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La scienza dei materiali esplora come la struttura della materia determina le proprietà dei nuovi materiali, un campo fondamentale che guida l'innovazione tecnologica quotidiana. Dai superconduttori ai polimeri avanzati, questa disciplina studia le interazioni atomiche per creare soluzioni che vanno dall'elettronica flessibile ai dispositivi energetici più efficienti.

Su Gist.Science, ogni nuovo preprint pubblicato su arXiv nella sezione Cond-Mat — Mtrl-Sci viene elaborato per renderlo comprensibile a tutti. Offriamo sia riassunti tecnici dettagliati per gli esperti, sia spiegazioni in linguaggio semplice per chi si avvicina a questi argomenti per la prima volta, democratizzando l'accesso alla ricerca d'avanguardia.

Di seguito trovate la selezione più recente di studi su questi materiali, pronti per essere esplorati e compresi grazie ai nostri strumenti di sintesi.

Benchmarking of Massively Parallel Phase-Field Codes for Directional Solidification

Questo lavoro presenta un benchmark completo che confronta un codice a campi di fase basato su differenze finite accelerato da GPU (GPU-PF) e un codice a elementi finiti adattivo basato su mesh parallelizzato su CPU (PRISMS-PF) per la simulazione della solidificazione direzionale di leghe Al-Cu e SCN-camforo in condizioni rilevanti dal punto di vista sperimentale, validandone l'accuratezza nella previsione della morfologia dendritica e della dinamica della punta e valutandone le prestazioni computazionali a supporto dei flussi di lavoro integrati di ingegneria computazionale dei materiali.

Jiefu Tian, David Montiel, Kaihua Ji, Trevor Lyons, Jason Landini, Katsuyo Thornton, Alain Karma2026-04-30🔬 cond-mat.mtrl-sci

Tuning of Atomic Layer Deposition Pulse Time through Physics-Informed Bayesian Active Learning

Questo lavoro presenta un framework di apprendimento attivo bayesiano informato dalla fisica che integra un modello di adsorbimento di Langmuir con una strategia di stima dei parametri in due fasi per sintonizzare autonomamente ed efficientemente i tempi di impulso della deposizione strato per strato atomica, ottenendo una convergenza più rapida, una maggiore accuratezza predittiva e un uso significativamente ridotto dei precursori rispetto agli approcci basati sui dati standard.

Pouyan Navabi, Christos G. Takoudis2026-04-30🔬 cond-mat.mes-hall

From Code to Figure: A FAIR-Aligned Data Provenance Chain for Reproducible Simulation Research in Numerical Physics

Questo articolo presenta un flusso di lavoro integrato e allineato ai principi FAIR che combina il controllo di versione, i test automatizzati, la registrazione strutturata e l'elaborazione post-standardizzata per stabilire una catena completa di provenienza dei dati che garantisca la riproducibilità dallo sviluppo del codice alle figure pubblicate nelle simulazioni di fisica numerica.

Markus Uehlein, Tobias Held, Christopher Seibel, Lukas G. Jonda, Baerbel Rethfeld, Sebastian T. Weber2026-04-30🔬 physics

Magnetononlinear Hall effect from multigap topology in metal-organic frameworks

Questo articolo dimostra che la topologia di banda multibanda non abeliana, caratterizzata da invarianti di classe di Euler non banali, induce effetti Hall magnetononlinari osservabili in reticoli metallo-organici bidimensionali kagome sintonizzabili, offrendo una via per rilevare sperimentalmente questa fase topologica inesplorata mediante misurazioni di magnetotrasporto controllabili.

Chun Wang Chau, Wojciech J. Jankowski, Bo Peng, Robert-Jan Slager2026-04-30🔬 cond-mat.mes-hall

Accelerating finite-element-based projector augmented-wave density functional theory calculations with scalable GPU-centric computational methods

Questo articolo presenta un metodo scalabile basato su GPU per proiettori ad onda aumentata agli elementi finiti (PAW-FE) che sfrutta innovazioni algoritmiche come l'aritmetica a precisione mista e l'iterazione di sottospazio filtrata con polinomi di Chebyshev per ottenere accelerazioni significative e prestazioni pronte per l'exascale in simulazioni di teoria del funzionale della densità su larga scala e di accuratezza chimica.

Kartick Ramakrishnan, Phani Motamarri2026-04-30🔬 physics

Implementation of the hybrid exchange-correlation functionals in the SIESTA code

Questo articolo presenta un'implementazione efficiente e accurata dei funzionali ibridi di scambio-correlazione nel codice SIESTA, che utilizza una rappresentazione adattata a gaussiane degli orbitali atomici numerici per abilitare simulazioni su larga scala e scalabili di sistemi estesi con previsioni del gap di banda significativamente migliorate.

Yann Pouillon, Bill Clintone Oyomo, James Sifuna, María Camarasa-Gómez, Xinming Qin, Carlos Beltrán, Fernando Gómez-Ortiz, Honghui Shang, Javier Junquera2026-04-30🔬 cond-mat.mtrl-sci

Mixture of Experts Framework in Machine Learning Interatomic Potentials for Atomistic Simulations

Questo articolo introduce un framework multifidelity a miscela di esperti per potenziali interatomici nell'apprendimento automatico che suddivide spazialmente i domini di simulazione e impiega una strategia di co-training per risolvere le discrepanze meccaniche alle interfacce, ottenendo così un'accuratezza ad alta fedeltà per sistemi catalitici complessi a più del doppio della velocità computazionale rispetto ai metodi standard.

Gabriel de Miranda Nascimento, Marc L. Descoteaux, Laura Zichi, Chuin Wei Tan, William C. Witt, Nicola Molinari, Sriteja Mantha, Daniil Kitchaev, Mordechai Kornbluth, Karim Gadelrab, Charles Tuffile (…)2026-04-30🔬 physics

First-Principles Study of Structural, Electronic, Thermal, and Optical Properties of Quasi-2D C2 N2 O Using GGA and HSE06

Questo studio basato sui primi principi rivela che il materiale C2N2O quasi-bidimensionale è un semiconduttore termicamente stabile a bassa conducibilità termica con un gap di banda indiretto sintonizzabile e una forte assorbimento ottico anisotropo, rendendolo un candidato promettente per applicazioni di controllo termico e optoelettroniche su scala nanometrica.

Hemn. G. H, Nzar. R. Abdullah, Vidar Gudmundsson2026-04-30🔬 cond-mat.mtrl-sci

Achieving Large Uniaxial and Homogeneous Strain in Two-Dimensional Materials

Questo lavoro presenta una piattaforma di campioni ad alto rendimento e versatile che consente una sintonizzazione precisa, reversibile e omogenea della deformazione uniaxiale fino a ~5,5% in vari materiali bidimensionali, superando i limiti precedenti in termini di entità della deformazione, ripetibilità e prestazioni criogeniche, facilitando allo stesso tempo lo studio dei gradienti di deformazione.

Yangchen He, Jessica Kienbaum, Wuzhang Fang, Hongrui Ma, Ying Wang, Ping Yuan, Daniel A. Rhodes2026-04-30🔬 cond-mat.mtrl-sci

Negative magnetoresistance in strained α\alpha-Sn and α\alpha-SnGe films in an in-plane magnetic field

Questo studio dimostra che la magnetoresistenza negativa osservata nei film di α\alpha-Sn e α\alpha-SnGe sottoposti a deformazione in presenza di campi magnetici nel piano è incompatibile con l'ipotesi dell'anomalia chirale, suggerendo che meccanismi alternativi siano responsabili dell'effetto.

Sunny Phan (Department of Physics and Astronomy, University of Cincinnati, Cincinnati, OH USA), Andrei Kogan (Department of Physics and Astronomy, University of Cincinnati, Cincinnati, OH USA), Jesse (…)2026-04-30🔬 cond-mat.mtrl-sci