4119 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.
Dieses Papier präsentiert ein Framework, das physikalisch konsistente, mikrostrukturabhängige neuronale Netzwerk-Materialmodelle mit der dichtebasierten Topologieoptimierung integriert, um das effiziente Design multiskalarer heterogener hyperelastischer Strukturen unter finiten Deformationen zu ermöglichen.
SynCoTrain ist ein semi-überwachtes maschinelles Lernframework, das eine Co-Training-Strategie mit dualen Graph Neural Networks (SchNet und ALIGNN) sowie Positive-Unlabeled-Learning nutzt, um Datenknappheit zu überwinden und die Synthetisierbarkeit von Oxidkristallen präzise vorherzusagen, wodurch die Hochdurchsatz-Materialentdeckung vorangetrieben wird.
Diese Studie integriert experimentelle Messungen mit quantenchemischer und computergestützter Modellierung, um zu zeigen, dass Bindungsheterogenität und starke Anharmonizität die außergewöhnlich niedrige Gittermindestwärmeleitfähigkeit in Ag8TS6 (T=Si, Ge, Sn) Argyroditen antreiben, während gleichzeitig bestätigt wird, dass deren thermische und ionische Leitfähigkeit unabhängig voneinander eingestellt werden können.
Diese Arbeit führt die Transport Novelty Distance (TNovD) ein, eine neuartige distributionsbasierte Metrik auf Basis von Optimal Transport und kontrastivem Lernen, welche die Qualität und Neuartigkeit generierter Materialien gemeinsam bewertet, um die Einschränkungen bestehender Evaluierungsansätze in der Materialentdeckung zu überwinden.
Diese Studie zeigt, dass topologisch bedingte Unordnung in Shakti-artifiziellen Spin-Eis-Systemen robuste, sequenzabhängige Gedächtniseffekte ermöglicht, die in konventionellem quadratischem Spin-Eis fehlen, und offenbart, wie korrelierte Unordnung und zyklisches Antreiben deterministisches sowie stochastisches Gedächtnis in frustrierten artifiziellen Materialien erzeugen können.
Diese Arbeit etabliert allgemeine Symmetrieregeln für das Engineering von Kavitätsmaterialien, indem sie die Gruppentheorie nutzt, um die durch linear polarisierte Vakuumfelder induzierten Symmetriebrechungsmuster über alle kristallographischen Punktgruppen hinweg zu klassifizieren, ein Rahmenwerk, das durch QED-DFT-Berechnungen an BaTiO und MoS validiert wurde.
Diese Studie zeigt, dass die lokale B-Platz-Chemie, insbesondere der Anteil der nächsten Nachbarn von Mn, primär die Energetik der Sauerstoffleerstelle in Ca-Ce-Ti-Mn-Perowskiten bestimmt, was die Identifizierung spezifischer Zusammensetzungen ermöglicht, die eine überlegene Redoxleistung für die solare thermochemische Wasserstoffproduktion bei niedrigeren Temperaturen als den Ceria-Benchmark erreichen.
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.
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.
Diese Arbeit berichtet über die Synthese eines neuartigen ternären Nitrids, PrTaN, mittels Molekularstrahlepitaxie und beschreibt detailliert die Bestimmung seiner orthorhombischen Kristallstruktur (Raumgruppe ) unter Verwendung eines spezialisierten Anpassungsverfahrens für Dünnschichtbeugungsdaten, wodurch das Potenzial der MBE zur Stabilisierung und Charakterisierung bisher unerforschter komplexer Nitridmaterialien aufgezeigt wird.