🔬 materials science

Microwave scattering by rough polyhedral particles on a surface

تستخدم هذه الدراسة المحاكاة العددية لتوضيح أن استدارة الجسيمات وتوزيع تكرار الحجم يؤثران بشكل كبير على خصائص التشتت الخلفي للموجات الميكروية والخصائص الاستقطابية للجسيمات متعددة السطوح الخشنة على سطح ريجوليث كوكبي، في حين تلعب السماحية دوراً ثانوياً نسبياً ضمن النطاق المدروس.

Anne Virkki, Maxim Yurkin2026-03-24
🔬 mesoscale physics

Inversion-asymmetric itinerant antiferromagnets by the space group symmetry

تحدد هذه الورقة التناظرات الرئيسية وتستنتج طاقة لاندو الحرة لتفسير كيفية نشوء المغناطيسية الحديدية المضادة المتنقلة غير المتماثلة انعكاسياً في الأنظمة غير المتماثلة تناظرياً (nonsymmorphic) التي تحتوي على أيونات مغناطيسية في مواضع ويكوف ذات التعدد 2، مما يثبت أن النظام المستقر محكوم بتناظرات الموقع، وتداخل النطاقات، والتباين.

Changhee Lee, P. M. R. Brydon2026-03-24
🔬 applied physics

Electrically-gated laser-induced spin dynamics in magneto-electric iron garnet at room temperature

تُثبت هذه الورقة أن تطبيق مجال كهربائي متوسط عند درجة حرارة الغرفة يعزز بشكل كبير كفاءة استثارة موجات السبن المتماسكة المستحثة بالليزر في أغشية الغارنيت الحديدي الفوقية، مما يقدم أداة جديدة قوية للتحكم في ديناميكيات السبن في المواد الكهرومغناطيسية.

T. T. Gareev, N. E. Khokhlov, L. Körber, A. P. Pyatakov, A. V. Kimel2026-03-24
🔬 mesoscale physics

Quantum-geometric dipole: a topological boost to flavor ferromagnetism in flat bands

تحدد هذه الورقة البحثية ثنائي القطب الهندسي الكمي باعتباره الآلية الرئيسية التي تقود المغناطيسية الحديدية للنكهة القوية في مواد المواريه ذات النطاق المسطح، وذلك من خلال تحديد حجم استثارات الثقب-الجسيم، مما يعزز فجوة طاقتها وصلابتها عبر تقليل التجاذب المتبادل.

Lei Chen, Sayed Ali Akbar Ghorashi, Jennifer Cano, Valentin Crépel2026-03-24
🔬 materials science

Supercurrent Growth in Nonequilibrium Superconductors

تكشف هذه الورقة أنه في الموصلات الفائقة غير المتوازنة، يمكن لتيار فائق ناتج عن مجال مسبار أن ينمو بشكل مفارق في الزمن أثناء مرحلة التبريد بسبب تشتت كسر الزخم لجسيمات بوجوليوبوف شبه الجسيمية بواسطة الشوائب والفونونات، مما يؤدي إلى علامات تجريبية مثل تأثير ميسنر فائق السرعة وانعكاسية بصرية تتجاوز الواحد الصحيح.

Qinghong Yang, Yuqi Cao, Dante M. Kennes, Zhiyuan Sun2026-03-24
🔬 mesoscale physics

Incommensuration in odd-parity antiferromagnets

تُظهر هذه الورقة أن مضادات المغناطيسية ذات التكافؤ الفردي، على الرغم من إمكاناتها في تطبيقات الإلكترونيات الدورانية، عرضة بطبيعتها للترتيب المغناطيسي غير المتوافق بسبب ثوابت ليفشيتز المسموح بها تناظرياً وتفردات فان هوف، مما يؤدي غالباً إلى تحولات من الدرجة الأولى أو أطوار غير متوافقة وسيطة.

Changhee Lee, Nico A. Hackner, P. M. R. Brydon2026-03-24
🔬 materials science

β\beta-Ga2_2O3_3(001) surface reconstructions from first principles and experiment

تجمع هذه الدراسة بين حسابات المبادئ الأولية والتصوير التجريبي لتحديد إعادة بناء سطحية مستقرة وغير مسجلة سابقاً من نوع 1×\times2 على سطح β\beta-Ga2_2O3_3(001) تتكون من رباعيات أوجه GaO4_4 مزدوجة، بينما تكشف أيضاً عن تأثيرات دمج الإنديوم التعاونية التي تقدم رؤى جديدة للتحكم في النمو الفوقي.

Konstantin Lion, Piero Mazzolini, Kingsley Egbo, Toni Markurt, Oliver Bierwagen, Martin Albrecht, Claudia Draxl2026-03-24
🔬 materials science

Tailoring dispersion and evanescent modes in multimodal nonlocal lattices using positive-only interactions

تقدم هذه الورقة إطار عمل عاماً قائماً على الاستيفاء لتكييف علاقات التشتت والأنماط المتلاشية في الشبكات غير الموضعية متعددة الأنماط من خلال فرض قيود محددة مسبقاً على التردد والعدد الموجي، مما يتيح تصميم سلوكيات موجية معقدة مثل الروتونات وتمركز فجوات النطاق المحكوم مع ضمان معاملات صلابة متسقة فيزيائياً وإيجابية فقط.

Lucas Rouhi, Christophe Droz2026-03-24
🔬 materials science

Reinforcement Learning for Chemical Ordering in Alloy Nanoparticles

تقدم هذه الورقة وكيل تعلم تعزيزي يستخدم تمثيلات الرسوم البيانية الهندسية لتحسين الترتيب الذري بكفاءة في جسيمات السبائك ثنائية المعدن النانوية، حيث نجح في تحديد البنى ذات الحالة الأرضية وأظهر قابلية للنقل عبر التركيبات والأحجام المختلفة، وإن كان مع وجود قيود في الأنظمة متعددة العناصر.

Jonas Elsborg, Emma L. Hovmand, Arghya Bhowmik2026-03-24
🔬 materials science

Scaling Kinetic Monte-Carlo Simulations of Grain Growth with Combined Convolutional and Graph Neural Networks

تقترح هذه الورقة بنية هجينة تجمع بين مشفر تلقائي تقابلي قائم على الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) وشبكة عصبية رسومية لضغط الأبعاد المكانية وتطوير نمو الحبيبات في الفضاء الكامن، مما يحقق تحسناً كبيراً في القابلية للتوسع، وخفضاً في التكاليف الحسابية، وتعزيزاً للدقة طويلة المدى مقارنة بالنماذج المرجعية القائمة على الشبكات العصبية الرسومية فقط لمحاكة البنى المجهرية الواقعية للمواد.

Zhihui Tian, Ethan Suwandi, Tomas Oppelstrup, Vasily V. Bulatov, Joel B. Harley, Fei Zhou2026-03-24