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2692 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.

Agentic Design of Compositional Descriptors via Autoresearch for Materials Science Applications

Dieser Beitrag stellt Automat vor, ein Autoforschungs-Framework, bei dem ein KI-Agent eigenständig chemisch interpretierbare, zusammensetzungsbasierte Deskriptoren für die Vorhersage von Materialeigenschaften entwirft und iterativ verfeinert, wobei er etablierte Baseline-Methoden bei der Vorhersage von Bandlücken und Curie-Temperaturen erfolgreich übertrifft und gleichzeitig aktuelle Grenzen in Suchstrategien und der Komplexitätskontrolle aufzeigt.

Matteo Cobelli, Stefano Sanvito2026-05-15🔬 cond-mat.mtrl-sci

Compositional and Magnetic Characterisation of Oblique Co and Fe Nanowire Structures Fabricated Using Focused Electron Beam Induced Deposition

Diese Studie zeigt, dass die fokussierte Elektronenstrahl-induzierte Abscheidung (FEBID) von Kobalt- und Eisen-Nanodrähten bei schrägen Wachstumswinkeln aufgrund nicht einheitlicher Wachstumsdynamik zu einem verringerten Metallgehalt und einer reduzierten magnetischen Induktion führt, diese Variationen jedoch durch Optimierung der Strahlparameter, beispielsweise durch Verwendung einer niedrigen Spannung und eines hohen Stroms zur Herstellung von Strukturen mit konsistenter Zusammensetzung über Winkelbereiche von 0° bis 60°, gemildert werden können.

Aurys Silinga, Keir Edgar, Stephen McVitie, Kayla Fallon, András Kovács, Rafal E. Dunin-Borkowski, Trevor P. Almeida2026-05-15🔬 cond-mat.mes-hall

Melting Behavior and Phase Stability of CaO from Neural Network Potentials: a Molecular Dynamics Study

Diese Studie verwendet ein maschinelles Lern-Interatompotential, um großskalige Molekulardynamiksimulationen durchzuführen, die die Schmelztemperatur, die Schmelzenthalpie und die Hochdruck-Schmelzkurve von Calciumoxid bestimmen, einen druckabhängigen Überhitzungsgrad aufdecken und MLIPs als robustes Rahmenwerk zur Untersuchung der Phasenstabilität ionischer Oxide etablieren.

Francesca Menescardi, Stefano de Gironcoli2026-05-15🔬 cond-mat.mtrl-sci

Atomically resolved intrinsic superconducting gap in (La,Pr)3Ni2O7 films

Mittels atomar aufgelöster Rastertunnelmikroskopie und -spektroskopie an kryogen übertragenen (La,Pr)₃Ni₂O₇-Filmen zeigt diese Studie eine intrinsische knotenlose supraleitende Lücke mit zwei unterschiedlichen Energieskalen auf, die sie von durch Sauerstoffverlust verursachten V-förmigen Spektren unterscheidet und wesentliche Erkenntnisse zur Paarungssymmetrie von zweischichtigen Nickelaten liefert.

Xinxin Wang, Yaqi Chen, Cui Ding, Lizhi Xu, Jian-Jian Miao, Guangdi Zhou, Zhuoyu Chen, Yu-Jie Sun, Jin-Feng Jia, Qi-Kun Xue2026-05-15🔬 cond-mat.mtrl-sci

Generative reconstruction of 2D and 3D polycrystalline microstructures using symmetrized hyperspherical harmonics

Dieser Beitrag stellt ein in MCRpy implementiertes, quelloffenes, differenzierbares Framework vor, das symmetrisierte hypersphärische Harmonische und fortschrittliche räumliche Korrelationsdeskriptoren nutzt, um aus begrenzten 2D-Orientierungsdaten effizient hochpräzise 2D- und 3D-polykristalline Mikrostrukturen zu generieren und damit robuste Studien zur Verknüpfung von Struktur und Eigenschaften für das Werkstoffdesign zu ermöglichen.

Ali R. Safi, Paul Seibert, Santiago Benito, Alexander Raßloff, Markus Kästner, Benjamin Klusemann2026-05-15🔬 cond-mat.mtrl-sci

Current induced magneto-optical Kerr effect as a probe of Dirac carriers in Bi1−x_{1-x}Sbx_x alloy

Diese Studie zeigt, dass der strominduzierte magneto-optische Kerr-Effekt (MOKE) in Bi1−x_{1-x}Sbx_x-Legierungen als leistungsfähige Sonde zur Identifizierung von Dirac-Trägern dient, was durch eine Signalstärke belegt wird, die die von Übergangsmetallen übertrifft, sowie durch eine eindeutige Skalierungsbeziehung mit dem spezifischen Widerstand und der Beweglichkeit, die mit Modellen für Dirac-Elektronen übereinstimmt und nicht mit konventionellen Theorien für parabolische Bänder.

Ryota Miyazaki, Shunzhen Wang, Guanxiong Qu, Yukihiro Marui, Yuta Kobayashi, Masashi Kawaguchi, Masamitsu Hayashi2026-05-15🔬 cond-mat.mes-hall

Fragmented charged domain wall below the tetragonal-orthorhombic phase transition in BaTiO3

Diese Studie zeigt, dass der dramatische Abfall der Leitfähigkeit von Kopf-an-Kopf geladenen Domänenwänden in Bariumtitanat unterhalb des tetragonal-orthorhombischen Phasenübergangs durch die Fragmentierung der Wände in abwechselnd geladene und ungeladene Segmente im Mikrometermaßstab verursacht wird, was den makroskopischen leitfähigen Kanal unterbricht.

Petr S. Bednyakov, Iegor Rafalovskyi, Jiri Hlinka2026-05-14🔬 cond-mat.mtrl-sci

Chirality-Induced Spin Selectivity: Nonlinear Spin Response from Electron-Phonon Scattering

Mittels einer aus ersten Prinzipien abgeleiteten räumlich-zeitlichen Dichtematrixdynamik zeigt diese Studie, dass in trigonalem Selen die durch intervalleystreuung vermittelte nichtlineare Spinakkumulation, die durch den Drehimpuls chiraler Phononen angetrieben wird, den chirale-induzierten Spinselektivitäts-(CISS)-Effekt vom linearen kollinearen Edelstein-Effekt unterscheidet.

Mayank Gupta, Andrew Grieder, Mayada Fadel, Jacopo Simoni, Junting Yu, Ravishankar Sundararaman, Yuan Ping2026-05-14🔬 cond-mat.mtrl-sci

Random phase approximation-based local natural orbital coupled cluster theory

Dieser Beitrag stellt die Random-Phase-Näherung (RPA) als robuste Alternative zur Störungstheorie zweiter Ordnung nach Møller-Plesset (MP2) im Rahmen des auf lokalen natürlichen Orbitalen basierenden Coupled-Cluster-Verfahrens (LNO-CC) vor und zeigt, dass die RPA-basierte LNO-CC-Methode für Systeme mit beträchtlichen Energieabständen eine hohe Genauigkeit bewahrt, während sie für metallische Systeme eine deutlich schnellere Konvergenz bietet.

Ruiheng Song, Xiliang Gong, Aamy Bakry, Hong-Zhou Ye2026-05-14🔬 cond-mat.mtrl-sci