🔬 Category

cond-mat.mtrl-sci

3310 पेपर

🔬 materials science

Emergent superconductivity at 16.3 K in an altermagnetic candidate Na2−x_{2-x}V2_2Se2_2O with broken inversion symmetry

यह शोध पत्र नवनिर्मित, गैर-केंद्रसममित (non-centrosymmetric) स्तरित यौगिक Na2−x_{2-x}V2_2Se2_2O में लगभग 16.3 K के संक्रमण तापमान पर अतिचालकता (superconductivity) की खोज की सूचना देता है, जो एक अल्टरमैग्नेटिक (altermagnetic) उम्मीदवार में अतिचालकता की पहली प्राप्ति को चिह्नित करता है और विलक्षण अतिचालक अवस्थाओं का अन्वेषण करने तथा उच्च-तापमान अतिचालक परिवारों के बीच सेतु बनाने के लिए एक आशाजनक मंच प्रदान करता है।

Y. Sun, Z. Yin, T. Zhang, L. Wang, B. Ruan, Y. Huang, J. He, W. Zhu, M. Ma, J. Bai, J. Cheng, Q. Dong, C. Li, P. Liu, Q. (…)2026-04-02
🔬 materials science

Observation of acoustic magneto-chiral anisotropy in α\alpha-quartz

यह शोध पत्र एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन अल्ट्रासाउंड स्पेक्ट्रोमीटर का उपयोग करके α\alpha-क्वार्ट्ज में ध्वनिक मैग्नेटो-कायरल अनिसोट्रॉपी (acoustic magneto-chiral anisotropy) के प्रयोगात्मक अवलोकन की रिपोर्ट करता है, जिसे एक स्थूल विश्लेणात्मक मॉडल द्वारा समर्थित किया गया है जो इस प्रभाव के परिमाण और आवृत्ति निर्भरता की व्याख्या करता है।

M. Altangerel, S. Badoux, C. Proust, D. Vignolles, G. L. J. A. Rikken2026-04-02
🔬 materials science

Parameter-Efficient Fine-Tuning of Machine-Learning Interatomic Potentials for Phonon and Thermal Properties

यह शोधपत्र Equitrain को प्रस्तुत करता है, जो एक LoRA-आधारित फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क है जो न्यूनतम अतिरिक्त प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके विविध सामग्रियों में फोनोन और थर्मल गुणों की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन-लर्निंग इंटरएटॉमिक पोटेंशियल की सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, और प्रीट्रेंड एवं स्क्रैच-ट्रेन्ड दोनों मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Jonas Grandel, Philipp Benner, Janine George2026-04-02
🧬 biology

Bridging the Simulation-to-Experiment Gap with Generative Models using Adversarial Distribution Alignment

यह शोध पत्र एडवरसैरियल डिस्ट्रीब्यूशन अलाइनमेंट (ADA) का प्रस्ताव देता है, जो एक डोमेन-अज्ञेयवादी ढांचा है जो पूर्णतः प्रेक्षित सिमुलेशन डेटा पर एक जनरेटिव मॉडल को प्री-ट्रेन करके और फिर लक्षित दृश्य वितरण (target observable distribution) को पुनः प्राप्त करने के लिए इसे आंशिक प्रयोगात्मक अवलोकनों के साथ संरेखित करके सिमुलेशन-टू-एक्सपेरिमेंट अंतराल को पाटता है।

Kai Nelson, Tobias Kreiman, Sergey Levine, Aditi S. Krishnapriyan2026-04-02
🔬 optics

Localized Energy States Induced by Atomic-Level Interfacial Broadening in Heterostructures

यह शोध पत्र एक सैद्धांतिक ढांचे और प्रयोगात्मक सत्यापन को प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि (SiGe)m/(Si)m सुपरलैटिस में परमाणु-स्तर पर इंटरफेशियल ब्रोडनिंग (interfacial broadening), स्थानीयकृत ऊर्जा अवस्थाओं को प्रेरित करती है जो 2 और 2.5 eV के बीच नए ऑप्टिकल अवशोषण पथों का निर्माण करती है, जिससे इंटरफेशियल परमाणु संरचना की जांच करने के लिए एक गैर-विनाशकारी विधि सक्षम होती है।

Anis Attiaoui, Gabriel Fettu, Samik Mukherjee, Matthias Bauer, Oussama Moutanabbir2026-04-01
🔬 materials science

Time-dependent global sensitivity analysis of the Doyle-Fuller-Newman model

यह शोध पत्र डॉयल-फुलर-न्यूमैन बैटरी मॉडल पर लागू होने वाले समय-निर्भर वैश्विक संवेदनशीलता विश्लेषण के लिए एक नवीन ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो असंवेदनशील मापदंडों की पहचान करने और उन मापदंडों को मनमाने ढंग से निर्धारित करने पर मॉडल त्रुटि के आकलन को सक्षम बनाता है, जिससे वोल्टेज प्रतिक्रिया जैसे समय-निर्भर आउटपुट पर अधिक कुशल अनुकरण अनुसंधान सुगम हो जाता है।

Elia Zonta, Ivana Jovanovic Buha, Michele Spinola, Christoph Weißinger, Hans-Joachim Bungartz, Andreas Jossen2026-04-01
🔬 materials science

Accelerated Design of Mechanically Hard Magnetically Soft High-entropy Alloys via Multi-objective Bayesian Optimization

यह अध्ययन एक एंसेम्बल सरोगेट मॉडल और कुशल सैंपलिंग रणनीति के साथ एक मल्टी-ऑब्जेक्टिव बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क का उपयोग करता है ताकि सफलतापूर्वक उन पारेतो-इष्टतम (Pareto-optimal) उच्च-एन्ट्रॉपी मिश्र धातु संरचनाओं की पहचान की जा सके जो उच्च यांत्रिक कठोरता और मृदु चुंबकीय गुणों को एक साथ प्राप्त करती हैं, जिससे इन विशेषताओं के बीच निहित अंतर्विरोध (trade-off) को दूर किया जा सके।

Mian Dai, Yixuan Zhang, Weijia He, Chen Shen, Xiaoqing Li, Stephan Schönecker, Liuliu Han, Ruiwen Xie, Tianhang Zhou, Ho (…)2026-04-01
🔬 materials science

Evaluation of Foundational Machine Learned Interatomic Potentials for Migration Barrier Predictions

यह अध्ययन आयनिक प्रवासन बाधाओं (ionic migration barriers) की भविष्यवाणी करने में उनकी सटीकता का मूल्यांकन करने के लिए DFT-NEB गणनाओं के विरुद्ध पांच मौलिक मशीन लर्निंग आधारित अंतर-परमाणु विभवों (interatomic potentials) का बेंचमार्किंग करता है, जिससे यह प्रकट होता है कि स्थानीय ज्यामिति सटीकता के साथ सहसंबंध की कमी के बावजूद MACE-MP-0 और Orb-v3 जैसे मॉडल बाधा भविष्यवाणी और उच्च-थ्रूपुट स्क्रीनिंग में उत्कृष्ट हैं।

Achinthya Krishna Bheemaguli, Penghao Xiao, Gopalakrishnan Sai Gautam2026-04-01
🔬 physics

Effect of uniaxial compressive stress on polarization switching and domain wall formation in tetragonal phase BaTiO3 via machine learning potential

यह अध्ययन एक मशीन लर्निंग पोटेंशियल का उपयोग करके यह प्रदर्शित करता है कि एकअक्षीय संपीड़न तनाव (uniaxial compressive stress) टेट्रागोनल BaTiO3 में ध्रुवीकरण स्विचिंग और डोमेन वॉल विकास को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है, जो 90-डिग्री स्विचिंग के लिए लगभग 120 MPa की एक महत्वपूर्ण सीमा, अवशेष ध्रुवीकरण (remnant polarization) और कोएर्सिव फील्ड में तनाव-प्रेरित कमी, और 80 MPa पर डबल हिस्टेरेसिस लूप की उत्पत्ति को प्रकट करता है।

Po-Yen Chen, Teruyasu Mizoguchi2026-04-01
🔬 materials science

Controlling Mixed Mo/MoS2_2 Domains on Si by Molecular Beam Epitaxy for the Hydrogen Evolution Reaction

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि सिलिकॉन सबस्ट्रेट्स पर मॉलिक्यूलर बीम एपिटैक्सी के दौरान सल्फर स्टोइकीओमेट्री और ग्रोथ काइनेटिक्स को नियंत्रित करना, अवशिष्ट धात्विक Mo और सल्फर रिक्तियों वाले दोष-अभिय engineered (defect-engineered) Mo/MoS2_2 हेटरोस्ट्रक्चर के निर्माण को सक्षम बनाता है, जो स्टोइकीओमेट्रिक फिल्मों की तुलना में अक्रिय बेसल प्लेन को सक्रिय करके और चार्ज ट्रांसफर में सुधार करके हाइड्रोजन इवोल्यूशन रिएक्शन प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं।

Eunseo Jeon, Vincent Masika Peheliwa, Marie Hrůzová Kratochvílová, Tim Verhagen, Yong-Kul Lee2026-04-01