🔬 mesoscale physics
On-surface dehydrogenative lateral homo-coupling and aromatization of n-octane on Pt(111)
本研究は、走査型トンネル顕微鏡法と第一原理計算を組み合わせることで、Pt(111)表面が600 K以上の温度において、分子内環化によるn-オクタンからベンゼン環への変換、およびジッパーのような分子間ホモカップリング機構を通じた多環種への変換を触媒することを明らかにしている。
🔬 Category
cond-mat.mtrl-sci
4135 件の論文
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。
🔬 materials science
A complete phase-field fracture model for brittle materials subjected to thermal shocks
本論文は、熱衝撃下における脆性材料のための包括的なフェーズフィールド破壊モデルを提示するものであり、これはバルク特性、強度、および靭性を独立して規定することで、古典的な手法では不十分な様々な実験的事例において、亀裂の進展から核生成や分岐に至るまで、多様な破壊シナリオの予測を統合することに成功している。
🔬 mesoscale physics
Isotope effect in the work function of lithium
研究者たちは、LiおよびLi金属ナノ粒子の仕事量を測定することにより、単純なモデルに異を唱え、電子的な自由度とイオン的な自由度が強く相互作用する量子材料としてのリチウムの性質を浮き彫りにする、顕著な同位体効果と非自明な温度依存性を発見した。
🔬 materials science
Large Photoelasticity in Topological Antiferromagnet MnSn Studied by Coherent Acoustic Phonon
本研究は、トポロジカル反強磁性体MnSnが、コヒーレント音響フォノンによって駆動される極めて大きな近赤外光フォトエラスティック効果を示すことを実証しており、これは格子歪みに対する同物質の並外れた感度を明らかにするとともに、超高速ストレイニクトロニクス応用への基礎を確立するものである。
💻 computer science
Electromagnetic Characterization of Magnetic Ring: Case of Circular Cross-Section Shape
本論文は、正弦波励起下における円形断面を持つトロイダル磁気リングを特性評価するための、計算効率の高い二次元解析モデルを提示し、標準的な材料試験における有限要素解析に代わる正確な手法として、内部電界、インピーダンス、および分離された損失成分の明示的な式を導出するものである。
💻 computer science
Equivariant Graph Neural Networks Improve Optical Spectra Prediction for Materials Screening
本論文は、適応されたGotenNetである等変グラフニューラルネットワークが、幾何学的な表現力と高忠実度なRPAレベルの訓練データを活用することで、材料スクリーニングにおける光学スペクトルおよび静的実誘電率の予測において、既存の最先端モデルを大幅に上回る性能を示すことを実証するものである。
💻 computer science
AdsMind: A Physics-Grounded Multi-Agent System for Self-Correcting Discovery of Adsorption Configurations on Heterogeneous Catalyst Surfaces
AdsMindは、機械学習力場によるフィードバックを活用して初期推測を自律的に修正し、不均一な触媒表面上の正確な吸着構成を効率的に発見する、物理学に基づいたクローズドループ型マルチエージェントフレームワークであり、信頼性と計算効率の両面において、オープンループ手法やヒューリスティックなベースラインを大幅に凌駕しています。
🔬 materials science
Direct large-area observation of subsurface plastic activity in conditioned copper electrodes
本研究は、コンディショニングを施した銅電極における表面下塑性活動の初の大面積観測を提示するものであり、高電界曝露が、高電界コンディショニングの根底にある物理的メカニズムとしての転位動力学の進展と一致する顕著な粒内方位差を誘起することを実証している。
🤖 machine learning
Physics-Informed Discovery of Yield Functions in Plasticity via Convex Neural Representations
本論文は、全視野の変位および反力データから異方性降伏関数を直接発見するために、凸ニューラルネットワークを利用した物理情報に基づくフレームワークを提案するものであり、これは、降伏関数を微分可能な弾塑性応力積分スキーム内に埋め込むことによって、直接的な応力の観測や定義済みのパラメータ形式を必要とせずに実現される。
🤖 machine learning
A Hybrid GNN-FEM Framework for Phase-Field Fracture Simulation. Physics-Preserving Hybridization for Generalizable Surrogate Modeling
本論文は、従来の有限要素法によるスタガード・スキーム内でフェーズフィールド更新のためのグラフニューラルネットワーク・サロゲートを統合したハイブリッドGNN-FEMフレームワークを提案しており、これにより、物理的一貫性を維持しつつ、多様な形状や条件下における履歴依存的な破壊進展の効率的、正確、かつ汎用的なシミュレーションを可能にする。