1287 件の論文
本論文は、二項推定器、タスクに基づいた観測量、および共形予測を統合することで、有限ショットのパウリ測定から多体量子もつれを診断し、信頼できるラベルまたは棄却を出力する較正された決定プロトコルを提案しており、20量子ビットまでの効果的な診断を実現するとともに、粗い診断にはグローバルなコヒーレンスで十分であるが、より微細な構造的詳細にはより豊かな局所情報が必要であることを明らかにしている。
本論文は、ポリマー結合爆薬および固体推進剤を対象として、XFEM、CZM、PFM、PD、およびDEMという5つの計算破壊モデリング手法を批判的に検討・比較し、それらの理論的基礎、剥離や破砕といった損傷メカニズムを捉える能力、ならびに安全性および構造的完全性の評価に向けたモデル選択の指針となるパラメータ較正と実験的検証の要件を評価するものである。
本研究は、高濃度にドープされたガリウム砒素における固有のキャリア・格子相互作用が、プラズモン・フォノン結合応答を通じて、未ドープの試料と比較して熱流束を2倍以上に増大させ、近接場放射熱伝達を著しく強化することを実験的に実証しており、ナノエレクトロニクスにおける可変的な熱管理への新たな経路を提示するものである。
本研究は、鉄系核融合材料における水素とヘリウムの結合が、ヘリウムによる内部加圧が応力集中を維持する一方で、界面の水素が格子間形成エネルギーを低下させることで欠陥の活性化を促進するという相補的なメカニズムを通じて、空隙を介した変形を駆動することを明らかにする、実験的制約に基づいたマルチスケール・フレームワークを確立するものである。
本論文は、Elsterらによる3次元ファデエフ方程式の再定式化を数値的に実装および検証し、移動対数特異性を排除することで、特に三体崩壊閾値以上において、従来の手法よりも優れた内部一貫性を持つ結果が得られることを示している。
本研究は、機械学習を用いたディープポテンシャル・フレームワークを採用することで、空孔依存的な銅の移動がいかにシリコン中の注入後再分布を支配するかを実証し、従来の手法よりも大幅に正確なアニール後深さプロファイルの予測モデルを提示するものである。
本論文は、銅箔および薄膜のシート抵抗を測定するための分圧器ベースのプローブ手法を提示するものであり、マイクロメートル厚の試料に対して再現性の高い結果を提供すること、および従来の四端子法では困難なナノメートル厚の薄膜の測定を可能にすることにおいて、その有効性を実証している。
本研究は、溶媒フリーの共蒸着がペロブスカイト/シリコンタンデム太陽電池における垂直方向の組成勾配を持つ2D/3D界面の形成を可能にし、嵩高い有機カチオンを排除しつつコヒーレントな結晶接続性を確保して欠陥形成を抑制することで、記録的な30.93%の変換効率と卓越した長期安定性を達成できることを実証している。
本論文は、自由空間における第二高調波発生を強化するために最適化されたAu/ITOハイブリッドナノピラーの幾何学的構造を特定し、実験的に検証することに成功した、プローブ認識型の小データ逆設計ワークフローを提示しており、その性能向上はイプシロン・ニア・ゼロ効果ではなく、局在プラズモンおよび界面電場に起因するものであるとしている。
本論文は、磁場を用いずに液滴を含む全誘電フォトニック結晶を利用することで、磁気バイアスなしにアルタースピン・テクスチャを動的に制御する、可視光から近赤外領域における初の磁石フリーかつ再構成可能なアルタースピン・フォトニック・システムを実証するものである。