528 件の論文
本論文は、スピンカイド状の平衡状態を持つ多鉄性材料において、スピン流モデルに基づきスピン波の分散関係を解析的に導出し、磁気電気結合が異方性定数の寄与を減少させて不安定性を引き起こす可能性や、電磁波に対する誘電率の応答を明らかにしたものである。
本研究は、高温度オフ軸 RF 磁気スパッタリング法により、基板歪みや成長パラメータを精密に制御することで、磁気異方性を調整可能かつ低減衰なナノメートル厚のビスマス置換イットリウム鉄ガーネット（BiYIG）薄膜をエピタキシャル成長させ、スピン軌道電子学やマグノンデバイスへの応用を可能にしたことを報告するものである。
本論文は、原子論的およびマルチスケールシミュレーションを用いて PbTe-PbSe 界面のミスマッチ転位とスレッド転位が界面エネルギーに与える影響を定量化し、転位構造の違いによって界面エネルギーが最大約 50% まで低下することを明らかにしました。
本論文は、ディラシュコフスキー・モリヤ相互作用の一般化されたケファー形式を提案し、スピン・運動量・偏極の進化に対する巨視的な影響を議論するとともに、対称的なハイゼンベルグハミルトニアンの交換積分についても配位子の非自明な寄与を示唆するものである。
本研究では、SPring-8 の BL25SU にて深層学習に基づく事前情報（Deep Prior）を用いたノイズ除去法を開発・導入し、従来の SX-ARPES における低光電子収量に起因する長時間測定という課題を解決し、CeRu2Si2 単結晶や多結晶金を用いた実験で数十分の測定時間かつ高エネルギー分解能での高精度データ取得を実現しました。
本研究では、二次元材料グラジインの単層膜と比較して、層間隔に強く依存する共鳴現象を伴い、二層膜において量子輸送が顕著に増強されることを、3 次元量子波動パケット計算によって明らかにしました。
本論文では、機械学習補間ポテンシャルと密度汎関数理論を組み合わせる階層的結晶構造予測手法を用いて、ZnIm2 の結晶エネルギー地形を大規模に探索し、既知の構造を再現するだけでなく多数の新たなトポロジーを同定するとともに、実験的な粉末回折パターンとの照合による構造同定や将来の実験的スクリーニング対象の特定を可能にすることを示しました。
本研究では、密度汎関数理論を用いて、B サイトに IVB 族と IIB 族元素を混合した多成分立方ペロブスカイト合金において、s-s 反発によってバンドギャップの上向きボウイングと負の混合エンタルピーが同時に実現され、安定な合金設計が可能になることを明らかにしました。
本研究は、反応性共スパッタリングと急速熱処理を用いて Fe-W-N および Fe-Mo-N 系η-カーバイド型窒化物薄膜の合成と相安定性を解明し、特に Fe 3 Mo 3 N 系が広い組成・温度範囲で安定化すること、および化学量論からのわずかな組成変化が磁性に決定的な影響を与えることを示しました。
この論文は、既存のデータベースに依存せず化学的意味を大規模言語モデルで符号化し、効率的なヒューリスティック探索によって対称性を厳密に保証する生成フレームワークを提案することで、結晶構造予測における組み合わせ爆発の問題を解決し、未知の新材料の発見を可能にする新たなパラダイムを確立したことを示しています。
本論文は、二層グラフェンのモアレドメイン壁ネットワークが格子緩和を通じて自発的にカイラルな幾何構造を形成し、その対称性の破れが低エネルギー電子状態の局在化やスペクトル特性を決定づけることを示しています。
本論文は、ナノ材料を食品に応用する際の安全性評価において、従来のモデルの限界を克服し、生体反応をより正確に再現するマイクロフィジオロジカルシステム（MPS）の活用可能性を評価し、ナノ食品のリスクとベネフィットのバランスを最適化するための新たな枠組みを提案しています。
2017 年にインド・ラジャスタン州ムクンドプーラで落下した炭素質コンドライト「ムクンドプーラ隕石」の高解像度電子顕微鏡およびラマン分光分析により、平均サイズ 3〜5 nm のナノダイヤモンドとグラファイト状炭素の存在、ならびに高濃度のイリウムが確認され、生命進化の謎解明や地質学的境界における大量絶滅のメカニズム理解に寄与することが示されました。
本研究は、超撥水性砂マルチが乾燥・半乾燥地域の土壌蒸発を温度制御型から拡散制限型へ転換させ、マルチの厚さや土壌の熱伝導率によって蒸発を大幅に抑制するメカニズムを、実験とモデル化を通じて解明したことを示しています。
本研究では、機械学習と量子化学計算を組み合わせた高スループットスクリーニング手法を開発し、太陽電池の高効率化と生体センシングの両方に優れた性能を持つ 7 つの有機半導体候補分子を同定し、その中で分子 4550 が特に優れた候補であることを示しました。
本論文は、外部電場に対する分子の電子波動関数の時間発展を効率的に予測し、光学吸収スペクトルなどの物理特性を高精度に算出するための、等価グラフトランスフォーマーに基づく機械学習モデル「OrbEvo」を提案するものである。
第一原理計算により、AlN 中の n 型ドーパントの電離エネルギーがひずみ制御、特に 2.5% の面内引張ひずみによって大幅に低下し、ドーピング濃度が 3 桁向上することが示された。
本論文は、hBN/WSe/クリノクロアという van der Waals ヘテロ構造における界面誘電率制御が、単一光子エミッターの発光強度や非古典的光特性、および放射ダイナミクスを決定づけるメカニズムを解明し、量子光源の性能最適化に向けた有効な戦略を確立したことを示しています。
本論文は、不確実性のある限られたデータから量子回帰木に基づく能動学習を用いてスピンクロスオーバー金属有機構造体（MOF）を効率的に予測する手法を開発し、高精度な候補材料の発見を可能にしたことを報告している。
この論文は、動的自己組織化システムにおいて、エントロピー生成率の最大化がプロセス経路の選択やパターン形成を予測・説明する原理として機能し、超冷却液体金属の凝固から鳥の編隊飛行に至る多様な物理現象の共通メカニズムを明らかにするものである。