2692 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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FA-MA 납 요오드화 페로브스카이트 단결정에 대한 온도와 압력에 의존하는 광발광 측정을 결합함으로써, 본 연구는 저온 상에서 관찰되는 현저한 온도 유도 갭 보우잉이 주로 무기 케이지 틸팅과 포름아미디늄 "래틀러" 리브레이션의 혼합 진동 모드를 포함하는 비정상적인 전자-포논 결합 메커니즘에 의해 주도된다는 것을 규명하였다.
본 논문은 양자 기술부터 생물학적 및 사회적 행동에 이르는 다양한 시스템에서 비평형 확률적 역학을 연구하기 위한 새로운 플랫폼을 제공하는 무작위 전보 소음의 시간 규모 여섯 단계에 걸친 스펙트럼 특성을 특징짓기 위해 위치 변동의 공명 증폭을 활용하는 공중부양 미세입자 분광기를 제시한다.
본 논문은 펌프-프로브 실험에서 관찰된 비정상적으로 큰 광유도 편광 회전이 반대칭 3 차 광 감수성에서 클라인만 대칭의 동적 붕괴로 인해 발생하여 거시적 자화 없이 패러데이 효과를 생성할 수 있음을 보여준다.
본 논문은 결정학적 연산이 반대 스핀 아격자를 치환하는지 여부를 결정함으로써 알터자기 결정을 식별하기 위한 간단한 실공간 대칭 기준을 제안하여, 이러한 물질을 발견하기 위한 복잡한 자기 공간군 분석에 대한 실용적인 대안을 제공한다.
본 논문은 기계 학습 기반 원자 간 퍼텐셜과 보정된 기준 에너지를 결합한 고투과율 방법을 제시하여 온도와 압력에 따른 상 우세도를 신속하게 생성함으로써 기존 DFT 기반 포논 계산의 계산적 한계를 극복하면서도 무기 재료의 합성 가능 영역을 효율적으로 추정할 수 있게 한다.
본 연구는 대규모 큐레이션 데이터베이스, 전이 가능한 머신러닝 모델, 그리고 고처리량 1 원리 검증을 통합하여 안정적이고 고성능인 후보 물질을 식별 및 검증함으로써 나트륨 이온 배터리용 고전압 양극 활성 물질을 발견하기 위한 확장 가능한 데이터 기반 프레임워크를 확립한다.
본 논문은 핫스팟 형성 같은 중요한 미세구조 의존적 현상을 포착함으로써 나노구조 에너지 물질의 충격에서 폭발로의 전이를 매개변수 없이 예측할 수 있도록 분자 역학과 연속체 유한 요소 모델을 연결하는 심층 학습 프레임워크인 MISTnetX 를 소개한다.
본 논문은 평면 자화가 철과 니켈과 같은 입방정 강자성체에서 비정상 홀 효과를 유도함을 보여줌으로써 기존 이론에 도전하는데, 이는 비정상 홀 전도도에서 간과되어 왔던 팔극자 모멘트에 의해 주도되는 현상으로 자기 센서 설계에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.
본 연구는 꼬인 MoSe₂ 동질이중층의 격자 재구성이 초격자 내 서로 다른 밸리와 사이트에 작용하는 고유한 모어 전위로 인해 공간적으로 분리된 전자-정공 쌍과 도핑된 정공이 나타나는 새로운 '전하 이동' 트라이온 공명을 유도함을 밝힌다.
본 논문은 (PbTiO)/(SrTiO) 초격자에서 전기 분극과 변형률 간의 결합이 고유한 위상수를 갖는 층 의존적 네엘-블로흐 스카이미온 구조의 형성을 유도함을 보여줌으로써 극성 스카이미온의 메커니즘을 규명한다.