🔬 Category

cond-mat.mtrl-sci

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.

🔬 materials science

A flexible kinetic Monte Carlo framework for GaN molecular beam epitaxy with adaptive on-the-fly barrier evaluation

Diese Arbeit präsentiert ein flexibles, skalierbares gitterbasiertes kinetisches Monte-Carlo-Framework zur Simulation des GaN-Molekularstrahlepitaxie-Wachstums, das vordefinierte Aktivierungsenergie-Kataloge mit adaptiven, durch maschinelles Lernen optimierten On-the-fly-Barriere-Evaluierungen integriert, um komplexe Wachstumsphänomene wie Inselbildung, Ostwald-Reifung und temperaturgetriebenes Inselwandern präzise zu modellieren.

Sajid Ali, Norbert Krause, Carla Verdi2026-07-29
🔬 materials science

MANDALA: An E(3)-Equivariant Graph Neural Network Framework for Learning Electronic-Structure Operators with Observable Guidance

Mandala ist ein modulares, E(3)-äquivariantes Graph Neural Network Framework, das die Lücke zwischen maschinellem Lernen und elektronischen Strukturkalkulationen schließt, indem es block-sparse Quantenoperatoren lernt, um direkt elektronische Observablen wie Bandstrukturen und Zustandsdichten vorherzusagen und somit traditionelle maschinelle Lern-Interatompotenziale zu ergänzen.

Bartosz Brzoza, Wiktoria Szopa, Zakaria Elabid, Vincent Martinetto, Varadarajan Rengaraj, Mani Lokamani, Thomas D. Kühne (…)2026-07-29
🔬 materials science

First-Principles Origins of Charge Transport in Molecular Semiconductors

Dieses Paper führt ein parameterfreies, auf First-Principles basierendes Framework auf Basis nichtperturbativer Green-Kubo-Dynamik ein, das den Ladungstransport in molekularen Halbleitern über diverse Regime hinweg präzise vorhersagt, den vorherrschenden mikroskopischen Mechanismus für DNTT umstößt, indem es die transiente Lokalisierung der korrelierten On-Site-Unordnung zuschreibt, und die Phenacen-Familie als eine vielversprechende Richtung für Materialien mit hoher Mobilität identifiziert.

Tong Jiang, Joonho Lee2026-07-29
🔬 materials science

Identifying Contact Barrier Types in Few-Layer MoS2 Devices Using Correlative IV, LBIC, and Bias-Dependent KPFM

Diese Arbeit präsentiert ein integriertes experimentelles Framework, das IV, LBIC und spannungsabhängiges KPFM kombiniert, um Schottky- versus Tunnelkontaktbarrieren in wenigen Lagen dicken MoS2-Bauelementen eindeutig zu identifizieren und zu charakterisieren, wobei nachgewiesen wird, dass die thermische Temperung zwar den Gesamtwiderstand reduziert, die Kontaktbarrieren jedoch der dominante limitierende Faktor bleiben.

Ariane Ufer, Zeinab Eftekhari, Benjamin Mayer, Hendrik Lambers, Hubert J. Krenner, Rebecca Saive, Ursula Wurstbauer2026-07-29
🔬 mesoscale physics

Anisotropic domain wall velocity profiles in the creep regime: the interplay of chiral damping, stiffness and Dzyaloshinskii-Moriya interaction

Diese Arbeit präsentiert ein erweitertes Winkelkriechmodell, das dispersive Domänenwandsteifigkeit und chirale Dämpfung integriert, um die anisotrope Expansion magnetischer Blasenbereiche präzise zu beschreiben und dadurch die quantitative Extraktion der Dzyaloshinskii-Moriya-Wechselwirkung sowie chiraler Dynamikeffekte zu verbessern.

Adriano Di Pietro, Alessandro Magni, Stefania Pizzini, Frowin Dörr, Yasser Shokr, Gianfranco Durin, Silvia Tacchi, Marco (…)2026-07-29
🔬 materials science

Transformer Atomic Cluster Expansion: TRACE

Das Papier stellt die Transformer Atomic Cluster Expansion (TRACE) vor, eine energieerhaltende Machine-Learning-Architektur, die durch die Kombination von atomaren Cluster-Expansion-Korrelationen mit lokaler Multi-Head-Cross-Attention erfolgreich die Modellierung vielfältiger physikalischer Phänomene – einschließlich polymorpher Phasenübergänge, flüssiger Strukturen und chemischer Reaktivität – vereinigt.

Paramvir Ahlawat2026-07-29
🔬 materials science

Physics-Guided Interpretable Machine Learning Framework for Anomalous Transport in Crowded Media with Tunable Flexibility

Diese Arbeit präsentiert ein physikgestütztes, interpretierbares maschinelles Lernframework, das Brownian-Cluster-Dynamics-Simulationen mit der SHAP-Analyse kombiniert, um die individuellen und gekoppelten Effekte von Verdrängung, Zusammensetzung und abstimmbarer Bindungsflexibilität auf den Partikeltransport in überfüllten Medien quantitativ zu entwirren und dabei die Bindungsflexibilität als einen distinkten Regulator der Relaxation in heterogenen kolloidalen Netzwerken aufzuzeigen.

Zakiya Shireen, Sujin B. Babu2026-07-29
🔬 materials science

Stacking Polarity-Controlled Interlayer Photocarrier Dynamics in MoSe2/MoS2 Heterostructures

Diese Studie zeigt, dass die Stapelpolarität als globaler Kontrollparameter für die interzelluläre Photocarrier-Dynamik in MoSe2_2/MoS2_2-Heterostrukturen dient, wobei die Konstruktion der Grenzflächenterminierung in 3R-Stapelung eine deterministische Abstimmung der Ladungstransferraten und der interzellulären Exzitonenlebensdauern durch Modulation der Wellenfunktionsüberlappung an der Grenzfläche ermöglicht.

Gbenga S. Agunbiade, Ting Zheng, Hui Zhao2026-07-29
🔬 materials science

Singular geometry and eigenframe topology in local rank-2 tensor observables

Diese Arbeit zeigt auf, dass symmetrische Tensoren zweiten Ranges wie der Elektronenfeldgradient zwar glatt erscheinen, ihre nach Beträgen geordneten Hauptwertrepräsentationen jedoch einen globalen topologischen Effekt verbergen, bei dem der kontinuierliche Transport um Entartungen eine binäre Orientierungsumkehr des Eigenframes induziert, ein Phänomen, das durch spannungsgesteuerte Erster-Prinzipien-Berechnungen in rutilem TiO2, SnO2 und kubischem MgO demonstriert wurde.

I. C. J. Yap, B. Doerschel, S. Q. Jin, T. T. Dang, P. M. Scott, H. C. Hofsaess, D. C. Lupascu, A. Krawczuk, J. H. Schell2026-07-29