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3D Imaging of directional multi-scale cellulose nanostructures through multi-directional dark-field neutron tomography

Este estudio demuestra el uso de la tomografía de neutrones de campo oscuro multidireccional como una técnica de imagen multiescala y no destructiva para visualizar la nanoarquitectura jerárquica 3D y la orientación anisotrópica de las nanofibrillas de celulosa en espumas sólidas, superando los daños por radiación y las limitaciones de escala de los métodos convencionales basados en rayos X y electrones.

A Wide Optical-Gap in Fully $sp^3$-Like Hydrogenated Monolayer Graphene

Este estudio reporta una caracterización espectroscópica exhaustiva de grafeno monocapa altamente hidrogenado sobre rejillas de níquel, demostrando que la hidrogenación completamente de tipo $sp^3$ induce una amplia brecha óptica de aproximadamente 6.3 eV y un apagamiento distintivo del plasmón $\pi$, mientras que las muestras parcialmente hidrogenadas exhiben morfologías mixtas y una reducción en la saturación $sp^3$.

Semi-empirical Pseudopotential Method for Monolayer Transition Metal Dichalcogenides

Este artículo presenta un método de pseudopotencial semiempírico computacionalmente eficiente, ajustado a resultados de la teoría del funcional de la densidad con un número mínimo de parámetros, que calcula con precisión las estructuras de bandas y los estados de Bloch de los dicalcogenuros de metales de transición monocapa y bicapa.

Odd elasticity in disordered chiral active materials

Este artículo propone un modelo micropolar mínimo para demostrar que la elasticidad impar surge naturalmente como un efecto no lineal de las rotaciones internas de partículas en materiales activos quirales desordenados, revelando nuevas regiones dinámicamente inestables y la propagación de ondas en el bulto impulsada por el acoplamiento sólido-fluido impar.

Disorder-driven Weyl-Kondo Semimetal Phase in WTe$_2$

Ab Initio Free Energy Surfaces for Coupled Ion-Electron Transfer

Este artículo presenta un marco de primeros principios que extiende la teoría de Marcus para construir superficies de energía libre bidimensionales para la transferencia acoplada de iones y electrones (CIET) mediante el condicionamiento de las configuraciones nucleares diabáticas a la anisotropía interfacial, revelando que la cinética de reducción de CO2 en electrodos de oro está gobernada por barreras de punto de silla que difieren significativamente de los tratamientos tradicionales unidimensionales.

Review of the tight-binding method applicable to the properties of moiré superlattices

Esta revisión proporciona una guía teórica y práctica exhaustiva sobre los métodos de enlace fuerte atomístico y las técnicas numéricas para modelar las propiedades electrónicas, de transporte y ópticas de diversas superredes de moiré, al tiempo que clarifica su conexión con los modelos de continuo efectivos de baja energía.

Sensitivity increase of 3D printed, self-sensing, carbon fibers structures with conductive filament matrix due to flexural loading

Este artículo demuestra que la sensibilidad de las estructuras de detección continua de fibra de carbono impresas en 3D puede incrementarse de manera significativa e irreversible mediante el preesfuerzo con cargas de flexión de compresión, mientras que la coextrusión de una matriz de filamento conductor mejora su fiabilidad eléctrica y su rendimiento de ruido.

PFT: Phonon Fine-tuning for Machine Learned Interatomic Potentials

Este artículo introduce el Ajuste Fino de Fonones (PFT, por sus siglas en inglés), un método escalable que supervisa directamente los potenciales interatómicos aprendidos mediante aprendizaje automático con constantes de fuerza derivadas de la DFT para mejorar significativamente la precisión de las propiedades vibracionales y térmicas al corregir los errores de curvatura en la superficie de energía potencial.

From Evaluation to Design: Using Potential Energy Surface Smoothness Metrics to Guide Machine Learning Interatomic Potential Architectures

Este artículo presenta la Prueba de Caracterización de Suavidad de Enlaces (BSCT, por sus siglas en inglés), una métrica computacionalmente eficiente que detecta la falta de suavidad en la superficie de energía potencial para validar tanto los Potenciales Interatómicos de Aprendizaje Automático como para guiar mejoras arquitectónicas iterativas, resultando en modelos que logran bajos errores de regresión al tiempo que garantizan simulaciones de dinámica molecular estables.