3284 편의 논문
물질 과학과 응집물질 물리학은 우리 주변의 고체와 액체가 어떻게 작동하는지를 탐구하는 분야입니다. 이 영역에서는 전기가 어떻게 흐르고, 자석은 왜 자성을 띠며, 새로운 재료가 어떤 특성을 가지는지 등 일상생활을 바꾸는 기초 원리를 연구합니다.
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이 논문은 계열의 -파 알터마그넷(altermagnet)을 거울 대칭에 의해 보호되는 견고한 스핀-밸리 결합 노달 라인 페르미온(spin-valley-locked nodal-line fermions)을 구현하기 위한 다재다능한 플랫폼으로 규명하며, 층 공학(layer engineering)과 전자 상관관계(electronic correlations)를 통해 이러한 위상 상태를 분리하기 위한 일반적인 설계 원리를 제공한다.
이 관점은 에너지 소재 발견의 차세대 개척지가 정적인 제로 온도 에너지 예측을 넘어 실제 작동 조건에서 재료의 거동을 지배하는 엔트로피와 비조화성의 필수적인 역할을 포착할 수 있는 열역학 정보 기반 머신러닝 모델을 개발하는 데 있다고 주장한다.
제1원리 계산은 정렬된 가 반전 대칭성을 깨뜨려 거대한 벌크 라쉬바(Rashba) 스핀 분할과 견고한 위상 표면 상태를 나타냄을 밝혀냈으며, 이를 통해 벌크와 표면의 스핀-전하 수송 현상이 공존하는 것을 조사하기 위한 독특한 플랫폼으로서의 지위를 확립하였다.
본 연구는 전이 금속 산화물의 cRPA 유도 허바드 상호작용 매개변수(, , )를 정확하게 예측하는 물리 정보 기반 머신러닝 모델을 제시하며, 이를 통해 고처리량 스크리닝 능력과 이러한 상호작용을 지배하는 전자적 및 구조적 요인에 대한 새로운 물리적 통찰력을 모두 제공한다.
PUDA는 자율 주행 실험실을 위한 헤드리스(headless) 방식의 AI 네이티브 하드웨어 하네스를 도입하여, 기존의 그래픽 인터페이스를 결정론적 명령줄 런타임으로 대체함으로써 자율 에이전트가 실험을 수행하는 동시에 구조화되고 연결된 기록을 통해 완전한 데이터 추적성 및 감사 가능성을 보장합니다.
본 연구는 스캐닝 질소-공석 자력계를 활용하여 기계적 변형이 벌크 -MnTe 내의 알터자성 도메인을 압축 중에는 도메인 병합의 이력 현상을 통해, 그리고 하중 제거 시에는 준안정적 파편화를 통해 제어함을 밝힘으로써 변형 프로그래밍이 가능한 스핀트로닉스 소자를 위한 경로를 구축한다.
이 논문은 플랫 밴드(flat-band) 시스템에서 RKKY 교환 상호작용이 가상 밴드 간 전이에 의해 지배되며, 이로 인해 밴드 갭과 양자 기하학 모두에 의해 결정되는 지수적 감쇄 길이를 갖게 되는 한편, 분산의 복원이 기하학적 선택 효과를 유도하여 감쇄 꼬리(decay tail)를 에서 로 변화시킬 수 있음을 입증한다.
기계 학습 포스 필드 기반 분자 역학 시뮬레이션을 사용한 본 연구는 강유전성 Hf0.5Zr0.5O2에서의 분극 전환이 기존의 단순 변위 모델이 아니라, 독특한 "우회(detour)" 경로와 내부적 자기 보상(self-compensation)을 포함하는 3배위 및 4배위 산소 원자 간의 협동적이고 일시적인 교환에 의해 구동됨을 밝혀냈다.
이 분자 역학 연구는 비정질 난용성 금속(V, Nb, Mo, Ta, W)이 나노 인덴테이션 과정에서 전단 구동 벌크 핵 생성 및 성장을 거쳐 bcc 결정으로 변형된다는 것을 밝혀냈으며, 이들의 결정 형성 능력은 V에서 W로 갈수록 감소하고 인덴테이션 속도에 반비례하여 나타나는데, 이는 변형 속도가 열역학적 구동력이 아닌 결합 강도에 의해 지배됨을 나타낸다.
본 연구는 MnFeCoNi 기반 고엔트로피 합금에서 Cr을 Cu로 치환하는 것이 유리한 중간체 결합을 위한 전자 구조를 조절하고 산소 발생 반응 동안 동적인 Cu-풍부 표면 재구성을 유도함으로써 양방향 알칼리 수전해 성능을 크게 향상시킨다는 것을 입증한다.