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。

🔬 applied physics

Janus-induced atomic reconstruction amplifies twist-angle modulation of interlayer thermal transport in moiré bilayers

本研究は、MoSSe/MoS2二層構造においてヤヌス誘起の鏡像対称性の破れを導入することが、歪んだ非周期パターンへの原子再構成を促進し、それが従来のツイスト二層MoS2と比較して層間結合を著しく弱め、熱伝導率のねじれ角依存性を1桁近く増幅させることを示している。

Bin Xu, Rulei Guo, Jie Sun, Hiroo Suzuki, Takuma Yoshida, Ichiro Nakaya, Koki Sawasaki, Yasuhiko Hayashi, Shohei Chiashi (…)2026-07-28
🔬 materials science

A DFT and Machine Learning-Assisted Study on the Lattice Thermal Conductivity of LiCdSb for Thermoelectric Applications

本研究は、密度汎関数理論と機械学習原子間ポテンシャルを用いてLiCdSbの熱電特性を調査し、低い格子熱伝導率と600 K以上の温度で1を超える性能指数(ZT)を明らかにしており、これにより、高温エネルギー変換の有望な候補としての地位を確立している。

R. Zosiamliana, Lalhriat Zuala, N. T. Tien, Vo Khuong Dien, A. Laref, D. P. Rai2026-07-28
🔬 materials science

Tailoring the Frequency-Dependent Optical Response of Hematite through Mono- and Co-Doping: A First-Principles Study

この第一原理研究は、ホウ素のドープがα\alpha-Fe2_2O3_3格子を不安定化させる一方で、イットリウムとの共ドープが構造的安定性を回復させ、低エネルギー吸収および光学応答を相乗的に向上させることを示しており、高度な光活性および光電子応用に向けてヘマタイトを調整するための実行可能な戦略を提示している。

Abdul Ahad Mamun, Muhammad Anisuzzaman Talukder2026-07-28
🔬 materials science

Local micromechanics in a mean-field model of glasses reveal key properties of its non-equilibrium RSB phase

本論文は、平均場ガラスモデルにおける局所的な力モノポールルに対する微視的な応答関数を定義することで、局所的な剛性と大域的な感受性との間の厳密な関係が明らかになることを示し、それによって、モデルの非平衡レプリカ対称性の破れ相と有限次元ガラスとを橋渡しし、そのソフトモード統計とボゾンピークとを関連付ける。

Makoto Suda, Edan Lerner, Eran Bouchbinder2026-07-28
🔬 optics

Dispersion models describing coupled systems in doped crystals. II. Infrared phonon excitations in GaAs single crystals and phonon-plasmon coupling in Zn-doped GaAs

本論文は、反射率、透過率、およびエリプソメトリのデータを同時にフィッティングすることを通じて、フォノン・プラズモン結合およびファノ型非対称性を記述することに成功した、固有およびZnドープGaAsの赤外光学特性を同時にモデル化する、一般化された温度依存分散フレームワークを提示するものである。

Daniel Franta, Beata Hroncova, Mihai-George Muresan, Stefan Zollner2026-07-28
🔬 materials science

Response-Selected Hidden Hyperuniformity in Hydrodynamic Active Matter

本論文は、流体力学的な活性物質における「応答選択的ハイパーユニフォーミティ(response-selected hyperuniformity)」の概念を導入し、局所的に中性なクラスターが活性力を遮蔽することで隠れた長距離秩序流を生み出す一方で、稀に発生する遮蔽されない瞬間が、この静かな流れのレジームを制限する有限の遮蔽長を生じさせることを示している。

Liyu Zhong, Yang Jiao2026-07-28
🔬 materials science

Square Net TaSiAs Nanowires with Topological Surface Conduction and Linear Magnetoresistance

本研究は、実験的な輸送測定および第一原理計算によって確認された、トポロジカルに保護された表面状態に起因する室温伝導性と非飽和な線形磁気抵抗を示す、スクエアネット格子を持つ化学的にカプセル化された単結晶TaSiAsナノワイヤの合成成功を報告するものである。

Anand Roy, Ofek Goldreich, Guy Ohad, Barun Barick, Olga Brontvein, Ora Bitton, Katya Rechav, Yishay Feldman, Leeor Kroni (…)2026-07-28
🔬 materials science

Catalyst Diffusion Transformer: Generative Inverse Design of Heterogeneous Catalysts

本論文は、吸着種、結合エネルギー、および触媒クラスを同時に条件付けすることにより、新規かつ妥当な不均一系触媒を効率的に設計する統一的な生成フレームワークであるCatalyst Diffusion Transformer (CatDiT) を導入しており、窒素還元のような標的反応に向けた候補プールを拡充する能力を成功裏に実証している。

Hayoung Doo, Dong Hyeon Mok, Seoin Back, Jonggeol Na2026-07-28
🔬 materials science

Aligning Heterogeneous DFT Datasets: A Graph Neural Network Approach to Cross-Functional Formation Energies

本論文は、クロスファンクショナルなエネルギー残差を予測することで異種混合のDFTデータセットを整合させることに成功したグラフニューラルネットワークの手法を紹介するものであり、これによりレガシーなPBE計算を高精度なr2SCAN精度へとアップグレードし、堅牢な材料AIモデルのためのマルチソースデータの統合を可能にする。

Yidong Huang, Tenglong Lu, Hanwen Kang, Junfeng Huang, Sheng Meng, Miao Liu2026-07-28
🔬 materials science

Neural RHEED alignment with limited training data during CdTe MBE growth

本論文は、わずか15枚のRHEEDパターンでの学習と、手動検査に代わる物理学に基づいた後処理の活用により、CdTe分子線エピタキシー成長中の結晶学的アライメントを自動化する、データ効率の高いニューラルビジョンシステムを提案するものである。

Bartłomiej Turowski, Jakub J. Meixner, RóĊa Dziewiątkowska, Wojciech Zaleszczyk, Tomasz Wojciechowski, Valentine V. Volo (…)2026-07-28