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。

19 GHz Single-Ended-to-Balanced Modified Ladder-Lattice Filters Realized Using Periodically Polarized AlScN BAW Resonators

本論文では、外部バランを必要とせず、低挿入損失、高帯域外阻止特性、および無線通信アプリケーション向けの競争力のある性能を実現する、周期的に分極されたAlScN BAW共振器を用いた2つの19 GHzシングルエンド・バランス変換型修正ラダー格子フィルタを提案する。

Merrilyn M. A. Fiagbenu, Shun Yao, Siddhant Sahoo, Mojtaba Hodjat-Shamami, Daeho Kim, Craig Moe, Pinal Patel, Ramakrishna Vetury, Roy H. Olsson III2026-06-02🔬 physics.app-ph

Beyond Text and Tables: Vision-Language Model Integration in ComProScanner for Extracting Materials Data from Scientific Figures with High Accuracy

本論文は、科学的な図表から組成・物性データを自動的に抽出するために視覚言語モデルを統合した、ComProScannerフレームワークの強化版を提示するものであり、テキスト、表、および画像から材料データをマイニングするための初の完全自動化されたマルチモーダルなパイプラインを確立しつつ、高い精度と費用対効果を実現している。

Aritra Roy, Enrico Grisan, Chiara Gattinoni, John Buckeridge2026-06-02🔬 cond-mat.mtrl-sci

Advances in electrical contacts to single crystals of emerging materials for transport measurements

本レビューは、新たな単結晶における高品質でリソグラフィによって定義された多端子電気接点の作製における近年の技術的進歩を強調しており、信頼性の高い輸送測定のために、それらの不規則な形状や構造的特性によって生じる課題を克服するための実用的なガイドを提供するものである。

Huandong Chen, Abhay. N. Pasupathy, Jayakanth Ravichandran2026-06-02🔬 cond-mat.mtrl-sci

Data-Driven Discovery of Unconventional Antiferromagnets

本論文は、膨大な材料データベースをスクリーニングして、これまで報告されていなかった36種類のアルターマグネットと9種類のラッティンジャー補償フェリマグネットを特定および分類する、スケーラブルでデータ駆動型のフレームワークを提示し、有望なスピントロニクス応用を持つ非従来型反強磁性体の発見に向けたハイスループットな経路を確立するものである。

Qirui Cui, Chenxu Liu, Anna Delin, Kaiyou Wang2026-06-02🔬 cond-mat.mtrl-sci

Synthesis of single-layered fluorographdiyne nanosheets via selective on-surface 2D covalent polymerization

本論文は、コバルト触媒とコロネン・テンプレーティングを組み合わせた選択的なオンサーフェス2D共有結合重合法を用いることで、これまで課題となっていた大規模かつ欠陥のないドメインの実現を克服し、Au(111)表面上に最大60×60 nm²の単層フルオログラファジイン・ナノシートの合成に成功したことを報告するものである。

Chen-Hui Shu, Yi Zheng, Tao Lin, Li-Xia Kang, Zhang Qu, Zhi-Yu Wang, Ying Wang, Zheng-Yang Huang, Qian Liu, Hang Xu, Chong Chen, Yangfan Wu, Longteng Xiao, Mengxi Liu, Xiaohui Qiu, Pei-Nian Liu, Deng- (…)2026-06-02🔬 cond-mat.mtrl-sci

Impact of Disorder Dynamics and Multi-Domain Kinetics on the Sliding Ferroelectricity of CVD-Grown 3R-WSe2 Bilayers

本研究は、グラフェンベースの電界効果トランジスタを用いて、成長に伴う構造的無秩序とマルチドメイン・キネティクスがCVD成長させた3R積層WSe2二層膜の分極反転挙動を決定づける重要な要因であることを実証し、ファンデルワールス強誘電デバイスの最適化に向けた重要な知見を提供するものである。

Sourav Paul, Prasenjit Ghosh, Krishna Prasad Maity, Vineet Pandey, Abhijith M. B., Premananda Chatterjee, Kenji Watanabe, Takashi Taniguchi, Nicholas R. Glavin, Ajit K. Roy, Atindra Nath Pal, Vidya Ko (…)2026-06-02🔬 cond-mat.mtrl-sci

Topological Edge States from Molecular Chirality: A General Framework for Dimerized Dipolar Arrays

本論文は、二量体化した双極子配列における分子キラリティが、独自の立体化学的ラベル付けを伴う調整可能なトポロジカル・エッジ状態を誘起することを示し、準一次元的なトポロジカル量子物質のための制御可能なプラットフォームを提供する、一般的な理論的枠組みを確立するものである。

Muhammad Arsalan Ali Akbar, Mohsin Raza, Sabre Kais2026-06-02🔬 physics.app-ph

Property Prediction of Stacked Bilayer Materials: A Multimodal Learning Approach

本論文は、積層された二層2次元材料の界面をモデル化し、その創発的特性を予測するための新しいマルチモーダル学習手法を提案しており、ベースラインの手法と比較して優れた有効性と効率性を実証することで、AI駆動による材料探索における空白を埋めるものである。

An Vuong, Minh-Hao Van, Chen Zhao, Xintao Wu2026-06-02🔬 cond-mat.mtrl-sci

How Can Machine Learning Accelerate CALPHAD Free Energy Modeling?

本論文は、物理学に基づいた元素記述子をRedlich-Kisterフレームワークに組み込んだハイブリッド機械学習手法が、従来のCALPHADモデリングのデータ制約を効果的に克服し、未知またはデータが乏しい合金系に対する熱力学相互作用パラメータの堅牢なゼロショット予測を可能にすることを実証するものである。

Chen Shen, Muhammad Waqas Qureshi, Mark Asta, Izabela Szlufarska, Dane Morgan2026-06-02🔬 cond-mat.mtrl-sci