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2732 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.

Multirate characterization of relaxation mechanisms for two nonequivalent nuclear spins 1/2 in a liquid using maximally entangled pseudo-pure quantum states

Dieser Beitrag stellt eine multirate Charakterisierung von Relaxationsmechanismen für zwei nicht-äquivalente Kernspins in einer Flüssigkeit vor, die konventionelle Messungen mit neuartigen Techniken unter Verwendung maximal verschränkter pseudo-reiner Bell-Zustände kombiniert, um mikroskopische Theorien experimentell und theoretisch zu validieren, unkonventionelle Relaxationsbeiträge zu identifizieren und ein universelles Verhältnis für intrapaarige magnetische Dipolwechselwirkungen zu etablieren.

Georgiy Baroncha, Alexander Perepukhov, Boris V. Fine2026-05-01⚛️ quant-ph

VBr >10 kV E-Beam/Sputtered Vertical NiOx/(011) \beta-Ga2O3 HJDs with PFOM >2.3 GW/cm2

Dieser Beitrag berichtet über die Herstellung vertikaler NiOx/(011) β\beta-Ga2_2O3_3-Heteroübergangs-Dioden mit einer Durchbruchspannung von über 10 kV und einer Leistungszahl von über 2,3 GW/cm2^2, wodurch ein rekordverdächtiges paralleles Durchbruchfeld von >5,3 MV/cm in dicken (011) β\beta-Ga2_2O3_3-epitaktischen Schichten erreicht wird.

Yizheng Liu, Carl Peterson, Chinmoy Nath Saha, Marko J. Tadjer, Sriram Krishnamoorthy2026-05-01🔬 physics.app-ph

AutoREC: A software platform for developing reinforcement learning agents for equivalent circuit model generation from electrochemical impedance spectroscopy data

Dieser Beitrag stellt AutoREC vor, eine Open-Source-Python-Plattform, die Reinforcement Learning nutzt, um die Generierung von Ersatzschaltbildmodellen aus elektrochemischen Impedanzspektroskopiedaten zu automatisieren, wobei sie auf synthetischen Datensätzen eine hohe Genauigkeit und über diverse experimentelle Systeme hinweg eine starke Generalisierungsfähigkeit erreicht, um eine skalierbare, autonome elektrochemische Analyse zu ermöglichen.

Ali Jaberi (Clean Energy Innovation Research Center, National Research Council Canada, Mississauga, ON, Canada), Yonatan Kurniawan (Department of Material Science and Engineering, University of Toront (…)2026-05-01🤖 cs.LG

Electrically Tunable Terahertz Chirality from Quantum Geometry

Diese Studie zeigt, dass die elektrostatische Gating des 3D-Dirac-Halbmetalls Cd3As2 eine programmierbare Kontrolle über die Chiralität der Terahertz-Emission durch selektive Modulation der durch die Berry-Krümmung getriebenen linear polarisierten Komponente ermöglicht, wodurch der Polarisationszustand über die Poincaré-Kugel hinweg abgestimmt werden kann.

Sobhan Subhra Mishra, Thomas CaiWei Tan, Faxian Xiu, Ranjan Singh2026-05-01🔬 cond-mat.mes-hall

Ultrafast Sliding Ferroelectric Switching in Bilayer Hexagonal Boron Nitride Revealed by Deep Learning Molecular Dynamics

Diese Studie nutzt ein neuartiges Deep-Learning-Framework, das MACE-Maschinenlernpotenziale und äquivariante Graph-Neuronale-Netzwerke kombiniert, um ultraschnelle, kohärente Gleitferroelektrizitäts-Schaltvorgänge in zweilagigem hexagonalem Bornitrid zu simulieren und einen realisierbaren 5-Pikosekunden-Mechanismus aufzudecken, der experimentelle Hystereseschleifen reproduziert.

Yinan Wang, Poyen Chen, Teruyasu Mizoguchi2026-05-01🔬 cond-mat.mtrl-sci

Phase-Transition Induced Domain Evolution and Magnetization Dynamics in FePt/FeRh Bilayers for Efficient Heat-Assisted Magnetic Recording

Diese Studie zeigt, dass FePt/FeRh-Bilagen die Effizienz des wärmegestützten magnetischen Schreibens signifikant steigern, indem sie den FeRh-Phasenübergang nutzen, um die FePt-Koerzitivfeldstärke durch interfacialen Austauschkopplung und verbesserte Domänenwandbeweglichkeit zu verringern, und nicht durch eine Abschwächung der intrinsischen Anisotropie.

Saroj K. Mishra, Y. Sasaki, S. Isogami, I. Suzuki, Keerthana P, J. Mohanty, Y. K. Takahashi2026-05-01🔬 cond-mat.mtrl-sci

VibroML: an automated toolkit for high-throughput vibrational analysis and dynamic instability remediation of crystalline materials using machine-learned potentials

VibroML ist ein Open-Source-Python-Toolkit, das maschinengelernte Potentiale und genetische Algorithmen nutzt, um die Behebung dynamischer Instabilitäten zu automatisieren, die Stabilität bei endlichen Temperaturen zu validieren und Zusammensetzungsräume systematisch zu erkunden, wodurch die Hochdurchsatz-Materialscreening von einer bloßen Stabilitätsverifikation in einen umfassenden Workflow zur Erzeugung physikalisch tragfähiger Kristallstrukturen verwandelt wird.

Rogério Almeida Gouvêa, Gian-Marco Rignanese2026-05-01🔬 cond-mat.mtrl-sci

Conditional Generative Models Enable Targeted Exploration of MAX Phase Design Space

Diese Studie zeigt, dass ein feinabgestimmtes großes Sprachmodell, CrystaLLM-π\pi, Konditionsvektoren effektiv nutzen kann, um stabile, neuartige MAX-Phasen-Strukturen gezielt zu erzeugen, wodurch die Entdeckung von Vorläufern für MXene durch effiziente computergestützte Screening-Verfahren beschleunigt wird.

Jamie Swain, Cyprien Bone, Matthew T. Darby, Ewan Galloway, Keith T. Butler2026-05-01🔬 cond-mat.mtrl-sci

On the proposed concept of mechanical phasons in Ni-Mn-Ga modulated martensite

Dieser Artikel schlägt ein mechanisches Modell vor, das zeigt, dass Modulationsphasonen im Ni-Mn-Ga-Fünfschicht-modulierten Martensit als Quelle einer anomalen makroskopischen Schercompliance wirken, die äußere Scherbelastungen in kommensuraten und schwach inkommensuraten Zuständen effektiv relaxiert und gleichzeitig Schlüsseleigenschaften des Gitters wie die spontane monokline Verzerrung und die Zwillingsbildung erklärt.

Petr Sedlák (Institute of Thermomechanics, Czech Academy of Sciences, Prague), Tomáš Grabec (Institute of Thermomechanics, Czech Academy of Sciences, Prague), Hanuš Seiner (Institute of Thermomechanic (…)2026-05-01🔬 cond-mat.mtrl-sci

Geometric memory in incomplete phase transitions across dimensions

Diese Studie erweitert ein geometrisches Modell unvollständiger Festkörperphasenübergänge auf drei Dimensionen und zeigt, dass ein rein geometrischer Gedächtniseffekt – bei dem die vorherige Transformationsgeschichte die nachfolgende Verteilung der Plättchengrößen verändert – über alle Dimensionen hinweg robust ist, jedoch in zweidimensionalen Systemen signifikant stärker ausgeprägt ist als in dreidimensionalen.

F. Tolea, M. Tolea2026-05-01🔬 cond-mat.mtrl-sci