cond-mat.mtrl-sci पेपर

Equivariant Graph Neural Networks Improve Optical Spectra Prediction for Materials Screening

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि इक्विवैरिएंट ग्राफ न्यूरल नेटवर्क, विशेष रूप से एक अनुकूलित GotenNet, ज्यामितीय अभिव्यक्तता और उच्च-सटीकता वाले RPA-स्तरीय प्रशिक्षण डेटा का लाभ उठाकर सामग्रियों की स्क्रीनिंग के लिए ऑप्टिकल स्पेक्ट्रा और स्टैटिक रियल परमिटिविटी की भविष्यवाणी करने में मौजूदा अत्याधुनिक मॉडलों से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Kasper Helverskov Petersen, François R J Cornet, Martin Ovesen, Mikkel Jordahn, Kristian S. Thygesen, Mikkel N. Schmidt2026-06-19

💻 computer science

AdsMind: A Physics-Grounded Multi-Agent System for Self-Correcting Discovery of Adsorption Configurations on Heterogeneous Catalyst Surfaces

AdsMind एक भौतिकी-आधारित, क्लोज्ड-लूप मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो विषम उत्प्रेरक सतहों (heterogeneous catalyst surfaces) पर सटीक अधिशोषण विन्यासों (adsorption configurations) को स्वायत्त रूप से खोजने के लिए मशीन-लर्निंग फोर्स फील्ड फीडबैक का लाभ उठाता है और प्रारंभिक अनुमानों को स्वतः सुधारता है, जो विश्वसनीयता और कम्प्यूटेशनल दक्षता में ओपन-लूप विधियों और ह्यूरिस्टिक बेसलाइन्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Zongmin Zhang, Yuyang Lou, Bowen Zhang, Junwu Chen, Ryo Kuroki, Xuan Vu Nguyen, Edvin Fako, Lixue Cheng, Philippe Schwal (…)2026-06-19

🔬 materials science

Direct large-area observation of subsurface plastic activity in conditioned copper electrodes

यह अध्ययन कंडिशन्ड कॉपर इलेक्ट्रोड्स में सबसरफेस प्लास्टिक गतिविधि का पहला बड़े-क्षेत्र का अवलोकन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि उच्च-क्षेत्र एक्सपोजर महत्वपूर्ण इंट्राग्रेन मिसओरिएंटेशन को प्रेरित करता है जो हाई-फील्ड कंडिशनिंग के अंतर्निहित भौतिक तंत्र के रूप में विकसित होते डिसलोकेशन डायनेमिक्स के अनुरूप है।

Yinon Ashkenazy, Inna Popov, Victoria M. Bjelland, William L. Millar, Walter Wuensch2026-06-19

🤖 machine learning

Physics-Informed Discovery of Yield Functions in Plasticity via Convex Neural Representations

यह शोध पत्र एक भौतिकी-सूचित (physics-informed) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पूर्ण-क्षेत्र विस्थापन (full-field displacement) और प्रतिक्रिया बल डेटा से सीधे अनिसोट्रोपिक यील्ड फलनों (anisotropic yield functions) की खोज करने के लिए उत्तल न्यूरल नेटवर्क (convex neural networks) का उपयोग करता है, जो एक अवकलनीय इलास्टोप्लास्टिक स्ट्रेस इंटीग्रेशन स्कीम के भीतर यील्ड फंक्शन को समाहित करके प्रत्यक्ष स्ट्रेस प्रेक्षणों या पूर्व-निर्धारित पैरामीट्रिक रूपों की आवश्यकता को दरकिनार करता है।

Hyeonbin Moon, Donghyuk Cho, Jecheon Yu, Jeong Whan Yoon, Seunghwa Ryu2026-06-19

🤖 machine learning

A Hybrid GNN-FEM Framework for Phase-Field Fracture Simulation. Physics-Preserving Hybridization for Generalizable Surrogate Modeling

यह शोधपत्र एक हाइब्रिड GNN-FEM ढांचे का प्रस्ताव करता है जो एक पारंपरिक परिमित तत्व (फिनिट एलीमेंट) स्टैगर्ड स्कीम के भीतर फेज-फील्ड अपडेट के लिए एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क सरोगेट को एकीकृत करता है, जो भौतिक निरंतरता को बनाए रखते हुए विविध ज्यामिति और स्थितियों में इतिहास-निर्भर फ्रैक्चर विकास के कुशल, सटीक और सामान्यीकरण योग्य सिमुलेशन को सक्षम बनाता है।

Hyeonbin Moon, Yongjin Choi, Seunghwa Ryu2026-06-19

🔢 mathematics

Moreau-Yosida-based Kohn-Sham Inversion for Periodic Systems

यह शोध पत्र आवधिक प्रणालियों में डेंसिटी-पोटेंशियल इनवर्जन (घनत्व-विभव व्युत्क्रमण) के लिए एक सैद्धांतिक और संख्यात्मक ढांचा स्थापित करता है, जो कि काह्न-शॉम (Kohn-Sham) और ग्रॉस-पिटावस्की (Gross-Pitaevskii) समीकरणों के लिए एक्सचेंज-कोरिलेशन पोटेंशियल को पुनर्प्राप्त करने के लिए काइनेटिक-एनर्जी फंक्शनल की लोअर सेमीकंटीन्यूटी (निम्न अर्ध-सततता) और प्रॉक्सिमल मैपिंग्स का लाभ उठाते हुए मोरो-योसिडा-रेगुलराइज्ड डेंसिटी-फंक्शनल थ्योरी का उपयोग करता है।

Vebjørn H. Bakkestuen, Michael F. Herbst, Vegard Falmår, Markus Penz, Andre Laestadius2026-06-19

🔬 materials science

Charge-state control of carbon-related optical absorption in AlN

फोटो-इंड्यूस्ड इलेक्ट्रॉन पैरामैग्नेटिक रेजोनेंस, ऑप्टिकल एब्जॉर्प्शन स्पेक्ट्रोस्कोपी और हाइब्रिड फंक्शनल कैलकुलेशन को संयोजित करके, यह अध्ययन नाइट्रोजन साइट पर प्रतिस्थापनीय कार्बन (C $_N$ ) की तटस्थ आवेश अवस्था को AlN के बीच 2 eV और 4 eV के बीच व्यापक रूप से देखे जाने वाले सब-बैंडगैप ऑप्टिकल एब्जॉर्प्शन के सूक्ष्म मूल के रूप में पहचानता है।

Helen C. Robinson, Daniil Danilin, Md Shafiqul Islam Mollik, Darshana Wickramaratne, John L. Lyons, Vladimir Fedorov, Se (…)2026-06-19

🔬 materials science

HEACalculator: An Open-Source Python Tool for Thermodynamic Property Calculation and Solid Solution Prediction in High-Entropy Alloys

HEACalculator एक ओपन-सोर्स पायथन टूल है जो एक एकीकृत कमांड-लाइन, ग्राफिकल और प्रोग्रामेटिक इंटरफ़ेस के माध्यम से प्रमुख थर्मोडायनामिक डिस्क्रिप्टर की गणना करके और सॉलिड-सॉल्यूशन फॉर्मेशन नियमों का मूल्यांकन करके हाई-एन्ट्रॉपी अलॉय डिज़ाइन को सुव्यवस्थित करता है।

Doğuhan Sarıtürk, Yunus Eren Kalay, Raymundo Arróyave2026-06-19

🔬 materials science

Enhanced electronic correlations and altermagnetic ground state of two-dimensional CsCr3Sb5 monolayers

यह अध्ययन प्रथम-सिद्धांत गणनाओं (first-principles calculations) का उपयोग करके यह प्रदर्शित करता है कि द्वि-आयामी $\text{CsCr}_3\text{Sb}_5$ और $\text{Cr}_3\text{Sb}_5$ मोनोलेयर्स उन्नत इलेक्ट्रॉनिक सहसंबंध (electronic correlations) और एक अल्टरमैग्नेटिक (altermagnetic) ग्राउंड स्टेट प्रदर्शित करते हैं, जो फर्मी स्तर (Fermi level) के समीप फ्लैट बैंड्स और वान हो सिंगुलैरिटीज़ (van Hove singularities) की एक साथ उपस्थिति द्वारा अभिलक्षित है, जिसे टेंसाइल स्ट्रेन (tensile strain) के माध्यम से और अधिक ट्यून किया जा सकता है।

Z. H. Guan, Z. L. Peng, W. Z. Zhuo, G. Tian, Z. P. Hou, D. Y. Chen, Z. Fan, X. B. Lu, X. S. Gao, M. H. Qin, J. M. Liu2026-06-19

🔬 materials science

Thickness-Dependent Interlayer Coupling and Semiconductor-to-Semimetal Crossover in Arsenene Multilayers

डिफ्यूजन क्वांटम मोंटे कार्लो और डेंसिटी फंक्शनल थ्योरी को संयोजित करके, यह अध्ययन प्रकट करता है कि आर्सेनीन मल्टीलेयर्स में इंटरलेयर कपलिंग केवल रजिस्ट्री-निर्धारित होने के बजाय मोटाई-निर्भर है, जिससे A $_{1}$ A $_{1}$ से बल्क-समान A $_{1}$ B $_{-1}$ स्टैकिंग तक एक संरचनात्मक विकास और संवर्धित इंटरलेयर As p $_{z}$ हाइब्रिडाइजेशन द्वारा संचालित सेमीकंडक्टर-से-सेमीमेटल क्रॉसओवर होता है।

Jeonghwan Ahn, Seoung-Hun Kang, Jaron T. Krogel2026-06-19

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