4797 पेपर
यह शोध पत्र आयन स्लाइसिंग और बॉन्डिंग तकनीकों के माध्यम से उच्च-गुणवत्ता वाले, एकल-क्रिस्टलीय गैलियम फॉस्फाइड-ऑन-इंसुलेटर सबस्ट्रेट्स के निर्माण को प्रदर्शित करता है, जो उन्नत नैनोफोटोनिक और क्वांटम अनुप्रयोगों के लिए सामग्री के उत्कृष्ट रैखिक और गैर-रैखिक ऑप्टिकल गुणों को संरक्षित करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि कम-शक्ति वाला निरंतर-तरंग (continuous-wave) लेजर प्रकाशन मैग्नेटो-एक्सिटोन के माध्यम से कुछ-परत वाले CrSBr में चुंबकीय क्रम को ऑप्टिकल रूप से स्विच और नियत रूप से नियंत्रित कर सकता है, जो मैग्नेटो-ऑप्टोइलेक्ट्रॉनिक उपकरणों के अनुप्रयोगों के लिए एक आशाजनक मार्ग प्रदान करता है।
यह शोध पत्र GRADAR प्रस्तुत करता है, जो एक ओरिएंटेशन-मैप-संचालित एल्गोरिदम है जो इलेक्ट्रॉन चैनलिंग कंट्रास्ट इमेजिंग (ECCI) के लिए एक लक्षित टू-बीम विवर्तन स्थिति प्राप्त करने में सक्षम पॉलीक्रिस्टल में विशिष्ट दानों की पहचान करने और उन्हें रैंक करने की व्युत्क्रम समस्या को हल करता है, जिससे पूर्व ग्रेन चयन के बिना स्वचालित, उच्च-परिशुद्धता वाले डिसलोकेशन इमेजिंग को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र सामान्यीकृत बेल असमानताओं (generalized Bell inequalities) और फ्रस्ट्रेटेड स्पिन प्रणालियों (frustrated spin systems) के बीच एक पत्राचार स्थापित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि इन असमानताओं का क्वांटम उल्लंघन शास्त्रीय कोप्लेनर ग्राउंड स्टेट्स (classical coplanar ground states) के अस्तित्व के समान है जिनकी ऊर्जा आइसिंग ग्राउंड स्टेट्स (Ising ground states) से कम होती है, जो कि नई असमानताओं को उत्पन्न करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक ढांचा है जिसमें कुछ ऐसी असमानताएं भी शामिल हैं जो सिंगलेट अवस्था (singlet state) द्वारा उल्लंघन नहीं की जाती हैं।
यह शोध पत्र एक ऐसे ढांचे को प्रस्तुत करता है जो सीमित विरूपणों (finite deformations) के तहत बहुस्तरीय विषम अति-लोचदार संरचनाओं (multiscale heterogeneous hyperelastic structures) के कुशल डिजाइन को सक्षम करने के लिए भौतिक रूप से सुसंगत, सूक्ष्म संरचना-निर्भर न्यूरल नेटवर्क सामग्री मॉडलों को घनत्व-आधारित टोपोलॉजी अनुकूलन के साथ एकीकृत करता है।
SynCoTrain एक सेमी-सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो डेटा की कमी को दूर करने और ऑक्साइड क्रिस्टल की संश्लेषणीयता (synthesizability) की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए ड्यूल ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (Schnet और ALIGNN) और पॉजिटिव-अनलेबल लर्निंग के साथ को-ट्रेनिंग रणनीति का उपयोग करता है, जिससे उच्च-थ्रूपुट सामग्री खोज को बढ़ावा मिलता है।
यह अध्ययन प्रयोगात्मक मापों को क्वांटम-केमिकल और कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग के साथ एकीकृत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि बॉन्ड विषमता (bond heterogeneity) और प्रबल एनहार्मोनिसिटी (strong anharmonicity), Ag8TS6 (T=Si, Ge, Sn) आर् gyrodites में असाधारण रूप से कम लैटिस तापीय चालकता को संचालित करते हैं, जबकि यह भी पुष्टि करता है कि उनकी तापीय और आयनिक चालकता को स्वतंत्र रूप से ट्यून किया जा सकता है।
यह शोध पत्र ट्रांसपोर्ट नोवेल्टी डिस्टेंस (TNovD) को प्रस्तुत करता है, जो कि ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट और कंट्रास्टिव लर्निंग पर आधारित एक नवीन वितरणत्मक मीट्रिक (distributional metric) है, जो सामग्रियों की खोज में मौजूदा मूल्यांकन दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर करने के लिए उत्पन्न सामग्रियों की गुणवत्ता और नवीनता का संयुक्त रूप से मूल्यांकन करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि शक्ति (Shakti) कृत्रिम स्पिन आइस में टोपोलॉजिकल रूप से बाधित विकार, पारंपरिक वर्गाकार स्पिन आइस में अनुपस्थित, सुदृढ़ और अनुक्रम-निर्भर स्मृति प्रभावों को सक्षम बनाता है, जो यह प्रकट करता है कि कैसे सहसंबद्ध विकार और चक्रीय ड्राइविंग, फ्रस्ट्रेटेड कृत्रिम सामग्रियों में नियत और स्टोकेस्टिक स्मृति उत्पन्न कर सकते हैं।
यह शोध पत्र सभी क्रिस्टलोग्राफिक पॉइंट ग्रुप्स में रैखिक रूप से ध्रुवीकृत वैक्यूम फील्ड्स द्वारा प्रेरित सिमेट्री-ब्रेकिंग पैटर्न को वर्गीकृत करने के लिए ग्रुप थ्योरी का उपयोग करके कैविटी मैटेरियल्स इंजीनियरिंग के लिए सामान्य सिमेट्री नियम स्थापित करता है, जो BaTiO और MoS पर QED-DFT गणनाओं के माध्यम से प्रमाणित एक ढांचा है।