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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.
Este estudio demuestra que la aplicación de campos eléctricos de corriente alterna permite alinear láminas de diopsido 2D mediante flexoelectricidad, mejorando su conductividad eléctrica y abriendo nuevas posibilidades para su uso en dispositivos electrónicos flexibles.
Este estudio propone un enfoque de aprendizaje activo para mejorar la predicción de la entalpía de mezcla en líquidos binarios, identificando y simulando mediante dinámica molecular *ab initio* nuevos datos para aleaciones con elementos refractarios.
Este estudio propone el concepto de "motivos magnéticos" basados en interacciones de intercambio en rutas triangulares para unificar la comprensión de los estados fundamentales y las transiciones de temperatura en aleaciones de Heusler de totalmente y parcialmente ordenadas.
Este estudio investiga las propiedades de transporte eléctrico y la estructura electrónica de cristales de sintetizados mediante el método de autoflujo, caracterizando su comportamiento metálico y sus bandas de electrones mediante espectroscopia de fotoemisión y cálculos de la teoría del funcional de la densidad.
Este artículo presenta HAMSTER, un marco de aprendizaje automático basado en la física que predice el Hamiltoniano de sistemas químicos complejos con alta precisión, eficiencia de datos y escalabilidad, permitiendo la predicción de propiedades optoelectrónicas en sistemas de gran escala como las perovskitas de haluro.
Este trabajo presenta una demostración de prueba de concepto para el control sin contacto de la orientación de capas en heteroestructuras de van der Waals mediante la inyección de carga inducida por un haz de electrones, lo que genera un torque electrostático capaz de inducir rotaciones angulares.
Este artículo ofrece una revisión exhaustiva de las capacidades y metodologías de *exciting*, un paquete de software de estructura electrónica de todo el electrón que permite realizar estudios avanzados de espectroscopia y estados excitados mediante diversos enfoques teóricos.
Este estudio demuestra que la deformación mecánica por pliegues en membranas de SrTiO3 y BaTiO3 suprime la conductividad térmica mediante la ruptura de simetría y el aumento de la dispersión de fonones, ofreciendo una vía para el diseño de dispositivos de gestión térmica activa.
Este estudio utiliza simulaciones atomísticas y aprendizaje automático para identificar los factores que controlan la resistencia al deslizamiento local en aleaciones de múltiples elementos refractarios, desarrollando un modelo capaz de predecir el esfuerzo de fluencia macroscópico para orientar el diseño de nuevos materiales.
Este estudio investiga cómo la formación de singularidades de van Hove en heteroestructuras de grafeno y bicapas ferroeléctricas con moiré permite la generación de absorción resonante y un efecto fotovoltaico lineal basado exclusivamente en fotocorrientes de desplazamiento.