4239 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.
Mediante cálculos *ab initio*, este estudio revela que la transición magnética en los compuestos CuSb (=S, Se) está impulsada por la longitud del enlace Cr-Cr, la cual modula la competencia entre interacciones de intercambio superdirecto y directo para inducir un cambio de orden antiferromagnético a ferromagnético.
Este estudio demuestra que el efecto Hall térmico de fonones está presente en el cuarzo cristalino pero ausente en la sílice amorfa, revelando que el fenómeno surge de la interacción entre un campo magnético y la deriva de los núcleos del retículo, lo que genera una fuerza de Berry transversal que separa las corrientes de energía y entropía.
Mediante cálculos de primeros principios avanzados, este estudio identifica a los derivados antiperovskita libres de plomo BaMA (M = P, As, Sb, Bi; A = Cl, Br, I) como materiales semiconductores estables y ecológicos con propiedades optoelectrónicas prometedoras, incluyendo eficiencias teóricas máximas que superan a las perovskitas basadas en plomo.
Este trabajo presenta el compuesto CsCrSO como el primer material que combina altermagnetismo y una transición metal-aislante a temperatura ambiente, estableciendo una nueva plataforma para aplicaciones en espintrónica.
El estudio investiga las excitaciones del campo cristalino en iones Tm³⁺ dentro de aluminoboratos magnetoelectricos mediante espectroscopía terahertz, revelando transiciones de dipolo magnético con una fuerte actividad óptica natural que rota el plano de polarización hasta 25 grados.
Este artículo presenta un flujo de trabajo acelerado que utiliza un modelo sustituto basado en autoencoders para predecir rápidamente las curvas de histéresis completas de Ba(Zr,Ti)O₃ a partir de parámetros de distribución de dopantes, permitiendo la identificación de motivos nanoscópicos óptimos para mejorar el rendimiento de almacenamiento de energía y la respuesta electromecánica más allá de la simple concentración promedio.
Este estudio combina teoría y experimentos para demostrar que la decoherencia de los centros NV en diamante, inducida por baños de espines de nitrógeno, sigue una escala cuadrática con el número de pulsos bajo secuencias de desacoplamiento dinámico, validando así un modelo cuántico basado en la expansión de correlación de cúmulos (CCE) que supera las predicciones de teorías semiclásicas.
Esta perspectiva explora cómo la geometría cuántica, derivada de las fluctuaciones de dipolos entre bandas, introduce nuevas escalas que modifican cualitativamente las respuestas lineales y no lineales de los materiales cuánticos y pueden determinar su estado fundamental, destacando además los recientes avances experimentales en este campo.
Mediante la combinación de microscopía de efecto túnel, fotoemisión resuelta en ángulo y teoría del funcional de la densidad, este estudio demuestra que las altas concentraciones de defectos antisitio en el imán topológico MnBiTe desplazan los estados superficiales hacia el interior del cristal, lo que explica la supresión del hueco de la superficie observada experimentalmente y valida un mecanismo teórico clave para el desarrollo de materiales cuánticos topológicos.
Este trabajo presenta MACE-H, un modelo de red neuronal de grafos equivariante que combina mensajes de alto orden corporal y expansión de nodos para predecir con alta precisión y eficiencia los Hamiltonianos electrónicos de materiales, logrando errores sub-meV en elementos de matriz y autovalores en diversos sistemas bidimensionales y de oro masivo.