🔬 Category

cond-mat.mtrl-sci

4124 artículos

La ciencia de materiales y la física de la materia condensada exploran cómo se comportan las sustancias que nos rodean, desde los metales en nuestros edificios hasta los semiconductores en nuestros teléfonos. Esta disciplina busca entender las reglas que gobiernan la estructura y las propiedades de la materia, permitiendo el desarrollo de tecnologías más eficientes y sostenibles que transforman nuestra vida diaria.

En Gist.Science, procesamos cada nuevo preprint de este campo directamente desde arXiv para hacer que la investigación de vanguardia sea accesible a todos. Ofrecemos tanto resúmenes en lenguaje sencillo como análisis técnicos detallados, asegurando que expertos y curiosos por igual puedan comprender los avances más recientes sin barreras innecesarias.

A continuación encontrarás la selección más reciente de artículos en ciencia de materiales y materia condensada, listos para ser explorados y entendidos.

🔬 materials science

Decoupling Many-Body Interactions in CeO2 (111) Oxygen Vacancy Structure: Insights from Machine-Learning and Cluster Expansion

Al integrar el aprendizaje automático, la expansión de cúmulos y los cálculos de primeros principios para desacoplar las interacciones de muchos cuerpos, este estudio revela que las vacantes de oxígeno en CeO2(111) se agregan preferentemente en la tercera capa de oxígeno debido a la relajación geométrica, un hallazgo derivado de un extenso muestreo de Monte Carlo que ofrece un marco novedoso para comprender las estructuras de vacantes en óxidos metálicos.

Yujing Zhang, Zhong-Kang Han, Beien Zhu, Xiaojuan Hu, Maria Troppenz, Santiago Riga-monti, Hui Li, Claudia Draxl, M. Ver (…)2026-06-23
🔬 materials science

Energy-lowering symmetry breaking creates a flat-band insulator in paramagnetic Nb3Cl8

Este artículo demuestra que, si bien la ruptura de simetría estructural por sí sola no logra explicar el estado aislante del Nb3Cl8 debido a su banda plana parcialmente ocupada, un mecanismo cooperativo que involucra tanto la ruptura de simetría estructural como la magnética reduce con éxito la energía del sistema para producir la fase aislante observada dentro de la teoría del funcional de la densidad.

Jia-Xin Xiong, Xiuwen Zhang, Alex Zunger2026-06-23
🔬 materials science

X-ray magnetic circular dichroism and resonant inelastic X-ray scattering explained: role of many-body correlation and valence fluctuations

Este estudio demuestra que la interpretación precisa de los espectros de dicroísmo circular magnético de rayos X y de dispersión inelástica de rayos X resonante en el ferromagneto de valencia mixta La0.7_{0.7}Sr0.3_{0.3}MnO3_3 requiere un enfoque teórico exhaustivo que incorpore la transferencia de carga, la correlación de intercambio núcleo-valencia de muchos cuerpos y las distorsiones de Jahn-Teller, ya que los modelos simplificados no logran capturar subestructuras experimentales clave.

Beom Hyun Kim, Sang-Jun Lee, H. Huang, D. Lu, S. S. Hong, S. Lee, P. Abbamonte, Y. I. Joe, P. Szypryt, W. B. Doriese, D. (…)2026-06-23
🔬 mesoscale physics

VO2_2 oscillator circuits optimized for ultrafast, 100 MHz-range operation

Este artículo demuestra que la optimización de los diseños de muestras y circuitos permite que los osciladores de VO2_2 operen en el rango de los 100 MHz, superando las limitaciones de frecuencia previas y allanando el camino para redes neuronales oscilantes ultrarrápidas y energéticamente eficientes.

Zsigmond Pollner, Tímea Nóra Török, László Pósa, Miklós Csontos, Sebastian Werner Schmid, Zoltán Balogh, András Bükkfeje (…)2026-06-23
🔬 materials science

Electronic and optical properties of the thio-apatites phases Ba5_5(VSα_αOβ_β)3_3X [X=Cl, F, Br, I]: impact of multiple anionic substitution

Este estudio utiliza la teoría del funcional de la densidad de primeros principios para demostrar que las propiedades electrónicas y ópticas de los tio-apatitos Ba5_5(VSα_{\alpha}Oβ_{\beta})3_3X pueden sintonizarse finamente mediante múltiples sustituciones aniónicas de azufre por oxígeno y la variación de tipos de haluros, revelando su potencial como fotocatalizadores eficientes para la disociación del agua, particularmente en la variante que contiene yodo.

Smritijit Sen, Houria Kabbour2026-06-23
🔬 mesoscale physics

Heavy fermion phase diagram in magic-angle twisted trilayer graphene

Este artículo demuestra un diagrama de fase de fermiones pesados sintonizable eléctricamente en grafeno de trilas de ángulo mágico, donde un campo de desplazamiento controla la hibridación Kondo para impulsar una transición de fase cuántica continua de un semimetal antiferromagnético a un metal de fermiones pesados paramagnético, marcada por la divergencia de la masa efectiva y la reconstrucción de la superficie de Fermi en el punto crítico.

Le Zhang, Wenqiang Zhou, Xinjie Fang, Zhen Zhan, Kenji Watanabe, Takashi Taniguchi, Yi-feng Yang, Shuigang Xu2026-06-23
🔬 materials science

Origin of circular and triangular pores in electron-irradiated hexagonal boron nitride

Este estudio revela que la forma de los poros irradiados por electrones en el nitruro de boro hexagonal está controlada químicamente por la presencia de oxígeno, donde las condiciones de vacío ultra alto producen poros circulares mientras que trazas de oxígeno impulsan la formación de poros triangulares terminados en nitrógeno.

Umair Javed, Manuel Langle, Vladimir Zobac, Alexander Markevich, Barbara Maria Mayer, Clara Kofler, Martin Paul, Darwin (…)2026-06-23
🔬 mesoscale physics

Observation of momentum dependent charge density wave gap in EuTe4

Este estudio combina cálculos de la teoría del funcional de la densidad (DFT) de primeros principios, espectroscopía de fotoemisión con resolución angular y mediciones de capacidad calorífica a baja temperatura para caracterizar la brecha de la onda de densidad de carga dependiente del momento y construir el diagrama de fase magnética del calcogenuro de tierras raras EuTe4.

Iftakhar Bin Elius, Nathan Valadez, Gyanendra Dhakal, Volodymyr Buturlim, Sabin Regmi, Dante James, Peter Radanovich, Ma (…)2026-06-23
🔬 materials science

Bayesian Neural Networks versus deep ensembles for uncertainty quantification in machine learning interatomic potentials

Este artículo introduce una implementación de redes neuronales bayesianas dentro del marco de trabajo aenet-PyTorch y compara sistemáticamente sus capacidades de cuantificación de la incertidumbre frente a los ensambles profundos en estructuras de TiO2_2 para guiar el desarrollo de potenciales interatómicos de aprendizaje automático fiables.

Riccardo Farris, Emanuele Telari, Nongnuch Artrith, Konstantin Neyman, Albert Bruix2026-06-23✓ Author reviewed ⓘ