Supercurrent Growth in Nonequilibrium Superconductors
本論文は、非平衡超伝導体の冷却過程において、不純物やフォノンによる散乱がむしろ超電流を増大させる「超電流成長」という新たな現象をボルツマン輸送方程式を用いて理論的に解明し、これが超高速マイスナー効果や 1 を超える光学反射率などの実験的現象として現れることを示したものである。
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cond-mat.mtrl-sci
2794 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。
Incommensuration in odd-parity antiferromagnets
本論文は、反転対称性を欠く反強磁性体における奇パリティスピン偏極状態が、自由エネルギーにおけるリフシッツ不変量やバンド構造上のヴァン・ホブ特異点、およびスピン軌道相互作用によって不安定化され、不整合秩序相を経由するか一次相転移を伴って現れる可能性を理論的に示したものである。
-GaO(001) surface reconstructions from first principles and experiment
本研究は、第一原理計算と実験的観察を組み合わせることで、-GaO(001) 表面の安定な再構成構造（特に新規の 12 構造）を同定し、エピタキシャル成長中の表面制御やインジウム置換のメカニズムを解明しました。
Tailoring dispersion and evanescent modes in multimodal nonlocal lattices using positive-only interactions
この論文は、物理的な制約（剛性の正値性など）を満たしつつ、非局所的な多モード格子の分散関係やエバネッセントモードを、指定された周波数・波数点を補間制約として用いる汎用的な枠組みによって効率的に設計・制御する手法を提案しています。
Reinforcement Learning for Chemical Ordering in Alloy Nanoparticles
この論文は、幾何学的グラフ表現を用いた強化学習エージェントを開発し、二金属合金ナノ粒子における元素配置の最適化を効率的に行う手法を提案し、既知の基底状態の発見や未見のサイズへの汎化能力を実証する一方で、複数の合金元素が関与する場合にはその有効性に限界があることを示しています。
Scaling Kinetic Monte-Carlo Simulations of Grain Growth with Combined Convolutional and Graph Neural Networks
この論文は、空間次元を圧縮する双射オートエンコーダと潜在空間で微細構造を進化させるグラフニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを提案し、結晶粒成長のシミュレーションにおいて、従来手法に比べて計算コストを大幅に削減しつつ、長期にわたる高い精度とスケーラビリティを実現したことを報告しています。
Extreme disorder in crystalline perovskite oxide: a new paradigm in quantum materials research
本論文は、5 種以上の元素が単一結晶格子サイトを共有する高エントロピー酸化物という新たなパラダイムを導入し、ペロブスカイト酸化物における極端な化学的不秩序がもたらす合成、特性評価、および電子・磁性の新たな物理現象に関する最近の進展をレビューし、将来の研究展望を提示するものである。
ZnO/ZnS heterostructures as hole reservoir to boost Ni foam energy storage performance
この論文は、ニッケル発泡体（Ni foam）上に水熱法で成長させた ZnO/ZnS ヘテロ構造が正孔リザーバーとして機能し、擬容量的なエネルギー貯蔵性能を大幅に向上させるメカニズムを明らかにしたものである。
Active learning for photonic crystals
この論文は、不確実性推定に基づく能動学習と解析的近似ベイズ最終層ニューラルネットワーク（LL-BNN）を統合することで、フォトニック結晶のバンドギャップ予測に必要な訓練データをランダムサンプリングに比べて最大 2.6 倍削減し、逆設計ワークフローの効率化を実現する手法を提案しています。
Stripe antiferromagnetism in van der Waals metal HoTe3 decoupled from charge density wave order
ホロジウムテルル化物（HoTe3）において、磁気秩序と電荷密度波（CDW）秩序が独立に存在し、CDW 駆動型の磁気現象が見られないことを中性子回折実験により明らかにし、層状 van der Waals 系におけるスピンと電荷の結合には伝播ベクトルの相対的な整列と単イオン異方性が重要であることを示唆しました。