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。

Agentic Design of Compositional Descriptors via Autoresearch for Materials Science Applications

本論文は、材料物性予測のための化学的に解釈可能な組成ベース記述子を自律的に設計し反復的に洗練する自動研究フレームワーク「Automat」を紹介し、バンドギャップおよびキュリー温度の予測において既存のベースラインを成功裏に上回る一方で、探索戦略と複雑性の制御における現在の限界を浮き彫りにしている。

Matteo Cobelli, Stefano Sanvito2026-05-15🔬 cond-mat.mtrl-sci

Compositional and Magnetic Characterisation of Oblique Co and Fe Nanowire Structures Fabricated Using Focused Electron Beam Induced Deposition

本研究は、コバルトおよび鉄ナノワイヤの集束電子線誘起堆積(FEBID)において、非一様な成長ダイナミクスにより斜め成長角度で金属含有量および磁気誘導が低下することを示すが、これらの変動は、0°から60°の角度にわたって均一な組成を有する構造を製造するために低電圧および高電流を用いるなど、ビームパラメータを最適化することで軽減可能であることを明らかにする。

Aurys Silinga, Keir Edgar, Stephen McVitie, Kayla Fallon, András Kovács, Rafal E. Dunin-Borkowski, Trevor P. Almeida2026-05-15🔬 cond-mat.mes-hall

Melting Behavior and Phase Stability of CaO from Neural Network Potentials: a Molecular Dynamics Study

本研究は機械学習原子間ポテンシャルを用いて大規模分子動力学シミュレーションを実施し、酸化カルシウムの融点、融解エンタルピー、および高圧融解曲線を決定し、圧力依存性を持つ過熱比を明らかにするとともに、イオン性酸化物の相安定性を調査するための堅牢な枠組みとして機械学習原子間ポテンシャルを確立する。

Francesca Menescardi, Stefano de Gironcoli2026-05-15🔬 cond-mat.mtrl-sci

Atomically resolved intrinsic superconducting gap in (La,Pr)3Ni2O7 films

低温で転写された(La,Pr)₃Ni₂O₇薄膜に対して原子分解能走査型トンネル顕微鏡および分光法を適用した本研究は、酸素欠損に起因する V 字型スペクトルと区別される、2 つの明確なエネルギー尺度を有する本質的なノードなし超伝導ギャップを明らかにし、二層ニッケレートの対称性に関する重要な知見を提供する。

Xinxin Wang, Yaqi Chen, Cui Ding, Lizhi Xu, Jian-Jian Miao, Guangdi Zhou, Zhuoyu Chen, Yu-Jie Sun, Jin-Feng Jia, Qi-Kun Xue2026-05-15🔬 cond-mat.mtrl-sci

Generative reconstruction of 2D and 3D polycrystalline microstructures using symmetrized hyperspherical harmonics

本論文は、MCRpy に実装されたオープンソースの微分可能フレームワークを提示し、これは対称化された超球面調和関数と高度な空間相関記述子を活用して、限られた 2 次元方位データから高忠実度の 2 次元および 3 次元多結晶微構造を効率的に生成し、それによって材料設計のための堅牢な構造 - 物性相関研究を可能にする。

Ali R. Safi, Paul Seibert, Santiago Benito, Alexander Raßloff, Markus Kästner, Benjamin Klusemann2026-05-15🔬 cond-mat.mtrl-sci

Current induced magneto-optical Kerr effect as a probe of Dirac carriers in Bi1x_{1-x}Sbx_x alloy

本研究は、Bi1x_{1-x}Sbx_x合金における電流誘起型磁気光学カー効果(MOKE)が、遷移金属を上回る信号強度と、従来の放物線バンド理論ではなくディラック電子モデルと整合する抵抗率および移動度に対する明確なスケーリング関係によって示されるように、ディラックキャリアを同定するための強力なプローブとして機能することを示している。

Ryota Miyazaki, Shunzhen Wang, Guanxiong Qu, Yukihiro Marui, Yuta Kobayashi, Masashi Kawaguchi, Masamitsu Hayashi2026-05-15🔬 cond-mat.mes-hall

Fragmented charged domain wall below the tetragonal-orthorhombic phase transition in BaTiO3

本研究は、チタン酸バリウムにおいて正四面体相から斜方相への相転移温度以下で頭対頭帯電ドメイン壁の導電性が劇的に低下するのは、壁が帯電と非帯電のマイクロメートルスケールの断片が交互に並ぶように分裂し、巨視的な導電チャネルを分断するためであることを明らかにした。

Petr S. Bednyakov, Iegor Rafalovskyi, Jiri Hlinka2026-05-14🔬 cond-mat.mtrl-sci

Chirality-Induced Spin Selectivity: Nonlinear Spin Response from Electron-Phonon Scattering

第一原理的な時空密度行列ダイナミクスを用いた本研究は、三角晶セレンにおいて、カイラルフォノンの角運動量によって媒介される谷間散乱に起因する非線形スピン蓄積が、カイラリティ誘起スピン選択性(CISS)効果と線形コリニアなエデルシュタイン効果とを区別することを明らかにする。

Mayank Gupta, Andrew Grieder, Mayada Fadel, Jacopo Simoni, Junting Yu, Ravishankar Sundararaman, Yuan Ping2026-05-14🔬 cond-mat.mtrl-sci

Random phase approximation-based local natural orbital coupled cluster theory

本論文は、局所自然軌道に基づくクラスター(LNO-CC)法において、第二階モラー・プレセット摂動論(MP2)に対する堅牢な代替手段としてランダム位相近似(RPA)を導入し、RPA に基づく LNO-CC が大きなエネルギーギャップを持つ系では精度を維持しつつ、金属系では著しく速い収束を示すことを実証する。

Ruiheng Song, Xiliang Gong, Aamy Bakry, Hong-Zhou Ye2026-05-14🔬 cond-mat.mtrl-sci