🔬 materials science
Machine Learning Hamiltonians are Accurate Energy-Force Predictors
本論文は、SO(2) 等変換性と 2 段階エッジ更新を導入した新しい機械学習ハミルトニアンモデル「QHFlow2」を提案し、従来のモデルを大幅に上回る精度でエネルギーと力を直接予測可能であることを示しています。
🔬 Category
cond-mat.mtrl-sci
2832 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
Finite-size effects and energy alignment in molecular XANES under periodic boundary conditions: A systematic comparison of core-hole treatments
本論文は、周期的境界条件下での分子 XANES 計算において、励起コアホール法（XCH）やマコフ・ペイン補正、あるいは提案するフェルミ準位ベースの簡易補正（FCH+EF/2）を用いることで有限サイズ効果を効果的に除去し、化学シフトの再現性とエネルギー整列の信頼性を向上させるための体系的な指針を示している。
🔬 materials science
Elucidating NaKSb band structure: near-band-gap photoemission spectroscopy and DFT calculations
NaKSb のバンド構造を、低温における近帯域光電子分光測定と密度汎関数理論計算を組み合わせることで解明し、バンドギャップやスピン軌道分裂などの重要なパラメータを決定するとともに、ホット電子のダイナミクスを解明してスピン偏極電子源の開発に貢献しました。
🔬 materials science
Rotational Soft Modes and Octahedral Distortion as Design Principles for Ultralow Thermal Conductivity in Halide Materials
ハロゲン - ハロゲン相互作用による回転軟モードと静的八面体歪みという 2 つの相補的メカニズムを設計指針とすることで、TaGaI8 などの超低熱伝導率ハライド材料の発見を可能にする高スループットスクリーニング手法を確立しました。
🔬 materials science
Why are there so few non-altermagnetic antiferromagnets?
本論文は、反強磁性体におけるスピン分裂が一般的に生じる理由と、非アルター磁性反強磁性体としてスピン縮退を維持するための条件をレビューし、その特異な性質について論じている。
🔬 materials science
Photocatalytic methanol dehydrogenation promoted synergistically by atomically dispersed Pd and clustered Pd
本論文は、CdS 担持触媒において原子分散 Pd がメタノール酸化サイトとして、Pd クラスターが還元サイトとして機能し、両者の相乗効果によりメタノール脱水素反応のターンオーバー頻度と水素・ホルムアルデヒド生成の量子収率が大幅に向上したことを報告しています。
🔬 materials science
Low-Field Ferroelectric Switching realised by Forced Harmonic Oscillation of Domain Walls
従来の直流電界に代わり、特定の周波数の交流電界を印加することで、ドメイン壁の強制調和振動を誘起し、強誘電体のスイッチングに必要な電界強度を大幅に低減できることを示しました。
🔬 materials science
Interpretable Machine Learning of Nanoparticle Stability through Topological Layer Embeddings
本研究は、トポロジーに基づく層別記述子と勾配ブースティング決定木を組み合わせた解釈可能な機械学習フレームワークを提案し、限られた計算データからナノ粒子の安定な構造を高精度かつ効率的に予測するとともに、表面・中間・コア領域ごとの物理的要因を可視化することで、複雑なナノ粒子の構造探索への新たな道筋を示したものである。
🔬 materials science
The influence of Y content on grain structure evolution in Mg-Y alloys
この論文は、Y の添加が粒界での偏析による溶質引きずり効果を通じて、Mg-Y 合金の静的再結晶および粒成長を著しく遅らせ、異常粒成長や二段階の再結晶挙動を引き起こすメカニズムを解明し、熱的に安定な微細組織を持つ Mg 合金の設計に新たな知見を提供することを示しています。
🔬 materials science
Discovery of Polymer Electrolytes with Bayesian Optimization and High-Throughput Molecular Dynamics simulations
本研究では、機械学習（ベイズ最適化）とハイスループット分子動力学シミュレーションを組み合わせることで、170 万の候補から固体電池用ポリマー電解質を効率的に探索し、PEO 基準を超えるイオン伝導性を持つ分岐構造やケトン基を有する新規材料を発見するとともに、その輸送メカニズムを解明しました。