2732 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。
本論文は、液体中の二つの非等価核スピンに対する緩和機構のマルチレート特性を提示し、従来の測定法と最大に絡み合った疑似純粋ベル状態を用いた新規手法を組み合わせることで、微視的理論の実験的・理論的検証、非従来型の緩和寄与の同定、および対内磁気双極子相互作用に対する普遍的な比率の確立を実現する。
本論文は、10 kV を超える耐圧および 2.3 GW/cm を超える電力性能指数を有する垂直型 NiOx/(011) -GaO 異種接合ダイオードの作製を報告し、厚い (011) -GaO エピタキシャル層において >5.3 MV/cm という記録的な平行平面耐電界を達成したものである。
本論文は、強化学習を活用して電気化学インピーダンス分光データから等価回路モデルの自動生成を実現するオープンソースの Python プラットフォーム「AutoREC」を紹介し、合成データセットにおいて高い精度を達成するとともに多様な実験系にわたって強力な汎化性能を発揮し、スケーラブルかつ自律的な電気化学分析を可能にするものである。
本研究は、3 次元ディラック半金属 Cd3As2 の静電ゲートにより、ベリー曲率駆動の直線偏光成分を選択的に変調することでテラヘルツ放射のキラリティをプログラム可能に制御でき、その結果として偏光状態をポアンカレ球全体にわたって調整可能であることを示している。
本研究は、二層六方晶窒化ホウ素における超高速かつコヒーレントなスライディング強誘電性スイッチングをシミュレートするために、MACE 機械学習ポテンシャルと等変性グラフニューラルネットワークを統合した新たな深層学習フレームワークを採用し、実験的なヒステリシスループを再現する実用的な 5 ピコ秒のメカニズムを明らかにした。
本研究は、FePt/FeRh 二層構造が、本質的な異方性を軟化させるのではなく、界面交換結合とドメイン壁移動性の向上を通じて FeRh の相転移を利用し FePt の保磁力を低下させることで、熱支援磁気記録の効率を大幅に向上させることを実証している。
VibroML は、機械学習ポテンシャルと遺伝的アルゴリズムを活用して動的安定性の修正を自動化し、有限温度安定性を検証し、組成空間を体系的に探索するオープンソースの Python ツールキットであり、これによりハイスループット材料スクリーニングを単なる安定性検証から物理的に妥当な結晶構造を生成するための包括的なワークフローへと変革する。
本研究は、微調整された大規模言語モデルであるCrystaLLM-が条件ベクトルを効果的に活用して安定した新規MAX相構造を標的化・生成し、それによって効率的な計算スクリーニングを通じてMXenesの前駆体の発見を加速し得ることを示している。
本論文は、Ni-Mn-Ga 5 層変調マルテンサイトにおける変調フォノンが、整合状態および弱い非整合状態において外部せん断荷重を実効的に緩和する異常な巨視的せん断コンプライアンスの源として機能し、自発的単斜歪みや双晶形成といった主要な格子特性を説明することを示す機械的モデルを提案する。
本研究は不完全な固体相転移の幾何学的モデルを三次元に拡張し、変換履歴がその後のプレートサイズ分布を変化させる純粋な幾何学的記憶効果が次元を超えて頑健であるが、二次元系において三次元系よりも著しく強いことを示している。