4173 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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단축 변형 하의 반데르발스 반강자성체 FePSe에 대한 중성자 산란 실험은 인장 변형이 자기 질서와 스핀 여기 모두에서 대칭성으로의 전이를 유도하며, 이는 관찰된 상자성 상의 3-상태 포츠 네이머티티가 저온 지그재그 반강자성 상태와 관련된 잔류 질서에서 비롯됨을 직접적으로 입증한다.
본 논문은 정량적 저에너지 전자 회절에서 Pendry 의 를 대체하기 위해 수정된 신뢰도 인자 를 도입하여, 그 잡음 및 강도 오프셋에 대한 민감성을 해결하면서도 표면 구조 결정 최적화에서 동등하거나 더 우수한 성능을 입증한다.
본 연구는 10 nm 알루미늄 스칸듐 질화물 (AlBScN) 박막에 붕소를 도입함으로써 누설 전류와 항전기장을 현저히 감소시키면서 견고한 강유전체 스위칭을 가능하게 하여 AlBScN 을 저전압 CMOS 호환 비휘발성 메모리 응용을 위한 유망한 후보로 확립함을 보여준다.
본 논문은 다양한 조건 하의 복잡한 원자 시뮬레이션을 강건하게 분석하기 위해 알려진 프로토타입의 합성 교란을 기반으로 훈련하여 원자 배치의 노이즈 제거, 결정상 분류, 그리고 질서 변수 구축을 동시에 수행하는 통합된 미분 가능 확률 프레임워크를 제시한다.
본 논문은 열 요동과 유한 신장성이 반강성 고분자의 오일러 좌굴 불안정성을 근본적으로 변화시켜, 임계 압축 변형률이 시스템 크기에 따라 증가하고 고유한 임계 지수를 가진 독특한 고정점에 의해 지배되는 새로운 임계 영역을 초래함을 보여준다.
본 논문은 그래프 어텐션 메커니즘을 통한 국소 원자 환경 분석과 전역 조성 데이터를 결합하여 고엔트로피 합금의 에너지를 정확하게 예측하는 결정 분수 그래프 신경망을 제안하며, 1,000 개 이상의 구조로 구성된 데이터셋에서 첫 번째 원리 수준의 정밀도를 달성하면서도 대형 결정 세포에 대한 현재의 한계를 인정합니다.
본 연구는 3 차원 수치 시뮬레이션을 활용하여, 적절히 간격을 둔 다수의 지느러미가 간극 공간을 활용하고 단일 지느러미 또는 간격이 좁은 구성에서 발생하는 중첩된 열적 영향을 회피함으로써 상변화 물질의 용해 효율을 크게 향상시킨다는 것을 입증한다.
본 연구는 에피택셜 성장된 전이금속 칼코겐화물 (TMD) 단층 사이의 계면이 전자적 혼성화를 통해 라스바 스핀 분할을 조절하고 테라헤르츠 (THz) 스핀트로닉스 방출을 증대시킬 수 있음을 보여주어, 효율적인 스핀-전하 변환을 위한 조절 가능한 플랫폼을 제공함을 입증한다.
본 논문은 자기회귀 격자 샘플링과 등변 확산의 하이브리드 아키텍처를 통해 모든 공간군과 층군에 대한 불변성을 강제함으로써 벌크 결정과 이주기성 물질 (예: 2D 단층) 의 생성을 통합하는 새로운 생성 모델인 SLayerGen 을 소개하며, 동시에 이러한 과거에 과소대표되었던 물질 시스템의 발견을 진전시키기 위한 새로운 데이터셋과 평가 지표를 제공합니다.
본 논문은 다중 스케일 재료 모델링의 과제를 극복하기 위한 강력하고 이산화 독립적인 도구로서 신경 연산자를 소개하고, 세 가지 선정된 사례를 통해 그 유효성을 입증합니다.