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

Comparing Hubbard parameters from linear-response theory and a Hartree-Fock-based approach

本研究は、遷移金属酸化物におけるハバードUUおよびVVパラメータの算出において、線形応答理論とハートリー・フォックに基づく擬ハイブリッド汎関数アプローチを体系的に比較し、両手法は部分的に占有されたdd状態については一致するものの、その根底にある仮定や擬ポテンシャルの選択に対する感度の違いにより、ほぼ空または満たされた殻やサイト間相互作用については著しく異なる結果をもたらすことを明らかにしている。

Wooil Yang, Iurii Timrov, Francesco Aquilante, Young-Woo Son2026-10-02
🔬 材料科学

Reducing TLS loss in tantalum CPW resonators using titanium sacrificial layers

著者らは、タンタル膜の上に極薄のチタン犠牲層を堆積させることが、固相酸素ゲッターとして機能して天然の酸化物界面を化学的に還元し、それによってタンタルコプレーナ導波路共振器の内部品質係数を150万以上にまで3倍以上向上させることを実証している。

Zachary Degnan, Chun-Ching Chiu, Yi-Hsun Chen, David Sommers, Leonid Abdurakhimov, Lihuang Zhu, Arkady Fedorov, Peter Ja (…)2026-10-02
🔬 材料科学

Transferable Graph Neural Network Surrogates for Molecular Dynamics Across Crystal Symmetries

本論文は、対称性固有の修正や明示的な力の評価を必要とすることなく、異なる結晶対称性(FCCアルミニウム、BCC鉄、およびHCPマグネシウム)にわたって分子動力学を伝播させるために原子変位を直接予測する、転移可能なグラフニューラルネットワークサロゲートフレームワークを提示し、高い精度でナノ秒スケールの安定したシミュレーションを実現する。

Judah Immanuel, Avik Mahata, Aniruddha Maiti2026-10-02
🔬 材料科学

Thermodynamic origins of multimode spinodal decomposition in multicomponent alloys

本論文は、多成分合金は通常、混合の傾向によって単一モードのスピノーダル分解を起こすが、二成分間の相互作用パラメータを特定の配置にすることでマルチモード不安定性を誘起でき、それによって局所的に変化する固溶体を持つ複雑な微細構造の設計が可能になることを示す理論的枠組みを確立するものである。

Pravan Omprakash2026-10-02
🔬 材料科学

From Energy-Force Weighting to Primal-Dual Optimization of Machine-Learned Interatomic Potentials

本論文は、従来のエネルギー・力による重み選択を力制約付きのフィッティング手順に置き換える主双対最適化フレームワークを提案しており、この手法が様々な材料において、低誤差の性能を維持しつつ大幅な計算速度向上を実現するだけでなく、機械学習による原子間ポテンシャルを選択するためのより堅牢かつ明示的な規則を提供することを実証している。

Chenyu Wang, Yangshuai Wang, Lei Zhang2026-10-02
🔬 材料科学

Layer-by-layer growth of highly aligned MoS2_2 nanoribbon arrays

本論文は、サファイア基板上への高度に配向した単結晶MoS2_2ナノリボンを層ごとに制御して成長させるための化学気相蒸着戦略を提示するものであり、これにより、単層と比較してキャリア移動度および電流密度が大幅に向上したトランジスタの作製を可能にする。

Kaichi Yamamoto, Pablo Solís-Fernández, Haiming Sun, Yanlin Gao, Yeri Lee, Yushan Tseng, Aika Uchida, Masahiro Hara, Sun (…)2026-10-02
🔬 材料科学

Anisotropic medium-range order uncovers dynamic crossovers in glass-forming liquids

本研究は、粒子サイズを超える構造的長さスケールによって特徴付けられる異方的な中距離秩序が、ガラス形成液体における高温および低温の両方の動力学的クロスオーバーにおいてピークに達することを明らかにする新たな四点相関関数を導入しており、それによって、これら明確な緩和メカニズムの変化を単一の構造的観測量へと結びつけている。

Kamlesh Mishra, Rajesh Ganapathy, Walter Kob2026-10-02
🔬 材料科学

Landau-like formalism for the thermal-runaway and filamentation instabilities in switching Mott devices

本論文は、スイッチングMottデバイスにおける熱暴走およびフィラメント形成不安定性をサドルノード分岐としてモデル化する理論的なランダウ様形式を確立しており、この枠組みはVO2薄膜の実験的観察によって定量的に検証されており、メモリスタ技術を最適化するための予測的基礎を提供するものである。

Aniket Bajaj, Anudeep Tullibilli, Arup Basak, Pavan Nukala, Bhavtosh Bansal2026-10-02
🔬 応用物理学

Topo-Spectral Percolation Descriptors for Mechanistic Ion Transport Pathways from Static Crystal Structures

本論文は、物理学に基づいた移動ネットワークを解析することにより、静的な結晶構造からイオン輸送メカニズムと経路を迅速に予測する、校正不要な手法であるトポロジー・スペクトル・パーコレーション記述子(TSPD)を導入するものであり、材料スクリーニングにおけるコストのかかる分子動力学シミュレーションに代わる、計算効率の高い選択肢を提供する。

Diptendu Roy, Chiku Parida, Juan María García-Lastra, Arghya Bhowmik2026-10-02