材料科学と凝縮系物理学の境界領域は、私たちの日常を支える新しい物質の発見と設計を探求する分野です。ここで取り扱われる研究は、半導体から超伝導体まで、未来のエネルギーや電子機器の基盤となる材料の振る舞いを解明するものです。

Gist.Science は、arXiv に投稿されるこの分野の最新プレプリントをすべて収集し、専門用語に頼らない平易な解説と、詳細な技術的な要約の両方を提供しています。これにより、研究者だけでなく、一般の方でも最先端の知見にアクセスできるようになりました。

以下に、このカテゴリから厳選した最新の論文リストを掲載します。

Synergistic Interplay between Surface Polarons and Adsorbates for Photocatalytic Nitrogen Reduction on TiO2_2(110)

本論文は、TiO2_2(110) 表面における光触媒窒素還元反応において、水分子の吸着と解離が電子ポラロンの表面局在化を促進し、酸素空孔近傍での安定化を通じて N2_2 の吸着・活性化を可能にするという、ポラロンと吸着種間の相乗的相互作用のメカニズムを明らかにしたものである。

Manoj Dey, Ritesh Kumar, Abhishek Kumar Singh2026-04-13🔬 cond-mat.mtrl-sci

Pressure-Induced Superconducting-like Transition in the d\it d-wave Altermagnet Candidate CsV2_2Se2_2O

本研究は、d 波アルターマグネト候補物質 CsV2_2Se2_2O において、圧力印加により密度波異常が抑制され、ストレンジメタル的な輸送特性を伴う超伝導類似の転移が現れることを、実験と理論の両面から明らかにしたものである。

Yuanzhe Li, Yilin Han, Liu Yang, Wanli He, Pengda Ye, Wencheng Huang, Jiabin Qiao, Yuemei Li, Xiaodong Sun, Tingli He, Jiayi Han, Yuxiang Chen, Ruifeng Tian, Hao Sun, Yuwei Liu, Feng Wu, Baoshan Song (…)2026-04-13🔬 cond-mat.mtrl-sci

High-temperature superconductivity in Nd0.85_{0.85}Sr0.15_{0.15}NiO2_2 membranes under pressure

本研究では、ダイヤモンドアンビルセルに自由膜状のニッケレート超伝導体(Nd0.85_{0.85}Sr0.15_{0.15}NiO2_2)を組み込む新手法を開発し、約 90 GPa の高圧下で臨界温度(TcT_c)が飽和することなく線形的に上昇し、液体窒素温度付近まで超伝導転移が観測されたことを報告しています。

Yonghun Lee, Mengnan Wang, Xin Wei, Yijun Yu, Wendy L. Mao, Yu Lin, Harold Y. Hwang2026-04-13🔬 cond-mat.mtrl-sci

Experimental realization of dice-lattice flat band at the Fermi level in layered electride YCl

本研究では、層状エレクトライド YCl において、間隙アニオン電子格子がダイス格子を形成し、フェルミ準位にダイス格子に特有の平坦バンドが実験的に初めて実現されたことが、角度分解光電子分光(ARPES)と第一原理計算によって明らかにされました。

Songyuan Geng, Xin Wang, Risi Guo, Chen Qiu, Fangjie Chen, Qun Wang, Kangjie Li, Peipei Hao, Hanpu Liang, Yang Huang, Yunbo Wu, Shengtao Cui, Zhe Sun, Timur K. Kim, Cephise Cacho, Daniel S. Dessau, Be (…)2026-04-10🔬 cond-mat.mtrl-sci

Magnetic Ordering in Moiré Graphene Multilayers from a Continuum Hartree+U Approach

本論文は、短距離のハバード相互作用と長距離のクーロン相互作用を自己無撞着に組み込んだ連続体モデルを開発し、マジック角付近のツイスト多層グラフェンにおける磁性秩序を原子論的詳細を保持したまま効率的に解析し、その相図を系統的に明らかにしたものである。

Christopher T. S. Cheung, Valerio Vitale, Lennart Klebl, Ammon Fischer, Dante M. Kennes, Arash A. Mostofi, Johannes Lischner, Zachary A. H. Goodwin2026-04-10🔬 cond-mat.mtrl-sci

Comparing fine-tuning strategies of MACE machine learning force field for modeling Li-ion diffusion in LiF for batteries

本論文は、リチウムイオン電池の固体電解質界面(SEI)の主要成分である LiF 中のリチウム拡散をモデル化する際、大規模なデータセットで訓練された DeePMD と同等の精度を、わずか数百のデータ点による微調整、あるいは事前学習済み MACE モデルそのものによって達成できることを示しています。

Nada Alghamdi, Paolo de Angelis, Pietro Asinari, Eliodoro Chiavazzo2026-04-10🔬 cond-mat.mtrl-sci