「微觀」，區別是你看待它的「尺度」。
在計算化學中，如果我們將化學分子認為是由原子和化學鍵組成，並由此在計算機中進行建模，我們會發現使用經典力學的公式就可以很好的描述分子的很多性質，比如化學鍵的伸縮、鍵角的開合、二面角的轉動、整體結構的扭動、旋轉、平移、碰撞等等，這種對分子的建模方式稱為MM（molecular mechanics分子力學）模型。然而化學鍵的斷裂和生成等性質涉及到其中電子結構的變化，MM模型將原子看作乙個整體，所以便無法描述相關的性質。這時候，就必須在建模時將電子也考慮進去，因為電子的運動必須使用量子力學進行描述，所以這樣的模型稱為QM（quantum mechanics量子力學）模型。
對於同乙個體系，QM模型的計算的複雜度是遠遠高於MM模型的，而且差異往往是幾個數量級。這是因為QM模型模型本身就要比MM模型複雜（MM將原子看作乙個整體，而QM模型還需要考慮電子），而且量子力學的計算公式複雜的也遠高於MM模型。但是QM模型可以模擬MM模型無法實現的化學鍵的斷裂和生成，而且QM模型更精細的結構也可以獲得精度更高的計算結果。
也就是說，在計算化學中可以根據不同的尺度對化學分子進行建模。可以看到，模型的「精度」和「速度」往往是一對矛盾體，更加精細的尺度就可以實現更高的計算精度，但付出的計算代價往往也越多，反之亦然。顯然QM模型比MM模型的建模的尺度更精細，所以精度更高，但是計算速度更慢。
其實計算化學中的不僅僅有QM模型和MM模型，如果我們在建模時考慮更精細的結構（比如原子核的量子效應）則可以得到精度更高計算結果，但是計算代價也更加昂貴；反過來也可以使用更粗糙的方式進行建模（比如將乙個甚至幾個分子當成乙個整體），以實現雖然精度較差但速度較快的模型。
因此在實際中往往根據所需要模擬的性質的不同，選擇使用不同的模型。比如如果想要研究蛋白質分子的摺疊過程，大多數情況只涉及分子的構象變化，所以使用MM模型足矣。而如果想要模擬有機小分子的化學反應，就必須使用QM模型。
然而，實際研究中所涉及到的化學體系往往是複雜的，並非只需要研究單一的性質。比如，計算化學的乙個重要的研究方向就是蛋白質的酶催化反應，不但涉及化學反應，也涉及蛋白質的構象變化。顯然，MM模型只能滿足構象變化的需求，而如果使用QM模型對整個蛋白質體系進行建模，計算速度會十分緩慢。
而2023年諾貝爾化學獎所解決的就是這一問題。因為如果仔細研究上面的體系，就會發現其實涉及化學反應的部分只佔體系中很小的一部分，所以可以將這一涉及化學反應的部分使用QM模型進行描述，而其餘部分使用MM模型就足夠了，這樣就可以在實現化學反應的同時，保持較高的計算按速度。這種混合形式的模型被稱為QM/MM模型，這種對同一體系使用不同尺度的模型進行建模的方式，則被稱為「多尺度模型」。
綜上所述，在計算化學中，使用不同尺度的模型進行建模可以達不同的效果，通常尺度約精細，計算精度越高，但是計算速度越慢，反之亦然。而對於複雜的化學體系，可以根據需要，對體系的不同部分使用不同尺度的模型進行建模，從而以最小的計算代價實現所需的計算精度，這便是獲得2023年諾貝爾化學獎的「多尺度模型」。
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