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。

🔬 材料科学

Intercalation of Ultrathin Ferromagnetic Iron Films at the Graphene/SiC Interface

本研究は、鉄が4H-SiC(0001)上のPASG成長グラフェンの下にインターカレーションされ、酸化から保護された室温強磁性薄膜を形成することに成功する一方で、そのプロセスはシリサイド形成との競合により困難であり、また鉄とセレンとの急速な交換によって、逐次的なインターカレーションによる多元素2次元化合物の創出が著しく制限されることを示している。

Niels Rösch, Rico Ehrler, Stefanie Suzanne Brinkman, Xin Liang Tan, Anders Christian Mathisen, Marc Stevens, Sascha Herm (…)2026-10-19
🔬 メソスケール物理学

Temperature and Thickness Dependent Spin Current Transmission through Epitaxial Antiferromagnetic {\alpha}-Fe2O3

本研究は、エピタキシャル α\alpha-Fe2_2O3_3 薄膜を通じたスピン電流伝送が、層の厚さと温度の両方に極めて敏感であり、材料のモリン・スピン再配向転移と相関する特徴的な温度 T∗T^* によって隔てられた明確な線形領域を示すことを実証している。

Koushik Prabhakara, Rajeev Nepal, Subhashree Chatterjee, Rabindra Basnet, Ezana Negusse, Ramesh C Budhani2026-10-19
🔬 材料科学

Learning the self-energy through equivariant neural networks

本論文は、原子座標から分子の虚数周波数におけるG₀W₀自己エネルギーを正確に予測するE(3)等変ニューラルネットワークを導入するものであり、これにより、高価な第一原理計算を行うことなく、実周波数スペクトル関数および準粒子エネルギーの効率的な再構成を可能にする。

Wudong Shen, Yang Zhong, Min-Ye Zhang, Xinyang Dong, Hongjun Xiang, Xinguo Ren2026-10-19
🔬 材料科学

Scalable long-range machine learning interatomic potentials with electrical response for atomistic material modeling

本論文は、長距離静電相互作用を局所的な潜在電荷微分から解析的に分離することで、数百万個の原子にわたる電気的応答および電界依存的な材料特性の効率的な分散原子シミュレーションを可能にする、スケーラブルな機械学習原子間ポテンシャルフレームワークであるDPA4C-LRを導入するものである。

Yicheng Chen, Xiaoyun Yu, Hyejeong Song, Xintian Wang, Zihui Li, Zixi Xia, Junmin Chen, Peichen Zhong2026-10-19
🔬 材料科学

Magnetic order in epitaxial (La2/3Sr1/3MnO3)3/(BaTiO3)3 trilayer heterostructures: Evidence for quasi-two-dimensional ferrimagnetism

本研究は、エピタキシャル(La2/3Sr1/3MnO3)3/(BaTiO3)3三層ヘテロ構造が、中性子回折および磁化測定によって反強磁性秩序が否定されることで確認された、約600 Kという高い臨界温度を伴う強固な室温強磁性を示すことを実証している。

E. Rebolini, H. Himanshu, K. Beauvois, S. Grenier, B. Mercey, B. Domenges, B. Ouladdiaf, C. Simon, M. B. Lepetit2026-10-19
🔬 材料科学

Linear response for machine-learned interatomic potentials: phonons at arbitrary wave vectors from the primitive cell

本論文は、機械学習原子間ポテンシャルが基本単位胞から直接、任意の波数における正確なフォノン特性を計算することを可能にする線形応答法を導入するものであり、これにより、従来のスーパーセル有限変位法に固有の重大な周波数誤差や偽の不安定性を排除しつつ、同等の計算コストを維持している。

Thalis H. B. da Silva, Hai-Chen Wang, Miguel A. L. Marques2026-10-19
🔬 メソスケール物理学

Orbital Angular Momentum Currents and Textures in a Multiorbital Double Helix

本論文は、DNAの幾何学的構造に基づいた6バンド多軌道二重螺旋モデルを導入することで、鎖間のハイブリダイゼーションと構造的非対称性が、明確に異なる原子および遍歴軌道角運動量のテクスチャを生成することを実証し、キラルな分子伝導体における幾何学制御された角運動量輸送を理解するための包括的な枠組みを提示するものである。

Danny Cordova, Edwin Vásconez, Ernesto Medina2026-10-19
🔬 材料科学

pymatgen: 15 years of community growth, new functionality, and future prospects

本論文は、pymatgenライブラリに関する15年間の回顧録を提示し、計算材料科学およびインフォマティクスの進化する展望における、そのコミュニティ主導の成長、確立されたベストプラクティス、および将来の開発戦略を強調するものである。

Janine George, Matthew K. Horton, Aaron D. Kaplan, Seán R. Kavanagh, Janosh Riebesell, Andrew S. Rosen, Haoyu Yang, Feli (…)2026-10-19
🔬 メソスケール物理学

Engineering nonrelativistic spin splitting in semiconductors by altermagnetic proximity

本論文は、従来の半導体をギャップを持つdd波アルターマグネットに結合させることで、堅牢な非相対論的スピン分裂を誘起しつつ、静電チューニングによって競合する相対論的Rashba効果を抑制することを可能にし、それによって既存の半導体プラットフォームにおいて純粋な非相対論的スピン分裂状態の創出を可能にする近接工学戦略を提案し、理論的に検証するものである。

Sing Lam Wong, Marcel Franz2026-10-19
🔬 材料科学

topas-editor and TOPilot: tools for AI-driven analysis of diffraction and total scattering data

本論文では、VS Code拡張機能であるtopas-editorと、AI駆動型の自動化フレームワークであるTOPilotを紹介するが、これらは共に、複雑な回折および全散乱データの生成AIによる支援を用いた作成、編集、および自動解析を可能にするために、TOPASソフトウェアスイートに対する強力かつ無料で利用可能なインターフェースを提供する。

John S. O. Evans, Oliver J. Wagstaff, Ivana R. Evans, Arnt Kern, Alan A. Coelho2026-10-19