🔬 materials science
Data-Driven Estimation of the interfacial Dzyaloshinskii-Moriya Interaction with Machine Learning
この論文は、磁気バブルドメインの画像から機械学習を用いて界面 Dzyaloshinskii-Moriya 相互作用を直接かつ高精度に推定する手法を開発し、ノイズや試料の不均一性に対する頑健性および訓練範囲外への汎化能力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
First principles electric field gradients at A and B site cations across the NaRTiO4 Ruddlesden Popper series
本論文は、NaRTiO4 ラッデンス・ポッパー系列の第一原理計算を通じて、イオン半径に依存する構造変化と電子物性の進化を解明し、電気場勾配（EFG）テンソルの特性を指標として、NMR や PAC などの実験手法により争われている基底状態の対称性を特定するための道筋を示したものである。
🔬 materials science
Singing Materials: Initial experiments in applying sonification to phonon spectra
本論文は、材料の格子振動（フォノン）データを聴覚化（ソニフィケーション）する Python パッケージ「SingingMaterials」を開発し、ユーザー調査を通じて聴覚表現が材料特性の理解に有効な補完手段となり得ることを示した研究です。
⚛️ quantum physics
Oxide-nitride heteroepitaxy for low-loss dielectrics in superconducting quantum circuits
本研究では、パルスレーザー堆積法で成長させた TiN/-AlO/TiN 異種エピタキシャル構造を用いて、超伝導量子回路向けの低損失誘電体として単結晶 -AlO の内在的二準位系損失が極めて低いことを初めて実証し、その有効性を確立しました。
🔬 materials science
Energy level alignment of vacancy-ordered halide double perovskites
本研究は、非経験的誘電率依存ハイブリッド汎関数を用いた第一原理計算により、欠陥秩序型二重ペロブスカイト（CsMX）の電子物性、表面安定性、およびエネルギー準位整列を解明し、表面終端構造がキャリア寿命に与える影響や光電子デバイスへの適用可能性を明らかにした。
🔬 materials science
Long-range interaction effects on the phase transition, mechanical effect, and electric field response of BaTiO3 by machine learning potentials
BaTiO3 における長距離相互作用の導入が、相転移温度や弾性定数、誘電率などの定量的精度を向上させる一方で、相転移や電気的ヒステリシスといった定性的な強誘電挙動には大きな影響を与えないことを、機械学習ポテンシャルを用いた比較研究から明らかにした。
🔬 materials science
Quantum anomalous Hall effect in monolayer transition-metal trihalides
この論文は、第一原理計算を用いて二次元遷移金属三ハライド単層を系統的に調査し、MnF3 と PdF3 がスピン軌道相互作用により非自明なトポロジカル相（量子異常ホール効果）を示すことを明らかにし、電子配置とスピン軌道結合がどのように磁性とトポロジカル相を形成するかという一般的な傾向を解明したものである。
🔬 materials science
Machine Learning Assisted Reconstruction of Local Electronic Structure of Non-Uniformly Strained MoS2
この論文は、密度汎関数理論と再帰型ニューラルネットワークを組み合わせることで、AFM およびラマン分光データから非一様歪みを受けた MoS2 の局所電子構造を再構築し、面内歪みに比べて二軸曲げ歪みがバンドギャップの大幅な縮小や誘電率の増加を誘起して電気的輸送を促進することを明らかにしたものである。
⚛️ general relativity
Mexican Burrowing Toads as gravitational wave detectors
この論文は、メキシコヒキガエルの鳴き声が重力波と似ているという仮説に基づき、その鳴き声の解析を通じて重力波を検出しようとしたが結果は得られなかったものの、この手法が安価な重力波検出の支援手段となり得ると提案する、明らかに風刺的な内容である。
🔬 materials science
Decoding Dopant-Induced Electronic Modulation in Graphene via Region-Resolved Machine Learning of XANES
本論文では、密度汎関数理論と機械学習を組み合わせ、ホウ素や窒素でドープされたグラフェンの X 線吸収微細構造（XANES）スペクトルを領域ごとに解析した結果、π*領域の分析がベダー電荷やドープ原子 - 炭素結合長といった局所電子状態記述子の予測に最も有効であることを明らかにし、ドープグラフェンの構造 - 物性相関を解明する強力な手法を確立しました。