🔬 materials science
The electric field gradient tensor as a symmetry-adapted order parameter in Landau theory
本論文は、電場勾配（EFG）テンソルを対称適応秩序変数として扱う体系的なランダウ理論の枠組みを確立し、既約表現に基づいて構造相転移に対するその線形または二次応答の予測を可能にし、実験データおよび第一原理計算を通じてこれらの予測を検証するものである。
🔬 Category
cond-mat.mtrl-sci
3307 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
Instability-induced bistable shape-morphing kirigami structures
本論文は、制御された幾何学的フラストレーションと不安定性誘起の展開を利用することで、シミュレーションおよび実験によって検証された、プログラム可能で安定かつ調整可能な双安定形状変化能を実現する、異方性キリガミ構造のための逆設計フレームワークを提示するものである。
🔬 applied physics
Two-magnon scattering in the framework of the Lippmann-Schwinger equation
本論文は、弱い欠陥ポテンシャルからの二マグノン散乱をモデル化するためのリップマン・シュウィンガー・フレームワークを導入し、散乱が有効場摂動と縮退したスピン波状態との間の重なりによって決定されることを示し、それによって鉄ガーネット薄膜における結晶方位と磁気線幅の広がりとの関連付けを行っている。
🔬 materials science
Theory of phonon-magnon hybridization and angular momentum in CrI and CrBr
本論文は、CrIおよびCrBrにおけるフォノン・マグノン混成を定量化するための拘束ハミルトニアン枠組みを構築し、顕著な混合（CrBrでは最大25%）を明らかにし、全角運動量が保存されつつ、混成したフォノンおよびマグノン部分系間でどのように共有されるかを実証するものである。
🔬 materials science
Generation of representative powder particle packing in 2D/3D: which tool for which application?
本論文は、代表的な2次元および3次元の粉体粒子充填を生成するための4つのオープンソースツールを工業規格に対してベンチマーク評価しており、離散要素法（DEM）コードが最も高い充填密度を達成する一方で、逐次的な落下・転がりアルゴリズムは、多くの用途において許容可能な精度を持ちつつ計算効率の高い代替手段となることを明らかにしている。
🔬 materials science
No band gap, no problem: Defects in InAs using a band-avoiding occupation-constrained density functional theory
本論文は、インジウムヒ素（InAs）のような狭バンドギャップ半導体におけるゼロバンドギャップ問題を克服し、標準的なDFTが実験的なバンドギャップを再現できないにもかかわらず、原子欠陥準位の正確な予測を可能にする、バンド回避占有制約密度汎関数理論（ba-occ-DFT）法を導入するものである。
🔬 materials science
Towards real-time surrogate-free Bayesian inversion for neutron reflectometry
本論文は、物理的な直感性を損なうことなく、複雑な試料に対しても最先端の不確実性定量化の速度と堅牢性を提供するために、正確な勾配を利用して高効率なハミルトニアンモンテカルロ法および変分推論を可能にする、中性子反射率測定のための迅速かつサロゲートフリーなベイズ逆解析フレームワークを導入するものである。
🔬 materials science
Dual-Level Atomic and Coordination Geometry Learning for Crystal Property Prediction Using Graph Neural Networks
本論文は、既存のモデルでは見落とされがちな基礎的な構造単位を捉えることで、結晶特性の予測において最先端の精度を達成するために、双方向クロスアテンションを用いて原子、結合、および配位多面体のレベルを明示的にモデリングするマルチスケール・グラフニューラルネットワークであるCoordination Polyhedron Graph Network (CPGN) を提案している。
🔬 materials science
A flexible kinetic Monte Carlo framework for GaN molecular beam epitaxy with adaptive on-the-fly barrier evaluation
本論文は、定義済みの活性化エネルギーカタログと、適応的な機械学習によるオンザフライの障壁評価を統合することで、島形成、オストワルト熟成、および温度駆動型の島歩行といった複雑な成長現象を正確にモデル化する、GaN分子線エピタキシーシミュレーションのための柔軟かつスケーラブルな格子ベースのキネティックモンテカルロ・フレームワークを提示する。
🔬 materials science
MANDALA: An E(3)-Equivariant Graph Neural Network Framework for Learning Electronic-Structure Operators with Observable Guidance
Mandalaは、ブロック疎な量子演算子を学習することでバンド構造や状態密度といった電子的な観測量を直接予測し、従来の機械学習による原子間ポテンシャルを補完することで、機械学習と電子構造計算の間の溝を埋める、モジュール式かつE(3)等変なグラフニューラルネットワークフレームワークである。