3501 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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아래에는 이 분야에서 최근 공개된 최신 연구 논문들이 나열되어 있습니다.
이 논문은 박막 리튬 나이오베이트 변환기를 통해 임의의 결정에 고고조파 벌크 음향 공진기 (HBAR) 를 통합하여 극저온 및 기가헤르츠 대역에서 스핀 - 포논 상호작용을 물질에 구애받지 않고 정량적으로 분석하는 새로운 플랫폼을 제시하고, 칼슨 텅스텐산염과 이트륨 규산염에서 이를 검증하여 협동도를 0.5 까지 달성함을 보여줍니다.
이 논문은 Mn 도핑이 삼각형 의 자성 기저 상태를 페리자성에서 강자성으로 전이시키고, 실험 및 이론 계산을 통해 이를 규명하여 화합물의 자기적 성질을 조절할 수 있음을 보여줍니다.
이 논문은 원자 수준의 분석과 이론 계산을 통해 1 차원 및 2 차원 레피도크로사이트 구조의 이산화티타늄을 연구하고, 특히 탄소와 같은 경량 불순물의 혼입이 1 차원 물질의 비정상적인 이방성 성장에 미치는 영향을 규명했습니다.
이 논문은 Ru 도핑에 의한 격자 팽창, 특히 b 축의 비등방적 신장이 MnP 의 나선형 자기 질서를 안정화시켜 나선 자기 정렬 온도를 51 K 에서 215 K 로 획기적으로 높인다는 것을 실험 및 이론을 통해 규명했습니다.
이 논문은 D-Wave 양자 어닐러를 활용하여 및 BaCoVO 계열의 좌절된 이징 자석에서 1 차원적 성질에서 2 차원적 성질로 넘어가는 과도기 영역을 분석한 결과, 준 1 차원 영역에서 양자 요동이 고전적 자성 안정성 창을 약 55% 일괄적으로 억제하는 보편적 현상이 관찰됨을 규명했습니다.
이 논문은 자동화된 LbL-LPE 스핀 코팅 전략을 통해 결정학적 배향이 제어된 고품질 MOF 박막을 재현성 있게 제조하고, 이를 다양한 배향 의존성 응용 분야에 활용할 수 있음을 입증했습니다.
이 논문은 순차적 정제 워크플로우로 훈련된 그래프 신경망 기반 머신러닝 전위를 개발하여 알루미늄의 용융 및 나노다결정 변형을 백만 개 원자 규모로 정밀하게 시뮬레이션함으로써, 기존 전위 모델의 한계를 극복하고 미세구조 및 기계적 거동을 정확하게 예측할 수 있음을 입증했습니다.
본 논문은 알루미늄 기반 2 차원 준결정을 플라즈모닉 매개체로 활용하여 도파민을 고감도로 검출하는 새로운 광학 기반 SSPM 센싱 방법을 제안하고, 이를 실험 및 DFT 시뮬레이션을 통해 검증하여 신경퇴행성 질환의 조기 진단에 적용 가능성을 제시합니다.
이 논문은 고전하 이온과 고속 중이온 조사 하에서 다양한 기판 (SiO2, 금 등) 위에 위치한 이황화 몰리브덴 단층의 나노기공 형성 효율과 크기가 기판에 따른 전자적 에너지 소산 경로의 차이에 크게 의존함을 규명했습니다.
이 논문은 활성 학습을 기반으로 범용 기계 학습 포텐셜을 미세 조정하여 CO2 수소화 반응 네트워크에서 DFT 수준의 전이 상태 탐색을 가능하게 하고, 이를 통해 고처리량 촉매 스크리닝의 실현 가능성을 입증했습니다.