🔬 सामग्री विज्ञान

Generation of representative powder particle packing in 2D/3D: which tool for which application?

यह शोध पत्र औद्योगिक मानकों के विरुद्ध प्रतिनिधि 2D/3D पाउडर कण पैकिंग उत्पन्न करने के लिए चार ओपन-सोर्स उपकरणों का बेंचमार्किंग करता है, जिससे यह पता चलता है कि जबकि डिस्क्रीट एलीमेंट मेथड (DEM) कोड उच्चतम पैकिंग घनत्व प्राप्त करते हैं, अनुक्रमिक ड्रॉपिंग-एंड-रोलिंग एल्गोरिदम कई अनुप्रयोगों के लिए स्वीकार्य सटीकता के साथ एक गणनात्मक रूप से कुशल विकल्प प्रदान करते हैं।

Antoine Tainturier, Louis Lemarquis, Victor Szczepan, Marc Bernacki2026-07-30
🔬 सामग्री विज्ञान

No band gap, no problem: Defects in InAs using a band-avoiding occupation-constrained density functional theory

यह शोधपत्र एक बैंड-अवतल अधिभोग-प्रतिबंधित घनत्व कार्यात्मक सिद्धांत (band-avoiding occupation-constrained density functional theory - ba-occ-DFT) विधि प्रस्तुत करता है जो इंडियम आर्सेनाइड (InAs) जैसे संकीर्ण-अंतराल वाले अर्धचालकों में शून्य बैंड अंतराल की समस्या को दूर करता है, जिससे मानक DFT द्वारा प्रयोगात्मक बैंड अंतराल को पुनरुत्पादित करने में विफल होने के बावजूद परमाणु दोष स्तरों की सटीक भविष्यवाणियां करना सक्षम होता है।

Peter A. Schultz, Arthur H. Edwards, Evan M. Anderson, Anthony C. Knighton, Leopoldo Diaz2026-07-30
🔬 सामग्री विज्ञान

Towards real-time surrogate-free Bayesian inversion for neutron reflectometry

यह शोध पत्र न्यूट्रॉन रिफ्लेक्टोमेट्री के लिए एक तीव्र, सरोगेट-मुक्त बेयसियन इन्वर्जन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो अत्यधिक कुशल हैमिल्टोनियन मोंटे-कार्लो और वेरिएशनल इन्फरेंस विधियों को सक्षम करने के लिए सटीक ग्रेडिएंट्स का लाभ उठाता है, जो भौतिक अंतर्ज्ञान से समझौता किए बिना जटिल नमूनों के लिए अत्याधुनिक अनिश्चितता मात्रात्मकता (अनसर्टेन्टी क्वांटिफिकेशन) की गति और सुदृढ़ता प्रदान करता है।

Max D. Champneys, Andrew J. Parnell, Philipp Gutfreund, Maximilian W. A. Skoda, Patrick A. Fairclough, Timothy J. Rogers (…)2026-07-29
🔬 सामग्री विज्ञान

Dual-Level Atomic and Coordination Geometry Learning for Crystal Property Prediction Using Graph Neural Networks

यह शोधपत्र कोऑर्डिनेशन पॉलीहेड्रोन ग्राफ नेटवर्क (CPGN) का प्रस्ताव करता है, जो एक मल्टी-स्केल ग्राफ न्यूरल नेटवर्क है जो मौलिक संरचनात्मक इकाइयों को पकड़ने के लिए द्वि-दिशीय क्रॉस-अटेंशन के साथ परमाणु, बंध और कोऑर्डिनेशन-पॉलीहेड्रोन स्तरों को स्पष्ट रूप से मॉडल करता है, ताकि मौजूदा मॉडलों द्वारा अक्सर छोड़ी जाने वाली इकाइयों को शामिल करते हुए क्रिस्टल गुणों की भविष्यवाणी करने में अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त की जा सके।

Sanjay Chakraborty2026-07-29
🔬 सामग्री विज्ञान

A flexible kinetic Monte Carlo framework for GaN molecular beam epitaxy with adaptive on-the-fly barrier evaluation

यह शोध पत्र GaN आणविक किरण एपिटैक्सी (molecular beam epitaxy) के अनुकरण के लिए एक लचीले, स्केलेबल लैटिस-आधारित काइनेटिक मोंटे कार्लो फ्रेमवर्क को प्रस्तुत करता है जो द्वीप निर्माण (island formation), ओस्टवाल्ड रिपनिंग (Ostwald ripening) और तापमान-संचालित आइलैंड वॉकिंग (temperature-driven island walking) जैसी जटिल विकास घटनाओं को सटीक रूप से मॉडल करने के लिए पूर्व-निर्धारित सक्रियण-ऊर्जा कैटलॉग को अनुकूलित, मशीन-लर्न आधारित ऑन-द-फ्लाई बैरियर मूल्यांकनों के साथ एकीकृत करता है।

Sajid Ali, Norbert Krause, Carla Verdi2026-07-29
🔬 सामग्री विज्ञान

MANDALA: An E(3)-Equivariant Graph Neural Network Framework for Learning Electronic-Structure Operators with Observable Guidance

मंडाला (Mandala) एक मॉड्यूलर, E(3)-इक्विवेरिएंट ग्राफ न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क है जो ब्लॉक-स्पार्स क्वांटम ऑपरेटर्स को सीखकर इलेक्ट्रॉनिक अवलोकनों जैसे कि बैंड संरचनाओं और डेंसिटी ऑफ स्टेट्स की सीधे भविष्यवाणी करता है, जिससे यह मशीन लर्निंग और इलेक्ट्रॉनिक स्ट्रक्चर गणनाओं के बीच के अंतर को पाटता है और पारंपरिक मशीन लर्निंग इंटरएटॉमिक पोटेंशियल के पूरक के रूप में कार्य करता है।

Bartosz Brzoza, Wiktoria Szopa, Zakaria Elabid, Vincent Martinetto, Varadarajan Rengaraj, Mani Lokamani, Thomas D. Kühne (…)2026-07-29
🔬 सामग्री विज्ञान

First-Principles Origins of Charge Transport in Molecular Semiconductors

यह शोधपत्र एक पैरामीटर-मुक्त, नॉन-पर्टर्बेटिव ग्रीन-कुबो डायनेमिक्स पर आधारित प्रथम-सिद्धांतों (फर्स्ट-प्रिंसिपल्स) वाले ढांचे को प्रस्तुत करता है जो विविध श्रेणियों में आणविक अर्धचालकों में आवेश परिवहन की सटीक भविष्यवाणी करता है, डीएनटीटी (DNTT) के प्रचलित सूक्ष्म तंत्र को सहसंबद्ध ऑन-साइट विकार (कोरिलेटेड ऑन-साइट डिसऑर्डर) को क्षणिक स्थानीयकरण का कारण मानकर उलट देता है, और फेनासीन परिवार को उच्च-गतिशीलता वाली सामग्रियों के लिए एक आशाजनक दिशा के रूप में पहचानता है।

Tong Jiang, Joonho Lee2026-07-29
🔬 सामग्री विज्ञान

Identifying Contact Barrier Types in Few-Layer MoS2 Devices Using Correlative IV, LBIC, and Bias-Dependent KPFM

यह शोध पत्र एक एकीकृत प्रयोगात्मक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो कुछ-परत (few-layer) MoS2 उपकरणों में शोट्की बनाम टनल संपर्क बाधाओं (Schottky versus tunnel contact barriers) को स्पष्ट रूप से पहचानने और लक्षणित करने के लिए IV, LBIC और बायस-डिपेंडेंट KPFM को संयोजित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि थर्मल एनीलिंग कुल प्रतिरोध को कम करती है, संपर्क बाधाएं ही प्रमुख सीमित कारक बनी रहती हैं।

Ariane Ufer, Zeinab Eftekhari, Benjamin Mayer, Hendrik Lambers, Hubert J. Krenner, Rebecca Saive, Ursula Wurstbauer2026-07-29
🔬 मेसोस्केल भौतिकी

Everything is a Spin: The Secret Lives of SU(2)

यह समीक्षा विविध क्वांटम प्रणालियों में SU(2) स्वतंत्रता की ज्यामितीय भाषा को एकीकृत करती है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि कैसे सममिति-संरक्षित तरंग फलन निरंतरता (wavefunction continuity) और टोपोलॉजिकल वाइंडिंग, अगली पीढ़ी की मेमोरी, स्विचिंग और सेंसिंग प्रौद्योगिकियों को इंजीनियर करने के लिए एक व्यावहारिक डिजाइन ढांचा प्रदान करते हैं।

Avik W Ghosh2026-07-29
🔬 मेसोस्केल भौतिकी

Anisotropic domain wall velocity profiles in the creep regime: the interplay of chiral damping, stiffness and Dzyaloshinskii-Moriya interaction

यह शोध पत्र एक विस्तारित कोणीय क्रीप मॉडल प्रस्तुत करता है जो चुंबकीय बबल डोमेन के अनिसोट्रोपिक विस्तार का सटीक वर्णन करने के लिए डिस्पर्सिव डोमेन वॉल स्टिफनेस और काइरल डैम्पिंग को सम्मिलित करता है, जिससे डज़ालोशिंस्की-मोरिया इंटरेक्शन और काइरल डायनेमिकल प्रभावों के मात्रात्मक निष्कर्षण को बढ़ाया जा सके।

Adriano Di Pietro, Alessandro Magni, Stefania Pizzini, Frowin Dörr, Yasser Shokr, Gianfranco Durin, Silvia Tacchi, Marco (…)2026-07-29