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यह अध्ययन यह प्रदर्शित करने के लिए मल्टीकॉन्फ़िगरेशनल रिलेटिविस्टिक एम्बेडेड-क्लस्टर गणनाओं का उपयोग करता है कि बल्क में अल्टरमैग्नेटिज्म (altermagnetism) का दमन निकट-टेट्रागोनल समरूपता के तहत -कक्षक अर्ध-अपभ्रंशता (quasi-degeneracy) के संरक्षण से उत्पन्न होता है, जो स्पिन स्प्लिटिंग के लिए आवश्यक स्थानीय चतुर्ध्रुवीय क्रम (quadrupolar order) को बाधित करता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि स्पिनल फेराइट्स में साइट-विशिष्ट Al/Li क्रमबद्धता (ordering) फर्मी-स्तर के घनत्व अवस्था (density of states) के शमन के साथ एक फेरीमैग्नेटिक इंसुलेटिंग अवस्था उत्पन्न करती है, जबकि *ab initio* गणनाएं प्रकट करती हैं कि निम्न-आवृत्ति वाले मैग्नॉन और ध्वनिक फोनोन मोड का प्रतिच्छेदन प्रबल संकरण (hybridization) को प्रेरित करता है, जो कम-हानि वाले मैग्ोनिक प्रौद्योगिकियों के लिए चुंबकीय डैम्पिंग को न्यूनतम करने हेतु एक सूक्ष्म मार्ग प्रदान करता है।
यह शोधपत्र एक प्रथम-सिद्धांत आरेखीय ढांचे (first-principles diagrammatic framework) को स्थापित करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि रैखिक युग्मन (linear couplings) के विपरीत, गैर-रैखिक एक-इलेक्ट्रॉन-दो-फोनोन अंतःक्रियाएं, विशिष्ट तापमान निर्भरता के साथ संपूर्ण ब्रिलुइन ज़ोन (Brillouin zone) में फोनोन आवृत्तियों को पुनर्सामान्यीकृत (renormalize) करती हैं, एक ऐसी घटना जिसे LiF और KTaO जैसे ध्रुवीय अर्धचालकों में परिमाणित किया गया है और जो प्रबल जालक उतार-चढ़ाव (lattice fluctuations) वाले पदार्थों पर लागू होती है।
यह शोध पत्र एक क्लोज्ड-लूप एक्टिव लर्निंग पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो स्टैटिक मॉडल्स की सामान्यीकरण सीमाओं को दूर करने के लिए क्वांटम केमिकल सिमुलेशन डेटा पर पुनरावृत्ति से रिट्रेन करती है, और सफलतापूर्वक ऐसे सिंथेसाइज़ेबल अणु उत्पन्न करती है जिनके गुण मूल प्रशिक्षण वितरण से काफी अधिक होते हैं।
यह शोध पत्र BOOM को प्रस्तुत करता है, जो आणविक गुण भविष्यवाणी में व्यवस्थित रूप से आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन (OOD) सामान्यीकरण का मूल्यांकन करने के लिए पहला रासायनिक रूप से सूचित ओपन-सोर्स बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान मशीन लर्निंग मॉडल अपने प्रशिक्षण डेटा से परे एक्सट्रपलेशन करने में संघर्ष करते हैं और मजबूत OOD प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए नए दृष्टिकोणों की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।
यह शोध पत्र प्रयोगात्मक रूप से सत्यापित MAGNDATA डेटा पर प्रशिक्षित मशीन-लर्निंग क्लासिफायर पेश करता है जो चुंबकीय ग्राउंड स्टेट्स की पहचान करने में 92% से अधिक सटीकता प्राप्त करते हैं, जो बड़े पैमाने के मटेरियल्स प्रोजेक्ट डेटाबेस में पाए जाने वाले व्यवस्थित फेरोमैग्नेटिक बायस को प्रभावी ढंग से ठीक करते हैं और चुंबकीय सामग्रियों की अधिक विश्वसनीय हाई-थ्रूपुट स्क्रीनिंग को सक्षम करते हैं।
यह शोध पत्र ADAPT को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का, ग्राफ-मुक्त मशीन लर्निंग फोर्स फील्ड है जो सभी युग्मवार परमाणु अंतःक्रियाओं (pairwise atomic interactions) को स्पष्ट रूप से मॉडल करने के लिए एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, और सिलिकॉन पॉइंट डिफेक्ट्स के अनुकरण के लिए अत्याधुनिक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क की तुलना में काफी कम भविष्यवाणी त्रुटियों और गणना लागत को प्राप्त करता है।
यह अध्ययन बिस्मथ-प्रतिस्थापित ल्यूटेटियम आयरन गार्नेट (LuBiIG) फिल्मों के पल्स्ड लेजर डिपोजिशन और लक्षण वर्णन की रिपोर्ट करता है, जो दृश्य सीमा में -1.37 × 10⁸ डिग्री/मीटर/टेस्ला तक का असाधारण रूप से उच्च वेर्डेट स्थिरांक प्रदर्शित करते हैं, जो उन्हें उन्नत चुंबकीय संवेदन और हाइब्रिड क्वांटम अनुप्रयोगों के लिए एक आशाजनक सामग्री के रूप में स्थापित करते हैं।
यह शोध प्रबंध एक एकीकृत एआई (AI) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो क्रिस्टल गुणों की कुशलतापूर्वक भविष्यवाणी करने और स्थिर, नियंत्रणीय सामग्रियों को उत्पन्न करने के लिए ग्राफ प्रतिनिधित्व शिक्षण (graph representation learning), मल्टीमॉडल प्रीट्रेनिंग और टेक्स्ट-गाइडेड जनरेटिव मॉडलिंग का लाभ उठाता है, जिससे महंगी कम्प्यूटेशनल विधियों और बड़े लेबल वाले डेटासेट पर निर्भरता कम करते हुए खोज की प्रक्रिया को गति मिलती है।
Ti-एलयोडेड (Ti-alloyed) RuO2 हेटरोस्ट्रक्चर का उपयोग करके एपिटैक्सियल स्ट्रेन (epitaxial strain) और Ti3+ सांद्रता को स्वतंत्र रूप से नियंत्रित करते हुए, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि Ti3+ का निर्माण विसंगत हॉल प्रभाव (anomalous Hall effect) को प्रेरित करने के लिए अपर्याप्त है, एपिटैक्सियल स्ट्रेन RuO2 की इटिनरेंट इलेक्ट्रॉनिक संरचना (itinerant electronic structure) को पुनर्गठित करके इस घटना को संचालित करने वाला प्रमुख कारक है।