🔬 materials science
Magnetic Microscopy of Skyrmions in Magnetic Thin Films with Chiral Overlayers
この論文は、広視野窒素空孔（NV）磁気顕微鏡を用いてキラル分子で機能化された磁性薄膜中のスキルミオンを直接イメージングし、その直径や間隔、形状がキラル分子の光学異性体や磁場の極性に依存して変化することを示すことで、分子レベルでのトポロジカルスピンテクスチャの制御可能性を実証したものである。
🔬 Category
cond-mat.mtrl-sci
4239 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
Symmetry-protected coexistence of a nodal surface and multiple types of Weyl fermions in -
この論文は、スピン軌道相互作用が極めて小さいホウ素 allotrope - が、対称性によって保護された 2 次元ノード面と、多様なチャリティーを持つ 0 次元ワイルフェルミオン（ダブル、Type-I、Type-II）を同時に実現する理想的なトポロジカル半金属であることを、第一原理計算と対称性解析を通じて示したものである。
🔬 materials science
Twist-engineering of a robust Quantum Spin Hall phase in -/flat bismuthene bilayer from first principles
第一原理計算により、30 度のねじれ角度で積層されたビスマス二層構造において、層間軌道混成と強いスピン軌道相互作用の相乗効果により、単層では見られないラシュバ型スピン分裂を伴う強固な量子スピンホール相が実現され、さらに Sb 置換によるバンドギャップ制御が可能であることが示されました。
🔬 materials science
Natural Language Embeddings of Synthesis and Testing conditions Enhance Glass Dissolution Prediction
この論文は、ガラスの合成および試験条件を自然言語埋め込みとして取り込むことで、従来の機械学習モデルを上回るガラス溶解速度の予測精度を達成し、訓練データに存在しない化学元素を含む未知のガラス組成に対しても汎化可能なモデルを開発したことを報告しています。
🔬 materials science
Generative design of inorganic materials
本論文は、多モーダル学習とハイスループット実験検証を統合し、AI 基盤モデルを中心とした閉ループ・フレームワークを通じて、機能性無機材料のデータ駆動型逆設計を実現する生成デザインのアプローチを論じています。
🔬 materials science
Distributional Inverse Homogenization
この論文は、マクロな機械的特性の統計的データからミクロ構造の統計情報を非侵襲的に推定する「分布逆均質化」という新たな逆問題の枠組みを提案し、1 次元および 2 次元の周期・確率的均質化の文脈でその理論的基盤と実証的有効性を示したものである。
🔬 materials science
Nanoporous High Entropy Alloys: Overcoming Brittleness Through Strain Hardening
分子動力学シミュレーションにより、ナノ多孔質高エントロピー合金が転位運動の遅延と転位飢餓という二重のメカニズムを通じて、従来のナノ多孔質材料が抱える脆性を克服し、極めて高い比強度と熱的安定性を兼ね備えた次世代軽量高強度材料となり得ることが示されました。
🔬 materials science
Siamese Foundation Models for Crystal Structure Prediction
この論文は、構造生成モデルとエネルギー予測モデルという 2 つのシアンモデルを統合した事前学習・微調整フレームワーク「DAO」を提案し、既存のベンチマークや実在する超伝導体の構造予測において、従来の第一原理計算を大幅に凌駕する精度と速度を達成したことを報告しています。
🔬 physics
Teaching Artificial Intelligence to Perform Rapid, Resolution-Invariant Grain Growth Modeling via Fourier Neural Operator
本研究は、フーリエ神経作用素（FNO）を用いて解像度に依存せず多結晶系の微細構造進化を高精度かつ高速に予測する代理モデルを開発し、従来のフェーズフィールド法に比べて計算コストを大幅に削減しつつ、異なるスケールや解像度での汎化性能を実現したことを報告しています。
🔬 materials science
Guidelines for the optimization of hafnia-based ferroelectrics through superlattice engineering
ハフニア系強誘電体の性能向上と持続可能性を両立させるため、純粋なジルコニア層を挟んだ超格子構造を設計し、記録的な残留分極値と耐久性を達成した研究が報告されています。