Machine Learning and Molecular Simulations Reveal Mechanisms of ZIFs Polymorph Selection
機械学習分類器とメタダイナミクスシミュレーションを組み合わせることで、本研究は、Zn(イミダゾラート)金属有機構造体における特定の多形選択が核生成前クラスター段階で既に決定されることを明らかにし、多形選択が合成過程の後半で起こるという仮説に挑戦する。
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2756 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。
Strong coupling between quantized magnon modes in a YIG microstucture and microwaves in a superconducting resonator
本論文は、集束イオンビーム加工によって実現された、10 ミクロン未満の YIG マイクロプレートレットにおける量子化されたマグノンモードと超伝導共振器内のマイクロ波光子との間の強結合の初の実現を報告し、これにより超低入力電力における効率的なオンチップ研究が可能となる。
NIMS-OS: An automation software to implement a closed loop between artificial intelligence and robotic experiments in materials science
NIMS-OS は、NAREE などのロボット実験システムと多様な AI アルゴリズムを統合して、電解質のような新材料を自律的に発見することを可能にする、完全自動化された閉ループ材料探索を実現するオープンソースの Python ライブラリおよび GUI アプリケーションです。
Bachelorthesis: Calculation of the magnetic properties of quarternary ThMn-type compounds with Zr as a substitution for Nd
本学士論文は、Zr と Ti を含む Nd 置換 ThMn型化合物の固有特性および磁性を密度汎関数理論計算を用いて調査し、希少希土類磁石の有望な代替品となる可能性を秘めた Nd 低含有量の四元材料を同定するものである。
aLLoyM: A large language model for alloy phase diagram prediction
本論文は、合金相図データでファインチューニングされた大規模言語モデルである aLLoyM を紹介し、これは多肢選択問題の予測精度を大幅に向上させ、成分記述から相図を生成するという新たな能力を実証することで、材料発見を加速するものである。
Electronic bounds in magnetic crystals
本論文は、モデル系を用いて示され、光吸収スペクトルを通じて解析された、電子密度、実効質量、軌道磁化、およびチャーン不変量といった様々な電子物性間の新たな一般化された束縛関係を、金属性および絶縁性の磁性結晶の両方において確立する体系的な研究を提示する。
Hexa-Graphyne: A Transparent and Semimetallic 2D Carbon Allotrope with Distinct Optical Properties
本研究は、ユニークな機械的軟らかさと明確な光学特性を有する安定した透明な半金属性の二次元炭素同素体であるヘキサグラファイン（HXGY）を確立し、そのナノエレクトロニクスおよびオプトエレクトロニクス応用における重要な可能性を浮き彫りにする。
Fermi-liquid behavior and characteristic temperature-dependent susceptibility in clean RuO crystal
本研究は、超純粋な RuO 単結晶が格子膨張に起因する増強された軌道寄与によって駆動される温度依存性を有する磁化率を示す弱相関 3 次元フェルミ液体状態を呈することを確立し、その磁気的性質に関する論争を解決した。
Benchmarking of Massively Parallel Phase-Field Codes for Directional Solidification
本論文は、実験的に妥当な条件下における Al-Cu 合金および SCN-カンファー合金の方向性凝固をシミュレーションする際に、GPU 加速型有限差分フェーズフィールドコード（GPU-PF）と CPU 並列化有限要素適応メッシュコード（PRISMS-PF）を包括的に比較するベンチマークを提示し、樹状晶の形態および先端ダイナミクスを予測する精度を検証するとともに、統合計算材料工学ワークフローを支援するための計算性能を評価するものである。
Tuning of Atomic Layer Deposition Pulse Time through Physics-Informed Bayesian Active Learning
本論文は、ラングミュア吸着モデルと二段階パラメータ推定戦略を統合した物理情報に基づくベイズ能動学習フレームワークを導入し、標準的なデータ駆動型アプローチと比較して、原子層堆積パルス時間を自律的かつ効率的に調整することで、より迅速な収束、より高い予測精度、および前駆体の使用量を大幅に削減することを実現する。