Alleviating Projection-Space Sensitivity in DFT+U via Renormalized U

Este trabajo demuestra que recalcular la interacción de Coulomb efectiva (UeffU_{\mathrm{eff}}) mediante cálculos DFT restringidos para cada tamaño de proyección en sistemas como el TiO2_2 y el MnO2_2 permite renormalizar la interacción y eliminar la dependencia de los resultados de la estructura electrónica y la estabilidad de fase respecto al tamaño de la proyección en el método DFT+U.

Manjula Raman, Kenneth Park2026-03-10🔬 cond-mat.mtrl-sci

The role of austenite twins on variant selection during decomposition in low carbon steels

Este estudio utiliza microscopía 3D y reconstrucción de granos de austenita previa para demostrar que los límites de geminación en la austenita a alta temperatura gobiernan la selección de variantes durante la descomposición en aceros de bajo carbono, lo que sugiere nuevas oportunidades para diseñar microestructuras mediante el control de los límites de grano.

Ruth M. Birch, Ben Britton, Warren J Poole2026-03-10🔬 cond-mat.mtrl-sci

Fluctuation imaging of disorder in monolayer semiconductors

Este estudio demuestra que la microscopía de fluctuación de fluorescencia es una técnica rápida y accesible para detectar y caracterizar el desorden interfacial en semiconductores monocapa mediante la visualización de fluctuaciones de excitones, ofreciendo una alternativa eficaz a métodos más complejos como la microscopía de fuerza atómica para evaluar la calidad de estos materiales.

Tom T. C. Sistermans, Rasmus H. Godiksen, Sara A. Elrafei, Alberto G. Curto2026-03-10🔬 cond-mat.mes-hall

A Perspective on Training Machine Learning Force Fields for Solid-State Electrolyte Materials

Esta perspectiva evalúa los factores clave para entrenar campos de fuerza basados en aprendizaje automático para electrolitos sólidos, concluyendo que la calidad de los datos es prioritaria sobre la cantidad en estructuras rígidas y advirtiendo que el error cuadrático medio de las fuerzas no predice fiablemente el rendimiento de transporte, ofreciendo así directrices prácticas para acelerar el desarrollo de baterías de estado sólido.

Zihan Yan, Shengjie Tang, Yizhou Zhu2026-03-10🔬 cond-mat.mtrl-sci

AI-Driven Phase Identification from X-ray Hyperspectral Imaging of cycled Na-ion Cathode Materials

Los autores desarrollaron un método impulsado por inteligencia artificial que combina un autoencoder variacional de mezcla gaussiana con el coeficiente de correlación de Pearson para procesar datos hiperespectrales escasos y generar mapas de distribución de fases a escala nanométrica en materiales de cátodo de iones de sodio, revelando heterogeneidades de fase y zonas de transición que desafían la comprensión mecánica tradicional.

Fayçal Adrar, Nicolas Folastre, Chloé Pablos, Stefan Stanescu, Sufal Swaraj, Raghvender Raghvender, François Cadiou, Laurence Croguennec, Matthieu Bugnet, Arnaud Demortière2026-03-10🔬 cond-mat.mtrl-sci

Magnetic and electrical transport properties of the single-crystalline half-Heusler antiferromagnet DyNiSb

El estudio de cristales únicos de alta calidad de DyNiSb revela dos transiciones magnéticas distintas y un comportamiento metálico, en contraste con muestras policristalinas, además de mostrar efectos de localización débil y una reconstrucción de la superficie de Fermi inducida por el campo magnético.

Abhinav Agarwal, Prabuddha Kant Mishra, Orest Pavlosiuk, Maciej J. Winiarski, Piotr Wisniewski, Dariusz Kaczorowski2026-03-10🔬 cond-mat.mtrl-sci

Anomalous magnetotransport in the single-crystalline half-Heusler antiferromagnet ErPdSb

Este estudio reporta las propiedades termodinámicas y de magnetotransporte del semiconductor antiferromagnético half-Heusler ErPdSb, revelando un orden magnético a 1,2 K, un comportamiento semimetálico con un máximo en la resistividad a 70 K, una contribución significativa a la conductividad Hall anómala a bajas temperaturas y una reconstrucción posible de la superficie de Fermi inducida por el campo magnético.

Abhinav Agarwal, Shovan Dan, Maciej J. Winiarski, Orest Pavlosiuk, Piotr Wisniewski, Dariusz Kaczorowski2026-03-10🔬 cond-mat.mtrl-sci

Machine Learning for Electrode Materials: Property Prediction via Composition

Este trabajo demuestra que el modelo CrabNet supera consistentemente a MODNet y a un modelo de bosque aleatorio en la predicción de propiedades de materiales de electrodos para baterías, validando su eficacia para la selección composicional temprana mediante un riguroso análisis estadístico y de agrupamiento no supervisado.

Hao Wu, Cameron Hargreaves, Arpit Mishra, Gian-Marco Rignanese2026-03-10🔬 cond-mat.mtrl-sci

Understanding halide segregation in metal halide perovskites through defect thermodynamics

Este estudio establece que la segregación de haluros en perovskitas mixtas de bromo y yodo está impulsada termodinámicamente por la preferencia de los iones de bromo por los sitios superficiales y la oxidación de los iones de yodo inducida por huecos foto-generados, siendo la naturaleza del catión en la posición A un factor determinante que puede mitigarse mediante el diseño de materiales.

Abrar Fahim Navid, Zeeshan Ahmad2026-03-10🔬 cond-mat.mtrl-sci

Terahertz-nanoscale visualization of the microscopic spin-charge architecture of colossal magnetoresistive switching

Los investigadores utilizaron un microscopio de campo cercano óptico de dispersión tipo THz a bajas temperaturas y altos campos magnéticos para visualizar en tiempo real la evolución espectral de la conductividad a escala nanométrica durante la transición de resistencia magnética colosal en un cristal de manganita, revelando cómo los sitios aislados de inversión de espín de 1-2 nm se coalescen en regiones conductoras de ~15 nm.

Samuel Haeuser, Randall K. Chan, Richard H. J. Kim, Joong-Mok Park, Martin Mootz, Thomas Koschny, Jigang Wang2026-03-10🔬 cond-mat.mes-hall

Melting behavior and dynamical properties of Cr2Ge2Te6 phase-change material

Mediante simulaciones de dinámica molecular *ab initio*, este estudio revela que los octaedros Cr[Te6] en el material de cambio de fase Cr2Ge2Te6 son estructuralmente robustos hasta 1400 K y permanecen mayormente intactos en el líquido subenfriado, lo que explica su rápida cristalización en nanosegundos y su bajo coeficiente de deriva de resistencia.

Suyang Sun, Yihui Jiang, Riccardo Mazzarello, Wei Zhang2026-03-10🔬 cond-mat.mtrl-sci

Non-Markovian heat production in ultrafast phonon dynamics

Este estudio establece un marco microscópico para la dinámica fonónica no markoviana inducida por pulsos láser THz, reconstruyendo los núcleos de disipación y ruido mediante simulaciones de dinámica molecular para cuantificar la producción de calor y demostrar que las magnitudes termodinámicas pueden inferirse directamente de la dinámica de un modo fonónico individual.

Fredrik Erikssonm Yulong Qiao, Erik Fransson, R. Matthias Geilhufe, Paul Erhart2026-03-10🔬 cond-mat.mes-hall

The giant anomalous Hall and Nernst effects in Kagome permanent magnets RCo5

Este estudio predice mediante cálculos de primeros principios que los imanes permanentes de estructura kagome RCo5 (especialmente CeCo5 y GdCo5) exhiben efectos Hall y Nernst anómalos gigantes originados por puntos calientes de curvatura de Berry, posicionándolos como plataformas prometedoras para tecnologías cuánticas y espintrónicas.

Weian Guo, Pengyu Zheng, Rui Liu, Yiran Peng, Ying Yang, Zhiping Yin2026-03-10🔬 cond-mat.mtrl-sci