🔬 Category

cond-mat.mtrl-sci

5016 Arbeiten

Die Welt der kondensierten Materie und Materialwissenschaften untersucht, wie sich Atome zu neuen Materialien verbinden und welche faszinierenden Eigenschaften daraus entstehen. Von Supraleitern, die Strom ohne Verlust leiten, bis hin zu weichen Materialien, die unser tägliches Leben verändern, reicht das Spektrum dieser Forschung. Gist.Science macht die neuesten Erkenntnisse aus diesen Feldern für alle zugänglich, indem wir die komplexen Preprints von arXiv sorgfältig durchgehen.

Für jede neue Veröffentlichung in dieser Kategorie erstellen wir sowohl eine leicht verständliche Zusammenfassung als auch eine detaillierte technische Analyse. So können Sie schnell den Kern der Forschung erfassen oder tief in die mathematischen und physikalischen Details eintauchen, je nach Ihrem Interesse. Unser Ziel ist es, die Sprachbarriere zwischen Fachleuten und der breiten Öffentlichkeit zu überwinden.

Nachfolgend finden Sie die aktuellsten Beiträge aus dem Bereich kondensierte Materie und Materialwissenschaften, die wir gerade für Sie aufbereitet haben.

🤖 Maschinelles Lernen

Representations from Pretrained Machine-Learning Interatomic Potentials as Coarse Coordinates for Material Generation and Evaluation

Diese Arbeit zeigt, dass atomgemittelte Merkmale aus vortrainierten maschinellen interatomaren Potentialen (MLIPs), wie etwa MACE, als effektive grobe Koordinaten sowohl zur Bewertung generativer Materialmodelle mittels einer neuartigen Coarse-Fine Transport Distance (CFTD)-Metrik als auch zur Steuerung des Generierungsprozesses selbst dienen.

Paul Hagemann, Katharina Ueltzen, Simon Müller, Janine George, Philipp Benner2026-08-03
🔬 Materialwissenschaft

An End-to-End Differentiable Forward Model for High-Energy Diffraction Microscopy

Dieses Paper führt das erste end-to-end differenzierbare Vorwärtsmodell für die hochenergetische Beugungsmikroskopie (HEDM) ein, welches Fernfeld-, Nahfeld- und punktfokussierte Geometrien abdeckt und somit eine gradientenbasierte gemeinsame Parameterverfeinerung sowie Unsicherheitsquantifizierung ermöglicht, während es gleichzeitig eine pixelgenaue Übereinstimmung mit etablierten Simulatoren erreicht.

Hemant Sharma, Nina Andrejevic, Simon Zhang, Mathew Cherukara2026-08-03
🔬 Materialwissenschaft

Molecular beam epitaxy synthesis of ternary nitride PrTaN2_2 and its crystal structure determination

Diese Arbeit berichtet über die Synthese eines neuartigen ternären Nitrids, PrTaN2_2, mittels Molekularstrahlepitaxie und beschreibt detailliert die Bestimmung seiner orthorhombischen Kristallstruktur (Raumgruppe P222P222) unter Verwendung eines spezialisierten Anpassungsverfahrens für Dünnschichtbeugungsdaten, wodurch das Potenzial der MBE zur Stabilisierung und Charakterisierung bisher unerforschter komplexer Nitridmaterialien aufgezeigt wird.

Kosuke Takiguchi, Yoshiharu Krockenberger, Eisuke Magome, Yoji Kunihashi, Hideki Yamamoto2026-08-03
🔬 Materialwissenschaft

Strength-degradation phase-field regularization of cohesive fracture: the antiplane case

Dieses Paper führt ein Phasenfeldmodell der Festigkeitsdegradation für den Antiplan-Bruch ein, das die Grenzwertanalyse, Plastizität und verschiedene Bruchregime vereinheitlicht, indem es Festigkeit, Steifigkeit und Zähigkeit entkoppelt, wodurch die Risskeimung und -ausbreitung durch eine beliebige konvexe Festigkeitsoberfläche und eine elastisch-kohäsive Längenskala gesteuert werden kann, anstatt durch elastische Energie beschränkt zu sein.

Blaise Bourdin, Corrado Maurini2026-08-03
🔬 Materialwissenschaft

Beyond Stoner-Wohlfarth: Machine-Learning Models and Symbolic Regression of Hard-Magnet Properties

Diese Arbeit führt Machine-Learning-Modelle und symbolische Regression ein, die auf über 12.000 mikromagnetischen Simulationen trainiert wurden, um extrinsische Eigenschaften harter Magnete präzise vorherzusagen und intrinsische Parameter zu rekonstruieren, was eine recheneffiziente Alternative zu traditionellen analytischen Modellen und direkten Simulationen bietet.

Samuel J. R. Holt, Christina Winkler, Timoteo Colnaghi, Martin Lang, Swapneel A. Pathak, Andrea Petrocchi, Michael Adams (…)2026-08-03
🔬 Materialwissenschaft

Resolving competing distortions in Ca0.4Sr0.6TiO3 using complementary electron and X-ray techniques

Diese Studie löst langjährige Diskrepanzen zwischen Beugungs- und Raman-Spektroskopie in Ca0,4Sr0,6TiO3 auf, indem sie Röntgen- und Elektronenmikroskopie kombiniert, um zu zeigen, dass die Hochtemperatur-tetragonale Phase nanoskalige orthorhombische Plättchen mit einer ausgeprägten lokalen Symmetrie beibehält, die auf einen Verlust der Kohärenz beim Kippen der Oktaeder zurückzuführen ist.

Robin Sjökvist, Catriona A. Crawford, Richard Beanland, Mark S. Senn2026-08-03
🔬 Materialwissenschaft

Layer- and Field-Dependent Magnetic Order in 2D CrSBr Revealed by Pulsed Nanocalorimetry

Diese Studie nutzt gepulste Nanokalorimetrie, um die schicht- und feldabhängige magnetische Thermodynamik von 2D-CrSBr zu kartieren, wobei ein dimensionaler Übergang von bulkähnlichem Antiferromagnetismus zu intralayer Ferromagnetismus, ein ausgeprägter ungerade-gerade Schichtparitätseffekt sowie die Unterdrückung der magnetischen Ordnung durch In-Plane-Felder aufgedeckt wird.

Hugo Gomez-Torres, Roop K. Mech, Alessandra Canetta, Llibertat Abad, Carles Navau, Daniel G. Chica, Xavier Roy, Pascal G (…)2026-08-03
🔬 Materialwissenschaft

A versatile generalized digital twin for Electron Microscopy

Dieses Paper präsentiert einen vielseitigen digitalen Zwilling für die Transmissionselektronenmikroskopie, der Elektronenstrahlbahnen simuliert und automatisierte Kalibrierungswerkzeuge bereitstellt, um die komplexe Linsenausrichtung zu vereinfachen, was eine prädiktive Einrichtung neuer Bildgebungsmodi ermöglicht und eine KI-gesteuerte Automatisierung erleichtert.

Thomas W. Pfeifer, Andrew R. Lupini, Eric R. Hoglund2026-08-03
🔬 Mesoskopische Physik

Boundary Kerr Signatures of the Interband-Coherence Hall Effect

Diese Arbeit sagt einen Grenzflächen-Kerr-Effekt in schwach dotierten Zinkblende-Halbleitern voraus und charakterisiert ihn theoretisch, wobei ein longitudinales elektrisches Feld optisch induzierte Interband-Kohärenz in eine randlokalisierte, helizitäts-ungerade Polarisation umwandelt und somit eine direkte Sonde der Multiband-Quantenkinetik bereitstellt, ohne dass eine Spin-Bahn-Kopplung oder eine Intra-Band-Akkumulation erforderlich ist.

Ivan Iorsh, Mikhail Titov2026-08-03
🔬 Materialwissenschaft

Ordered-to-disordered transfer learning with graph neural networks for formation-energy and HOMO-LUMO gap prediction in high-entropy perovskite oxides

Diese Studie zeigt, dass Ordered-to-Disordered Transfer Learning mit Graph Neural Networks die Bildungsenergien in hochentropischen Perowskit-Oxiden effektiv vorhersagt, jedoch ergänzende HEPO-spezifische Daten und Drei-Körper-Geometrie-Repräsentationen erfordert, um HOMO-LUMO-Lücken aufgrund deren Sensitivität gegenüber lokalen chemischen Umgebungen genau zu modellieren.

Panupol Untarabut, Narjes Jomaa, Sylvian Cadars, Olivier Masson, Samuel Bernard, Assil Bouzid, Santanu Saha2026-08-03