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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.

🔬 ciencia de materiales

Intercalation of Ultrathin Ferromagnetic Iron Films at the Graphene/SiC Interface

Este estudio demuestra que, si bien el hierro puede intercalarse con éxito bajo grafeno crecido por PASG en 4H-SiC(0001) para formar películas ferromagnéticas a temperatura ambiente protegidas de la oxidación, el proceso es difícil debido a la formación competitiva de siliciuros y está severamente limitado por el rápido intercambio de hierro con selenio, lo que dificulta la creación de compuestos 2D multielementales mediante intercalación secuencial.

Niels Rösch, Rico Ehrler, Stefanie Suzanne Brinkman, Xin Liang Tan, Anders Christian Mathisen, Marc Stevens, Sascha Herm (…)2026-10-19
🔬 física de mesoescala

Temperature and Thickness Dependent Spin Current Transmission through Epitaxial Antiferromagnetic {\alpha}-Fe2O3

Este estudio demuestra que la transmisión de corriente de espín a través de películas delgadas epitaxiales de α\alpha-Fe2_2O3_3 es altamente sensible tanto al espesor de la capa como a la temperatura, exhibiendo distintos regímenes lineales separados por una temperatura característica T∗T^* que se correlaciona con la transición de reorientación de espín de Morin del material.

Koushik Prabhakara, Rajeev Nepal, Subhashree Chatterjee, Rabindra Basnet, Ezana Negusse, Ramesh C Budhani2026-10-19
🔬 ciencia de materiales

Learning the self-energy through equivariant neural networks

Este artículo introduce una red neuronal E(3)-equivariante que predice con precisión la autoenergía G₀W₀ de frecuencia imaginaria de las moléculas a partir de las coordenadas atómicas, permitiendo la reconstrucción eficiente de las funciones espectrales de frecuencia real y las energías de cuasipartícula sin realizar costosos cálculos de primeros principios.

Wudong Shen, Yang Zhong, Min-Ye Zhang, Xinyang Dong, Hongjun Xiang, Xinguo Ren2026-10-19
🔬 ciencia de materiales

Scalable long-range machine learning interatomic potentials with electrical response for atomistic material modeling

Este artículo presenta DPA4C-LR, un marco de trabajo de potencial interatómico de aprendizaje automático escalable que separa analíticamente la electrostática de largo alcance de las derivadas de carga latente local para permitir simulaciones atomísticas distribuidas y eficientes de respuestas eléctricas y propiedades de materiales dependientes del campo a través de millones de átomos.

Yicheng Chen, Xiaoyun Yu, Hyejeong Song, Xintian Wang, Zihui Li, Zixi Xia, Junmin Chen, Peichen Zhong2026-10-19
🔬 ciencia de materiales

Magnetic order in epitaxial (La2/3Sr1/3MnO3)3/(BaTiO3)3 trilayer heterostructures: Evidence for quasi-two-dimensional ferrimagnetism

Este estudio demuestra que las heteroestructuras de trilas de (La2/3Sr1/3MnO3)3/(BaTiO3)3 epitaxiales exhiben un ferromagnetismo robusto a temperatura ambiente con una alta temperatura crítica de aproximadamente 600 K, un hallazgo confirmado por difracción de neutrones y mediciones de magnetización que descartan el ordenamiento antiferromagnético.

E. Rebolini, H. Himanshu, K. Beauvois, S. Grenier, B. Mercey, B. Domenges, B. Ouladdiaf, C. Simon, M. B. Lepetit2026-10-19
🔬 ciencia de materiales

Linear response for machine-learned interatomic potentials: phonons at arbitrary wave vectors from the primitive cell

Este artículo introduce un método de respuesta lineal que permite que los potenciales interatómicos aprendidos mediante aprendizaje automático calculen propiedades de fonones exactas en vectores de onda arbitrarios directamente desde la celda primitiva, eliminando así los errores de frecuencia significativos y las inestabilidades espurias inherentes a los enfoques tradicionales de desplazamientos finitos en superceldas, manteniendo al mismo tiempo costos computacionales comparables.

Thalis H. B. da Silva, Hai-Chen Wang, Miguel A. L. Marques2026-10-19
🔬 física de mesoescala

Orbital Angular Momentum Currents and Textures in a Multiorbital Double Helix

Este artículo introduce un modelo de doble hélice multiorbital de seis bandas basado en la geometría del ADN para demostrar que la hibridación entre cadenas y las asimetrías estructurales generan texturas de momento angular atómico e itinerante distintas, ofreciendo un marco integral para comprender el transporte de momento angular controlado por la geometría en conductores moleculares quirales.

Danny Cordova, Edwin Vásconez, Ernesto Medina2026-10-19
🔬 ciencia de materiales

pymatgen: 15 years of community growth, new functionality, and future prospects

Este artículo presenta una retrospectiva de 15 años sobre la biblioteca pymatgen, destacando su crecimiento impulsado por la comunidad, las mejores prácticas establecidas y las estrategias de desarrollo futuro dentro del panorama evolutivo de la ciencia de materiales computacional y la informática.

Janine George, Matthew K. Horton, Aaron D. Kaplan, Seán R. Kavanagh, Janosh Riebesell, Andrew S. Rosen, Haoyu Yang, Feli (…)2026-10-19
🔬 física de mesoescala

Engineering nonrelativistic spin splitting in semiconductors by altermagnetic proximity

Este artículo propone y valida teóricamente una estrategia de ingeniería de proximidad donde el acoplamiento de semiconductores convencionales con altermagnetos de onda dd con brecha induce un desdoblamiento de espín no relativista robusto mientras permite el ajuste electrostático para suprimir los efectos Rashba relativistas competitivos, permitiendo así la creación de estados de desdoblamiento de espín no relativista puro en plataformas de semiconductores establecidas.

Sing Lam Wong, Marcel Franz2026-10-19
🔬 ciencia de materiales

topas-editor and TOPilot: tools for AI-driven analysis of diffraction and total scattering data

Este artículo presenta topas-editor, una extensión de VS Code, y TOPilot, un marco de automatización impulsado por IA, que juntos proporcionan una interfaz potente y disponible gratuitamente para la suite de software TOPAS para permitir la creación, edición y análisis automatizado de datos complejos de difracción y dispersión total asistidos por IA generativa.

John S. O. Evans, Oliver J. Wagstaff, Ivana R. Evans, Arnt Kern, Alan A. Coelho2026-10-19