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

ac strain based thermodynamic criterion for vortex lattice in type-II superconductors

本論文は、渦密度に比例した幾何学的振動を誘起し、圧電トランスデューサにより検出可能な動的磁歪効果の発見を通じて、第 II 種超伝導体における渦格子相を同定するための新たな熱力学的基準を確立する。

Peipei Lu, Mengju Yuan, Jing Zhang, Qiang Gao, Shuang Liu, Yugang Zhang, Shipeng Shen, Long Zhang, Jun Lu, Xiaoyuan Zhou (…)2026-05-19✓ Author reviewed
🔬 materials science

Orthogonal Attosecond Control of Solid-State Harmonics by Optical Waveforms and Quantum Geometry Engineering

本研究は、全光学的な二色レーザー場と機械的ひずみ工学を組み合わせることで、単層WS2 における高調波発生を精密かつ直交的に制御可能であることを示しており、ひずみ誘起によるバンド分散とベリー曲率の変調が垂直方向の高調波放射を著しく増強し、量子幾何学的効果を探るための頑健な特徴を提供することを明らかにしている。

Zhenjiang Zhao, Zhihua Zheng, Zhiyi Xu, Xing Ran, Xiaolong Yao, Fangping Ouyang2026-05-19
🔬 materials science

Machine Learning Enabled Graph Analysis of Particulate Composites: Application to Solid-state Battery Cathodes

本論文は、粒子複合材料の多モーダルX線画像をトポロジーを考慮したグラフに変換して微細構造と物性の関係を解明する機械学習フレームワークを提示し、重要な三相界面と伝導経路を同定することにより固体電池用正極の最適化におけるその有用性を示す。

Zebin Li, Shimao Deng, Yijin Liu, Jia-Mian Hu2026-05-19
🔬 materials science

CatFlow: Co-generation of Slab-Adsorbate Systems via Flow Matching

CatFlow は、プリミティブセルに基づく因数分解表現を活用して構造的忠実性を持つスラブ・吸着種系を効率的に共生成するフローマッチングベースのフレームワークであり、表面幾何学と吸着種相互作用の内在的結合をより的確に捉えることで不均一触媒の設計を大幅に改善する。

Minkyu Kim, Nayoung Kim, Honghui Kim, Sungsoo Ahn2026-05-19
🔬 optics

Large Transverse Thermoelectric Effect in Weyl Semimetal TaIrTe4_4 Engineered for Photodetection

本研究は、Weyl 半金属 TaIrTe4_4における異常光電流が非線形電荷電流ではなく大きな横方向熱電効果に起因することを確認し、結晶方位と熱環境の戦略的な設計により広帯域光検出応用向けにこれらの応答を増幅できることを示している。

Morgan G. Blevins, Xianglin Ji, Vivian J. Santamaria-Garcia, Abhishek Mukherjee, Thanh Nguyen, Mingda Li, Svetlana V. Bo (…)2026-05-19
🔬 materials science

Interplay between Relativistic Spin-Momentum Locking and Breaking of Inversion Symmetry: conditions for p-wave magnetism

本論文は、アルターマグネットCa2RuO4における相対論的スピン運動量ロックとさまざまな反転対称性の破れとの相互作用が、ラシュバ型およびワイル型のスピン軌道結合や弱い強磁性を伴うエキゾチックな状態を含む多様な磁気相をもたらす仕組みを調査し、それによって実験的観測を説明するとともにp波磁性の条件を予測するものである。

Amar Fakhredine, Giuseppe Cuono, Jan Skolimowski, Silvia Picozzi, Carmine Autieri2026-05-19
🔬 physics

A Data-Driven Parametric Reduced-Order Chemical Kinetics Model Derived from Atomistic Simulations

本論文は、非負制約と反応速度論およびエネルギー論の同時最適化を統合したパラメトリックな温度依存型オートエンコーダ枠組みを導入し、広範な熱力学的条件下におけるエネルギー性材料に対して、物理的に解釈可能かつ高精度な低次元化学反応速度モデルを生成するものである。

Michael N. Sakano, Alejandro Strachan2026-05-19
🔬 condensed matter

Revealing Hund superdispersion with tunneling spectroscopy

本論文は、Sr2_2RuO4_4における「超分散」の直接的な実験的証拠を提供するためにトンネル分光法と高度な理論計算を組み合わせ、従来のモット・ハバードのパラダイムに反するハンド結合に特有の分光学的特徴を明らかにする。

Luke C. Rhodes, Fabian B. Kugler, Olivier Gingras, Carolina Marques, Edgar Abarca Morales, Phil D. C. King, Antoine Geor (…)2026-05-19
🔬 materials science

Machine Learning Approaches to Point Defects in Non-Metallic Materials: A Review of Methods

本レビューは、非金属材料における点欠陥形成エネルギーの予測に用いられる機械学習アプローチを検討し、それらを直接モデルと機械学習ポテンシャルに分類するとともに、データセットの質を重要な性能因子として強調し、帯電欠陥の正確な取り扱いを主要なフロンティアとして特定する。

Yu Kumagai, Shin Kiyohara2026-05-19
🔬 applied physics

Non-linear diffusion and inhomogeneity of the magnetic field in single-turn coils: Insights from 3D multiphysics modeling

本論文は、完全な 3 次元多物理場有限要素モデルを用いて、破壊的単一ターンコイルで生成される極めて不均一な磁場が、表皮効果、急速加熱、およびコイル変形に起因する電流、温度、および磁場の非線形拡散によって引き起こされることを示す。

Hideaki Kobayashi, Yugaku Goyo, Yuto Ishii, Yasuhiro H. Matsuda, Kunio Takekoshi, Akihiko Ikeda2026-05-19