🔬 Category

cond-mat.mtrl-sci

2794 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.

Physics-informed neural network for predicting fatigue life of unirradiated and irradiated austenitic and ferritic/martensitic steels under reactor-relevant conditions

Este estudio propone un marco de red neuronal informada por física (PINN) que supera a los modelos tradicionales para predecir con mayor precisión y fiabilidad la vida a fatiga de aceros austeníticos y ferríticos/martensíticos irradiados y no irradiados en condiciones de reactores nucleares, identificando mediante análisis SHAP las variables críticas que gobiernan su degradación.

Dhiraj S Kori, Abhinav Chandraker, Syed Abdur Rahman, Punit Rathore, Ankur Chauhan2026-03-20🔬 cond-mat.mtrl-sci

Parity Breaking at Faceted Crystal Growth Fronts during Ice Templating

Mediante simulaciones de campo de fase, este estudio demuestra que la selección de la dirección de crecimiento de la estructura de hielo laminar durante la solidificación direccional de soluciones acuosas se explica mediante la ruptura espontánea de paridad, lo que permite predecir cuantitativamente el ángulo de inclinación de las láminas y fundamentar la interpretación de observaciones experimentales en la fabricación de materiales porosos.

Kaihua Ji, Alain Karma2026-03-20🔬 cond-mat.mtrl-sci

DiffCrysGen: A Generative Diffusion Model for Accelerated Design of Inorganic Crystalline Materials

El artículo presenta DiffCrysGen, un modelo generativo de difusión totalmente basado en datos que diseña estructuras cristalinas inorgánicas funcionales en un solo proceso integral, acelerando el muestreo en varios órdenes de magnitud y validando mediante cálculos DFT la estabilidad y síntesis de nuevos materiales magnéticos prometedores.

Sourav Mal, Nehad Ahmed, Junaid Jami, Subhankar Mishra, Prasenjit Sen2026-03-20🔬 cond-mat.mtrl-sci

Intrinsic nonlinear Hall effect beyond Bloch geometry

El artículo propone una formulación geométrica cuántica general del efecto Hall no lineal intrínseco que trasciende la geometría de Bloch, demostrando que este fenómeno es una respuesta fundamental del estado base de muchos cuerpos y no una peculiaridad de la estructura de bandas, lo que permite obtener expresiones compactas y lógicas que incluyen los resultados conocidos como casos particulares.

Raffaele Resta2026-03-20🔬 cond-mat.mtrl-sci

KAN-Enhanced Contrastive Learning Accelerating Crystal Structure Identification from XRD Patterns

El marco de aprendizaje contrastivo guiado por física denominado XCCP, que integra redes Kolmogorov-Arnold y codificadores de grafos cristalinos, permite una identificación rápida, precisa y escalable de estructuras cristalinas a partir de patrones de difracción de rayos X, superando las limitaciones de los métodos tradicionales y facilitando la integración en laboratorios autónomos.

Chenlei Xu, Tianhao Su, Jie Xiong, Yue Wu, Shuya Dong, Tian Jiang, Mengwei He, Shuai Chen, Tong-Yi Zhang2026-03-20🔬 cond-mat.mtrl-sci

Origin of Bright Quantum Emissions with High Debye-Waller factor in Silicon Nitride

Mediante cálculos de teoría del funcional de la densidad híbrida, este estudio identifica a los centros de defectos NSi_\text{Si}VN_\text{N} con carga negativa en silicio nitruro como el origen microscópico de las emisiones cuánticas brillantes observadas, caracterizadas por altos factores de Debye-Waller y polarización lineal.

Shibu Meher, Manoj Dey, Abhishek Kumar Singh2026-03-20🔬 cond-mat.mtrl-sci

Multimodal Machine Learning for Soft High-k Elastomers under Data Scarcity

Este artículo presenta un marco de aprendizaje multimodal que aprovecha representaciones preentrenadas de polímeros para predecir con precisión las propiedades dieléctricas y mecánicas de elastómeros acrilados de alto-k bajo condiciones de escasez de datos, superando la falta de conjuntos de datos estructurados en el campo.

Brijesh FNU, Viet Thanh Duy Nguyen, Ashima Sharma, Md Harun Rashid Molla, Chengyi Xu, Truong-Son Hy2026-03-20🔬 cond-mat.mtrl-sci

Lightweight phase-field surrogate for modelling ductile-to-brittle transition through phenomenological elastoplastic coupling

Este trabajo propone un modelo sustituto de campo de fase ligero que, mediante el acoplamiento fenomenológico elastoplástico y la dependencia de la temperatura en tres mecanismos clave, simula eficazmente la transición dúctil-frágil en sistemas cúbicos centrados en el cuerpo dentro de un rango de 77 a 293 K, capturando la evolución desde la fractura abrupta hasta el comportamiento dúctil con una fracción significativa del coste computacional de los modelos termo-mecánicos totalmente acoplados.

P G Kubendran Amos2026-03-20🔬 cond-mat.mtrl-sci