4091 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 연구는 아미노 말단 형광 나노다이아몬드 내의 질소-공석 중심을 체계적으로 규명하며, 제로 필드 분리 매개변수는 크기에 따라 진화하지만 습식 화학적 호프만 아미노 말단 처리가 표면 상자성 결함을 퇴화시킴으로써 140nm 입자에서 레이저 출력에 독립적인 높은 음전하 상태를 독특하게 가능하게 함을 밝혀냈다.
본 연구는 일축 면내 압축 변형이 c-축 강자성 모멘트를 조절함으로써 알터마그넷 후보 물질인 h-FeS의 자발적 이상 홀 효과와 미세한 순 자화량을 모두 효과적으로 억제한다는 것을 입증하며, 이는 이러한 특성들 사이의 강력한 상관관계를 강조하고 스핀트로닉스 응용 분야를 위한 실행 가능한 제어 메커니즘을 제공한다.
이 연구는 카이랄 3-플루오로피롤리디늄 양이온을 2차원 염화 구리 페로브스카이트에 도입하는 것이 카이랄 자기 질서와 2차 자기전기 효과를 유도하는 반면, 구조적 카이랄성이 결여된 라세미 변체는 동일한 반강자성 전이 온도를 공유함에도 불구하고 그러한 자기 카이랄성을 나타내지 않음을 입증한다.
본 논문은 Larché와 Cahn의 변분 정식화에 계면 열역학을 직접 포함하도록 확장함으로써, 단일 범함수의 정지 조건으로부터 벌크 및 계면 평형 조건을 모두 도출하여 유체-유체 및 고체-유체 계면을 위한 통합된 열역학적 프레임워크를 개발한다.
본 논문은 어텐션 메커니즘에 학습 가능한 온도 및 매끄러움 제약을 적용함으로써, 예측 정확도를 저해하지 않으면서도 일관되고 인과적으로 정렬된 설명을 생성하여 재료 발견을 위한 어텐션 기반 머신러닝 모델의 물리적 해석 가능성과 안정성을 향상시키는 프레임워크인 SPEAR를 소개한다.
이 논문은 외부 자기장 없이 합금의 높은 출력 인자와 구성 층 사이의 급격한 수송 특성 대비를 활용하여, NiFe 및 BiSbTe로 구성된 인위적으로 기울어진 다층 구조에서 0.36이라는 기록적인 상온 횡방향 열전 성능 지수()를 보고한다.
본 논문은 RIXS 분광 데이터로부터 해밀토니안 파라미터의 전체 사후 분포를 효율적으로 추론하여 전이 금속 화합물에 대한 고급 불확실성 정량화 및 실험 설계를 가능하게 하기 위해, 신경 비율 추정(neural ratio estimation)과 조건부 흐름 매칭(conditional flow matching)을 활용하고 물리 기반 비전 트랜스포머(physics-aware vision transformer)로 강화된 새로운 시뮬레이션 기반 추론 프레임워크를 소개한다.
이 논문은 대칭성이 조절된 초박형 강자성 산화물 박막에서 강력한 면내 이상 너른스트 효과(in-plane anomalous Nernst effect)의 발견을 보고하며, 이 효과가 자발적인 면내 자화와 수직 방향의 궤도 자화로부터 발생할 수 있음을 입증함으로써, 전통적인 직교 제약을 극복하고 더욱 유연한 자기열전 소자 설계를 가능하게 함을 보여준다.
본 연구는 프런티어 모델을 이용한 실리콘 샘플링이 의견의 분산을 과소평가하고 맥락적 공간을 왜곡하는 초기 단계의 방법임에도 불구하고, 그 "빠른(fast)" 모드가 "느린(slow)" 모드에 비해 연산 자원과 실행 시간 측면에서 현저히 높은 효율성을 갖추면서도 더 높은 알고리즘 충실도를 제공함으로써 조건부 우월성을 제공한다는 점을 밝혀냈다.
본 연구는 양자 역학적 시뮬레이션과 실험적 측정을 결합하여, 폴리(1,4-안트라퀴논)이 1가 리튬 및 나트륨 이온에 대해 2가 마그네슘 및 칼슘 이로보다 더 높은 용량을 나타내는 이유가 후자가 고분자의 구조적 복잡성으로 인해 덜 효율적인 2-산소 결합 모티프에 에너지적으로 제한되기 때문임을 밝혀냈다.