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

Optimized Photoemission from Organic Molecules in 2D Layered Halide Perovskites

本研究は、有機トランススチルベンカチオンに由来する記録的な高い光ルミネセンス量子収率を示す、2つの新しい2次元層状ハイブリッドペロブスカイトである(C15H16N)2CdCl4および((Br)C15H15N)2CdCl4の設計と特性評価を報告するものであり、これらは効率的な放射線検出およびシンチレーションへの応用の可能性を示している。

Muhammad S. Muhammad, Dilruba A. Popy, Hamza Shoukat, John M. Lane, Neeraj Rai, Vojtech Vanecek, Zdeneek Remes, Romana K (…)2026-02-09
🔬 materials science

Damage accumulation induced metal-insulator transition through ion implantation of ScN thin films

本研究は、イオン注入が、低ドーズ量における孤立したアクセプター欠陥と高ドーズ量におけるキャリア局在化点欠陥を伴う二段階の損傷蓄積プロセスを通じて、エピタキシャルScN薄膜における金属-絶縁体転移を誘起することを実証しており、その転移閾値および局在化の強さは、初期の膜質および基板に決定的に依存する。

Charlotte Poterie, Marc Marteau, Per Eklund, Thierry Cabioch, Jean-Francois Barbot, Arnaud le Febvrier2026-02-09
🔬 materials science

Impact of light-matter coupling strength on the efficiency of microcavity OLEDs: A unified quantum master equation approach

本論文は、効率の低下(ロールオフ)のような性能限界を克服するための最適な戦略を特定することを目的として、弱結合および強結合の両方の領域におけるマイクロキャビティOLEDの効率を系統的に分析・比較するために、統一された量子マスター方程式モデルを開発するものである。

Olli Siltanen, Kimmo Luoma, Konstantinos S. Daskalakis2026-02-06
🔬 materials science

Average density of Bloch electrons in a homogeneous magnetic field: A second-order response

本論文は、均一な磁場中におけるブロッホ電子の平均密度を2次まで計算するためのゲージ不変な理論的枠組みを提示しており、絶縁体における線形応答がストレーダの公式に従う一方で、金属は軌道磁気モーメントに由来する追加のフェルミ面寄与を示すこと、そして2次の応答が擬似磁気モーメントを生成する量子計量テンソルによって著しく影響を受けることを明らかにしている。

Benjamin M. Fregoso2026-02-06
🔬 materials science

Entropy stabilization and effect of A-site ionic size in bilayer nickelates

本研究は、エントロピーエンジニアリングを通じて、より小さなAサイトイオンを持つ二層ニッケル酸化物を安定化させることに成功し、その結果生じる化学圧力が構造的歪みと層間結合を増強することで、100 Kを超える超伝導転移温度を投影することを明らかにした。

Jia-Yi Lu, Jia-Xin Li, Xin-Yu Zhao, Ya-Nan Zhang, Yi-Qiang Lin, Kai-Xin Ye, Hui-Qiu Yuan, Guang-Han Cao2026-02-06
🔬 materials science

From Literature to Lab: Closed-Loop Advancement of Perovskite Solar Cells via Domain Knowledge Guided LLM

本論文は、大規模言語モデル(LLM)を階層的ベイズ最適化と統合することで、26.0%を超える高いエネルギー変換効率を実現する新規かつ高効率なペロブスカイト太陽電池のレシピを自律的に発見する、ドメイン知識誘導型フレームワークであるPVK-LLMを紹介し、これにより複雑な材料設計空間を探索する際の一般的なLLMの限界を克服するものである。

Penglei Sun, Shuyan Chen, Xiang Liu, Longhan Zhang, Huajie You, Chang Yan, Yongqi Zhang, Xiaowen Chu, Tong-yi Zhang2026-02-06
🔬 materials science

Predictive Machine Learning Molecular Dynamics of SEI Formation in Concentrated LiTFSI and LiPF6 Electrolytes for Lithium Metal Batteries

本研究は、ディープポテンシャルに基づく機械学習分子動力学フレームワークを用いて、高濃度LiTFSI電解質が、低濃度またはLiPF6ベースの系で形成される低速なLiF主体の界面と比較して、より優れた安定性を備えた、アニオン由来の急速なSEI成長を誘起することを明らかにし、それによってリチウム金属電池における電解質依存的なSEI核生成メカニズムに関する量子力学的に正確な知見を提供する。

Syed Mustafa Shah, Mohammed Lemaalem, Anh T. Ngo2026-02-06