🔬 材料科学
Indirect prediction and screening of frustrated magnetic materials using machine learning
本論文は、キュリー・ワイス温度とネール温度を独立して推定することにより磁気フラストレーション指数を間接的に予測するCatBoostを用いた機械学習ワークフローを提示し、67,000を超える化合物を選別することで、新規の酸化物系を含む20個の高信頼なフラストレート磁性候補物質を特定することに成功した。
🔬 Category
cond-mat.mtrl-sci
4820 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。
🔬 材料科学
Hidden Spin-Valley Hall Effect and Gate-Switchable Electric Hall Effect in 2D Altermagnets
本論文は、スピン・バレー・層結合を持つ2次元アルターマグネットが、外部場によってゲート切り替え可能な電気的ホール信号へと顕在化し得る隠れたスピン・バレー・ホール効果を示すものであり、全電気的なバレー・スピン制御および磁気光学への新たな対称性に基づく経路を提供するものである。
🔬 材料科学
EpNet-Si: Atomic Form Factors Learned from Band Structures
本論文は、局所的な環境から原子形式因子を学習することで、多様な結晶構造にわたって密度汎関数理論に匹敵する誤差で高速かつ正確なバンド構造予測を実現する、シリコンのための等変ニューラルネットワーク強化型経験的擬ポテンシャル法であるEpNet-Siを導入するものである。
🔬 材料科学
Pressure-Driven Evolution of the Physical Properties of Layered Y2GaB and Y2InB MAB Phases: A Comparative First-Principles Study
この第一原理研究は、20 GPaまでの層状Y2GaBおよびY2InB MAB相の圧力依存的な構造、弾性、電子、および振動特性を比較しており、Y2GaBが圧縮下で熱的および弾性的性能を向上させつつ機械的安定性を維持する一方で、Y2InBは常圧を超えると不安定になることを明らかにし、それによって、圧力駆動の進化を支配する上でのMサイト置換の決定的な役割を解明している。
🔬 材料科学
Pressure-transferable universal machine-learning potentials: the WBM-MatPES benchmark and Tuga-FF
本論文は、高圧下における機械学習ポテンシャルを体系的に評価するためのWBM-MatPESベンチマークデータセットを導入し、常圧および150 GPaに達する極限圧力条件下において既存の手法を大幅に上回る精度を維持するグラフトランスフォーマーモデルであるTuga-FFを提示する。
🔬 材料科学
Selective faceting induced by Hexagonal Boron Nitride on curved Platinum substrate
本研究は、実験的な特性評価と第一原理計算を組み合わせることで、曲面を持つ白金基板上での六方晶窒化ホウ素の成長が、オーバーレイヤーと基板間の相互作用強度の変化を通じて表面ファセットの相対的な安定性を変化させることにより、特定の結晶面への選択的なファセッティングを誘起することを実証するものである。
🔬 材料科学
Inverse Designing Reconfigurable Piezoelectric Tensors via Architectural and Modal Programming
本論文は、再構成可能な圧電テンソルのアーキテクチャおよびモードのプログラミングを可能にするグラフベースの逆設計フレームワークを提示するものであり、これにより、従来の集合体に比べて体積を大幅に削減しながら、単一の構造で複数の方向におけるプログラム可能な周波数選択的センシングおよびアクチュエーションを実現する。
🔬 材料科学
Enhancing Quasi-Two-Dimensional Electronic Structure in Bi2O2Se via Chlorine Substitution
本研究は、Bi2O2Seにおける塩素置換が、高い電子移動度といった主要な電子特性を維持しつつ、その擬似二次元性を高めるためのファンデルワールスギャップを効果的に導入し、広範なバンドギャップエンジニアリングを可能にすることを実証している。
🔬 材料科学
Large Out-of-plane Polarization in Two-dimensional Bi2O3 Monolayers Predicted by an AI-driven Inverse-design Workflow
本研究は、AI駆動型の逆設計ワークフローを機械学習ポテンシャルおよび第一原理計算と統合することにより、極めて大きな面外分極を示す、動的に安定な2種類の2D Bi2O3単層を予測し、次元性に起因する対称性の破れが高分極2D酸化物の発見に向けた有効な戦略であることを実証している。
🔬 材料科学
Atoms that Matter: Largest Materials Datasets Are 99% Redundant, and Local Chemistry Can Guide the Required 1%
本研究は、構造的および化学的に異なる局所環境を選択することで、OMat24データセットの1%未満のデータを用いて機械学習力場を学習させても、1億個の構造からなる全データセットで学習させたモデルと同等の精度が得られることを示しており、汎用的な材料モデリングにおいては、単なるデータの量ではなく化学的な多様性が決定的な要因であることを証明している。