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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.

Anomalous magnetotransport in a non-collinear correlated kagome ferromagnet MgMn6Sn6

Este estudio caracteriza el ferromagneto kagome no colineal MgMn6Sn6 a temperatura ambiente mediante difracción de neutrones y mediciones de transporte, revelando su compleja estructura magnética, grandes efectos Hall anómalos intrínsecos y extrínsecos anisotrópicos, y fuertes correlaciones electrónicas, estableciéndolo así como una plataforma prometedora para investigar la interacción entre topología, magnetismo y correlaciones.

Kakan Deb, Sourav Kanthal, Jyotirmoy Sau, Chandra Shekhar, Manoranjan Kumar, Matthias Gutmann, Jhuma Sannigrahi, Nitesh Kumar2026-05-11🔬 cond-mat.mtrl-sci

Anisotropic Defect Diffusion in Layered CsPbBrx_\mathrm{x}I3−x_\mathrm{3-x} Perovskites

Las simulaciones de dinámica molecular a gran escala revelan que el ordenamiento en capas de los aniones de bromo y yodo en las perovskitas CsPbBrx_\mathrm{x}I3−x_\mathrm{3-x} induce una difusión de defectos fuertemente anisotrópica, donde la migración es fácil a lo largo de las capas pero se suprime a través de ellas debido a la tensión de red direccional y a configuraciones de enlace específicas.

Konrad Wilke, Mike Pols, Titus S. van Erp, Geert Brocks, Shuxia Tao2026-05-11🔬 cond-mat.mtrl-sci

Gate-modulated reflectance spectroscopy for detecting excitonic species in two-dimensional semiconductors

Los autores desarrollaron una técnica de espectroscopía de reflectancia modulada por puerta altamente sensible que detecta con éxito estados excitónicos en dicalcogenuros de metales de transición bidimensionales desde temperaturas criogénicas hasta ambiente, ofreciendo una alternativa superior a los métodos de reflectancia tradicionales para estudiar la física de excitones en estos materiales y sus heteroestructuras.

Mengsong Xue, Kenji Watanabe, Takashi Taniguchi, Ryo Kitaura2026-05-08🔬 cond-mat.mes-hall

An information-matching approach to optimal experimental design and active learning

Este artículo presenta un enfoque escalable de coincidencia de información basado en optimización convexa que aprovecha la matriz de información de Fisher para seleccionar datos de entrenamiento mínimos y de alto valor con el fin de predecir con precisión cantidades de interés, abordando así la escasez de datos y la no identificabilidad de parámetros en diversas aplicaciones de modelado científico y aprendizaje activo.

Yonatan Kurniawan, Tracianne B. Neilsen, Benjamin L. Francis, Alex M. Stankovic, Mingjian Wen, Ilia Nikiforov, Ellad B. Tadmor, Vasily V. Bulatov, Vincenzo Lordi, Mark K. Transtrum2026-05-08🔬 physics.app-ph

Melting of Charge Density Waves in Low Dimensions

Este trabajo demuestra y explica experimentalmente el mecanismo de fusión hexática continua de ondas de densidad de carga incommensurables en materiales de baja dimensión, revelando una progresión desde deformaciones elásticas hasta la nucleación de defectos topológicos mediante la observación del ensanchamiento de picos azimutales, la contracción del vector de onda y el decaimiento de la intensidad.

Jeremy M. Shen, Alex Stangel, Suk Hyun Sung, Nishkarsh Agarwal, Gaihua Ye, Cynthia Nnokwe, Liuyan Zhao, Yang Zhang, Rui He, Ismail El Baggari, Kai Sun, Robert Hovden2026-05-08🔬 cond-mat.mtrl-sci

Computational study of interactions between ionized glyphosate and carbon nanotube: An alternative for mitigating environmental contamination

Este estudio computacional demuestra que los nanotubos de carbono de pared simple adsorben eficazmente las especies ionizadas de glifosato a través de diversos mecanismos de interacción, destacando su potencial para la vigilancia ambiental y la remediación de la contaminación agrícola.

H. T. Silva, L. C. S. Faria, T. A. Aversi-Ferreira, I. Camps2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ🔬 cond-mat.mtrl-sci

Tuning charge-transport properties and magnetic order in metallic EuTiO3−δ_{3-\delta}

Este estudio demuestra que el dopaje con vacancias de oxígeno en el EuTiO3−δ_{3-\delta} metálico induce un diagrama de fases distinto en comparación con la sustitución de cationes, impulsando una transición de orden antiferromagnético a ferromagnético con una temperatura de Curie de aproximadamente 11 K, hallazgo respaldado por mediciones de transporte, teoría del funcional de la densidad y datos de dispersión difusa.

Xing He, Chiou Yang Tan, Issam Khayr, Zach Van Fossan, Richard J. Spieker, Dayu Zhai, Sarah Anderson, Dinesh Shukla, Suchismita Sarker, Javier Garcia-Barriocanal, Turan Birol, Martin Greven2026-05-08🔬 cond-mat.mtrl-sci

A Scalable Translationally Invariant Variational Theory of Ab Initio Polarons

Este artículo presenta una teoría variacional escalable e invariante traslacionalmente para polarones ab initio que combina funciones de onda proyectadas en momento con una factorización de núcleo de rango bajo para modelar con precisión el comportamiento de los portadores en todos los regímenes de acoplamiento en el límite termodinámico, revelando sesgos significativos en los resultados existentes de Monte Carlo diagramático para polarones de huecos de acoplamiento fuerte en LiF.

Moritz K. A. Baumgarten, Hamlin Wu, Tong Jiang, Joonho Lee2026-05-08🔬 cond-mat.mtrl-sci

Polarizable atomic multipoles for learning long-range electrostatics

Este trabajo presenta un marco semilocal que integra multipolos atómicos polarizables con una respuesta lineal no autoconsistente para permitir que los potenciales interatómicos de aprendizaje automático modelen con precisión la electrostática de largo alcance y predigan observables sensibles a la polarización, como las cargas efectivas de Born y los espectros infrarrojos, en diversos sistemas iónicos y polares.

Dongjin Kim, Daniel S. King, Yoonjae Park, Roya Savoj, Sebastien Hamel, Xiaoyu Wang, Bingqing Cheng2026-05-08🔬 cond-mat.mtrl-sci